Indicador de regresión lineal El Indicador de regresión lineal se utiliza para la identificación de tendencias y el seguimiento de tendencias de una manera similar a los promedios móviles. El indicador no debe confundirse con líneas de regresión lineal que son líneas rectas ajustadas a una serie de puntos de datos. El indicador de regresión lineal representa los puntos finales de toda una serie de líneas de regresión lineal dibujadas en días consecutivos. La ventaja del indicador de regresión lineal sobre una media móvil normal es que tiene menos retraso que el promedio móvil, respondiendo más rápido a los cambios de dirección. La desventaja es que es más propenso a whipsaws. El Indicador de regresión lineal sólo es adecuado para negociar fuertes tendencias. Las señales se toman de manera similar a los promedios móviles. Utilice la dirección del indicador de regresión lineal para ingresar y salir de operaciones con un indicador de largo plazo como filtro. Ir largo si el indicador de regresión lineal aparece o salir de un comercio corto. Ir corto (o salir de un comercio largo) si el indicador de regresión lineal gira hacia abajo. Una variación de lo anterior es entrar en operaciones cuando el precio cruza el Indicador de Regresión Lineal, pero todavía sale cuando el Indicador de Regresión Lineal se vuelve hacia abajo. Ejemplo Pase el mouse sobre los subtítulos de los gráficos para mostrar las señales comerciales. Go largo L cuando el precio cruza por encima del indicador de regresión lineal de 100 días mientras el 300 días está subiendo Salida X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Vaya largo nuevamente a L cuando el precio cruce por encima del indicador de regresión lineal de 100 días X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Go largo L cuando el precio cruza por encima de 100 días de regresión lineal Salga de X cuando el indicador de 100 días se vuelve hacia abajo Ir largo L cuando el indicador de regresión lineal de 300 días aparece después del precio cruzado arriba El Indicador de 100 Días Salida X cuando se apaga el Indicador de Regresión Lineal de 300 días. La divergencia bajista en el indicador advierte de una gran inversión de tendencia. Únete a nuestra lista de correo Lea el boletín de Diario de Negocio Colin Twiggsrsco, que ofrece análisis fundamentales de la economía y análisis técnico de los principales índices del mercado, oro, crudo y forex. Curvas de regresión lineal vs bandas de Bollinger En mi último post mostré lo que era una curva de regresión lineal , Este post lo utilizará como parte de una media revertir la estrategia comercial. La estrategia es simple: Calcular un balance 8216average8217 y un balance 8216deviation8217 Si el precio Close es mayor que el averagendeviation ir corto (y cerrar cuando se cruza la media) Si el precio Close es menor que el promedio ndeviation ir largo (y cerrar cuando Se cruzará la media) Se analizarán dos casos, una estrategia utilizará un promedio móvil simple (SMA), el otro utilizará la curva de regresión lineal (LRC) para el promedio. La función de desviación será Standard Devation, Average True Range y LRCDeviation (igual que la desviación estándar, pero reemplazará la media con LRC). Resultados (Observación 20 y multiplicador de desviación 2: Coeficiente de Sharpe anualizado (Rf0) GSPC 0,05257118 Promedio simple 8211 Desviación estándar 0,2535342 Promedio simple 8211 Promedio promedio real 0,1165512 Promedio simple 8211 Diferencia LRC 0,296234 Curva de regresión lineal 8211 Desviación estándar 0,2818447 Curva de regresión lineal 8211 Rango promedio real 0.5824727 Curva de regresión lineal 8211 Desviación LRC 0.04672071 La escala de color es diferente entre las dos cartas, sin embargo, la relación de sharpe se escribe en cada celda. Los colores más claros indican un mejor rendimiento. Por un período de 13 años y el comercio GSPC el LRC logró un Sharpe de 0.6 donde como el SMA logró un sharpe de 0.3 El LRC parece superior a la SMA. Choosing la mejor línea de tendencia para sus datos Cuando desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Graph, puede elegir cualquiera de los seis diferentes Tipos de tendencia / regresión El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe usar Fiabilidad de tendencia Una línea de tendencia es más confiable cuando su valor de R cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Calcula su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal muestra claramente que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9036, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que es más útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y / o positivos. El siguiente ejemplo utiliza una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9407, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se usa cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinómica de Orden 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad y el consumo de gasolina. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9474, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza mejor con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de un segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9923, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que es más útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas cada vez más altas. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 1, lo que significa que la línea se ajusta perfectamente a los datos. Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una línea de tendencia de media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea de tendencia. Si Period se establece en 2, por ejemplo, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia de media móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas.
No comments:
Post a Comment