OPEN-SOURCE SCRIPT
Fat Tails Analyzer

🧠 Fat Tails Analyzer — Analysis of Anomalous ("Fat-Tailed") Movements
📌 Description
Fat Tails Analyzer is a tool for analyzing "fat tails" in the distribution of returns. Unlike normal distribution, financial markets often exhibit frequent extreme movements. This indicator identifies and visualizes such events by analyzing logarithmic returns, deviations from normal distribution, and excess kurtosis.
🔬 Methodology
Logarithmic returns (ln(Close / Close[1])) are calculated for accurate aggregation and symmetry.
Moving average and standard deviation of returns are computed over a specified period.
"Fat-tailed" events are identified when returns exceed μ ± k·σ, where k is user-defined.
Normal distribution bands (±2σ) and kurtosis (a measure of tail "heaviness") are displayed for clarity.
📊 What It Displays
📈 Histogram of Returns: Green for positive, red for negative.
🟣 Fat Tail Threshold Lines: Marking extreme events.
⚪ Silver Normal Distribution Bands: ±2σ boundaries.
🔵 Kurtosis Line: If enabled.
📋 Table with Key Metrics: Mean, σ, kurtosis.
⚙️ Parameters
📌 Interpretation
Excess Kurtosis > 0: More extreme events than predicted by normal distribution.
Returns beyond fat-tail thresholds: Potential signals of panic, shock, or exceptional news.
Consistently high kurtosis: Unstable or speculative asset.
🧪 Applications
📉 Identify extreme risks in assets (especially cryptocurrencies and derivatives).
🧠 Study market behavior and dispersion.
🛡 Support risk analysis, stop-loss settings, and systemic risk assessment.
🔎 Compare assets by the "normality" of their behavior.
🧭 Live Metrics Table
Displayed in the bottom-right corner:
🧠 Good to Know
Normal distribution has kurtosis = 0.
> 0: "Fat tails" (more extreme values).
< 0: "Thin tails" (values close to the mean).
📌 Description
Fat Tails Analyzer is a tool for analyzing "fat tails" in the distribution of returns. Unlike normal distribution, financial markets often exhibit frequent extreme movements. This indicator identifies and visualizes such events by analyzing logarithmic returns, deviations from normal distribution, and excess kurtosis.
🔬 Methodology
Logarithmic returns (ln(Close / Close[1])) are calculated for accurate aggregation and symmetry.
Moving average and standard deviation of returns are computed over a specified period.
"Fat-tailed" events are identified when returns exceed μ ± k·σ, where k is user-defined.
Normal distribution bands (±2σ) and kurtosis (a measure of tail "heaviness") are displayed for clarity.
📊 What It Displays
📈 Histogram of Returns: Green for positive, red for negative.
🟣 Fat Tail Threshold Lines: Marking extreme events.
⚪ Silver Normal Distribution Bands: ±2σ boundaries.
🔵 Kurtosis Line: If enabled.
📋 Table with Key Metrics: Mean, σ, kurtosis.
⚙️ Parameters
- Lookback Period (Bars): Analysis period (default: 252).
- Fat Tail Threshold (Std Devs): Deviation for extreme events (k, default: 2.5).
- Show Normal Distribution Bands: Toggle ±2σ boundaries.
- Show Kurtosis: Enable kurtosis analysis mode.
📌 Interpretation
Excess Kurtosis > 0: More extreme events than predicted by normal distribution.
Returns beyond fat-tail thresholds: Potential signals of panic, shock, or exceptional news.
Consistently high kurtosis: Unstable or speculative asset.
🧪 Applications
📉 Identify extreme risks in assets (especially cryptocurrencies and derivatives).
🧠 Study market behavior and dispersion.
🛡 Support risk analysis, stop-loss settings, and systemic risk assessment.
🔎 Compare assets by the "normality" of their behavior.
🧭 Live Metrics Table
Displayed in the bottom-right corner:
- Mean return
- Standard deviation
- Excess kurtosis (color-coded by value)
🧠 Good to Know
Normal distribution has kurtosis = 0.
> 0: "Fat tails" (more extreme values).
< 0: "Thin tails" (values close to the mean).
Mã nguồn mở
Theo đúng tinh thần TradingView, người tạo ra tập lệnh này đã biến tập lệnh thành mã nguồn mở để các nhà giao dịch có thể xem xét và xác minh công năng. Xin dành lời khen tặng cho tác giả! Mặc dù bạn có thể sử dụng miễn phí, nhưng lưu ý nếu đăng lại mã, bạn phải tuân theo Quy tắc nội bộ của chúng tôi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.
Mã nguồn mở
Theo đúng tinh thần TradingView, người tạo ra tập lệnh này đã biến tập lệnh thành mã nguồn mở để các nhà giao dịch có thể xem xét và xác minh công năng. Xin dành lời khen tặng cho tác giả! Mặc dù bạn có thể sử dụng miễn phí, nhưng lưu ý nếu đăng lại mã, bạn phải tuân theo Quy tắc nội bộ của chúng tôi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.