Indicador De Média Móvel Em Regressão Linear

Também chamado de "Last Squares Linear Regression", no seguinte, simplesmente LRI. O LRI se ajusta a uma linha de regressão linear sobre os valores do período em questão, para determinar o valor atual dessa linha. Observe que a linha não é necessariamente linear ... (). Uma linha de regressão linear seria uma linha recta ajustando o mais próximo possível de todos os valores dados. LRI é um indicador de previsão, com o objetivo de prever o preço dos amanhãs planejado hoje. O indicador de Regressão linear mostra onde os preços, estatisticamente, devem ser negociados. Por conseguinte, pode-se esperar que qualquer desvio importante da linha de regressão seja de curta duração. Para isso, a LRI usa o método dos mínimos quadrados. O LRI é, em muitos aspectos, semelhante a uma média móvel, mas não exibe tanta demora. A vantagem do LRI é que é apropriada uma linha para os pontos de dados em vez de promedi-los, criando um indicador, que é altamente sensível às mudanças de preços. Com efeito, isso significa que qualquer ponto ao longo do LRI é igual ao valor final de um Linear Regression trend-line (linear). Uma linha de tendência de Regressão Linear abrangendo ex. 14 dias terão o mesmo valor que um indicador de Regressão Linear de 14 dias. A fórmula de regressão linear é relativa complexa: x o período de tempo atual n o número de períodos de tempo escolhidos y o valor LRI que desejamos calcular. Veja como isso funciona com valores de i, onde i n-1, n, n1, n2. Número de cotações - 1 Neste caso, o valor LRI. Por exemplo, se n 4, o primeiro valor calculado corresponde a i 3: LRI3 a3 b3 4 O cálculo poderia ser o seguinte: Indicador de Regressão Linear (LRI) A base do Linear Indicador de regressão é uma tendência de preços encaixada em um determinado período. O método de cálculo de regressão linear é o mínimo de quadrados. O menor quadrado permite desenhar uma linha de tendência na forma como a divergência da raiz-médio-quadrado (eixo Y) da tendência aponta dos pontos do gráfico de preço n é definida como mínima no período determinado. Uma linha de tendência desenhada com a regressão linear sempre termina com o ponto indicador LRI. Embora o indicador LRI se assemelhe à média móvel, ele tem algumas vantagens. Ao contrário da média móvel, a LRI tem menor latência do eixo X e, portanto, é mais reativa ao movimento dos preços. Geralmente, a LRI prevê o preço dos períodos futuros de acordo com o preço atual e levando em consideração as tendências dos preços passados. O cálculo do indicador LRI segue da seguinte maneira: desenhe uma linha de regressão linear através dos valores de período definidos para mostrar os valores atuais. Uma linha de regressão linear sempre vem o mais próximo possível dos valores definidos e corresponde a uma linha reta. É impossível definir o início de uma série de dados LRI enquanto o período definido não é preenchido com os dados. É semelhante à média de movimentos da série de tempo e a uma previsão de séries temporais de compensação zero. Indicador de regressão linear O indicador de regressão linear é usado para identificação de tendências e seguimento de tendências, semelhante a uma média móvel. O indicador não deve ser confundido com Linear Regression Lines, que são linhas retas instaladas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ele tem menos atraso que a média móvel e responde mais rapidamente às mudanças de direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws, onde um preço se dirige em uma direção e depois se move rapidamente na direção oposta. Para aplicar um indicador de regressão linear De dentro de um gráfico, no menu Editar 160, selecione Estudos. Escolha Regressão linear (Menor quadrado) e clique em Adicionar para adicionar o estudo ao grupo Estudos aplicados. Complete os parâmetros conforme necessário. Uma vez que o estudo é definido, você pode optar por desmarcar para remover e adicionar o estudo ao seu gráfico.