Skip to main content
Дорожка Linear regression
33 / 43
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2004выпуск C031

Построение дневного балла из регрессии, коррекции и объёма

Конструкция для дневного графика подгоняет среднюю линию линейной регрессии по lookback, заданному зигзагом, затем добавляет полосы коррекции Фибоначчи и проверку наклона объёма. Редакция: складывайте эти члены так, чтобы каждый метод можно было проверить или убрать, не воспринимая всю сборку как один визуальный паттерн.

  • Окно lookback равно единице плюс число баров с последнего 20-процентного пивота зигзага по ценам закрытия, и балл выставляется только если это окно составляет от 10 до 60 торговых дней.
  • Линейная регрессия подгоняет среднюю линию по методу наименьших квадратов к ценам закрытия; наклоны остатков накопленных закрытий ниже и выше этой средней линии должны быть направлены обратно к линии.
  • Коррекция Фибоначчи — это глубина отката в процентах от предыдущего свингового диапазона, ограниченная полосами 20, 38 и 50 процентов, используемыми в этой конструкции.
  • Когда гейты пройдены, композитный балл формации начисляет очки за длину lookback, низкий коэффициент детерминации, неглубокую коррекцию и отрицательный наклон объёма и сохраняется только если это целое число больше нуля.
Записи этого разбора3 записи
Fibonacci retracement97 разборовТекущая дорожкаLinear regression112 разборовVolume-price analysis129 разборов

Дневной график, собранный из сложенных членов

Конструкция задана для дневных графиков. Она оставляет формации длительностью не более 60 торговых дней с коррекциями не больше 50 процентов.

Редакция: читайте сборку как сложенные проверяемые члены: сначала средняя линия линейной регрессии, затем полосы коррекции в стиле Фибоначчи и проверка наклона объёма, чтобы каждый метод можно было проверить или убрать, не воспринимая всю сборку как один визуальный паттерн.

Свинги зигзага и окно lookback

Положение свингов определяется 20-процентным зигзагом по ценам закрытия, и конструкция требует, чтобы в истории графика уже присутствовали не менее четырёх таких свингов.

Длина lookback I равна единице плюс число баров с последнего пивота зигзага. Окно lookback — это этот счёт баров от последнего пивота зигзага, и балл выставляется только если счёт попадает в диапазон от 10 до 60 торговых дней.

Линейная регрессия как первый член

Линейная регрессия — это средняя линия, наклон и коэффициент детерминации по методу наименьших квадратов, подобранные к упорядоченным ценам закрытия на заданном lookback; та же форма наклона повторно используется для остатков и для объёма. Наклон линейной регрессии цен закрытия на I задаёт локальную регрессионную среднюю линию.

Наклоны остатков и краткосрочный счёт свингов

Цены закрытия ниже и выше этой средней линии накапливаются только после даты предыдущего пивота, затем по этим нисходящей и восходящей сериям остатков считаются отдельные наклоны по методу наименьших квадратов. Наклоны остатков — это эти отдельные наклоны по методу наименьших квадратов накопленных закрытий ниже и выше регрессионной средней линии; они должны быть направлены обратно к этой линии.

Краткосрочный счёт свингов подсчитывает на открытом lookback пересечения между 5-периодной простой скользящей средней цены закрытия и регрессионной средней линией.

Полосы коррекции и участие объёма

Коррекция Фибоначчи — это глубина отката, измеренная в процентах от предыдущего свингового диапазона и ограниченная полосами 20, 38 и 50 процентов, используемыми в этой конструкции. Максимальная коррекция — это большее из расстояний текущей цены закрытия до максимума lookback или минимума lookback, делённое на ценовой размах предыдущего колена зигзага и выраженное в процентах.

Анализ объёма и цены — это чтение участия по знаку наклона объёма на lookback вместе с тем, как ценовые остатки располагаются вокруг регрессионной средней линии. Участие объёма измеряется как наклон объёма по методу наименьших квадратов на том же lookback I.

Гейты и композитный балл формации

Композитный балл считается только когда I находится в диапазоне от 10 до 60 включительно, наклон нижних остатков положителен, наклон верхних остатков отрицателен, коррекция меньше 50, а краткосрочный счёт свингов не меньше 3.

Когда эти гейты пройдены, начисляются дискретные очки за длину lookback (2, если I не меньше 15 и меньше 30; 1, если I от 30 до 55 включительно), за низкий коэффициент детерминации цен закрытия (2, если меньше 0.2; 1, если не меньше 0.2 и меньше 0.5), за неглубокую коррекцию (4, если меньше 20; 3, если не меньше 20 и меньше 38) и за отрицательный наклон объёма (4 очка). Композитный балл формации — это целое число, собранное из очков за время, коэффициент детерминации, глубину коррекции и наклон объёма, и сохраняется только если оно больше нуля.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
33 из 43 в дорожке «Linear regression»
20041-1 с.Дальше про «Linear regression»Построение линий тренда методом наименьших квадратов по упорядоченным ценамПодгонка методом наименьших квадратов — единственная прямая, которая минимизирует сумму квадратов вертикальных промахов относительно упорядоченной выборки, и она полностью задаётся свободным членом и наклоном.
Все разборы дорожки · 43 разбора
  1. 1990Построение базовых линий доллара по ставкам, инфляции и остаткам
  2. 1990Построение номинального значения индекса по форвардным прибылям и подогнанной доходности
  3. 1990Построение номинальной цены индекса из прибыли и подобранной доходности
  4. 1990Ценовые траектории с фиксацией конечных точек — это не прогнозы
  5. 1990Построение полиномиальных сглаживателей методом наименьших квадратов
  6. 1991Темпы роста по конечным точкам против согласованности линейной регрессии
  7. 1991Вневыборочные проверки линейных аппроксимаций роста
  8. 1991Тренд как устойчивость, а не прямая линия
  9. 1991Квадратичный тренд, осциллятор остатков и вторичный календарь циклов
  10. 1991Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратов
  11. 1991Линия тренда наименьших квадратов по упорядоченным ценам
  12. 1992Построение скринингов лог-линейного роста и надёжности
  13. 1992Построение лог-линейных базовых линий темпа роста
  14. 1992Максимум, минимум и закрытие следующей сессии по скользящей линейной регрессии
  15. 1993Проверка индексного мультипликатора цена/прибыль регрессией на краткосрочную ставку
  16. 1994Вложенный экспоненциальный ценовой фильтр с регрессионными начальными значениями
  17. 1994Построение двойного экспоненциального среднего из компенсации лага
  18. 1994Оценка денежной массы как линейной базовой модели опережающего индекса
  19. 1995Построение трендовых каналов методом наименьших квадратов
  20. 1995Holdout-проверки линейного базового прогноза годовых ставок по векселям
  21. 1995Проекционные полосы по наклонам регрессии максимумов и минимумов
  22. 1995Оценка скользящей средней по конечной точке метода наименьших квадратов на известном тестовом ряде
  23. 1996Построение концевой скользящей средней по прямой наименьших квадратов
  24. 1996Оценка согласованности траектории эквити с оверлеем k-ratio
  25. 1996Оценка month-end разрывов доходности для режимов рынка акций
  26. 1996Построение полос стандартной ошибки с сессионным индексом
  27. 1998Оценка линейных регрессионных базовых моделей для стоимостной оценки индекса
  28. 1998R-squared как двухсостоятельный трендовый фильтр на основе подгонки цена-время
  29. 2000Коррекция лага скользящего среднего второго порядка
  30. 2002Линия регрессии цены против беты при отслеживании индекса
  31. 2003Наклон регрессии с гейтом уверенности тренда по r-squared
  32. 2003Построение дивергенции finite-volume-element через сравнение наклонов
  33. 2004Построение дневного балла из регрессии, коррекции и объёма
  34. 2004Построение линий тренда методом наименьших квадратов по упорядоченным ценам
  35. 2007Цели пробоя прямоугольника выше высоты
  36. 2007Подтверждение ценового тренда наклоном регрессии и r-squared
  37. 2008Угол линейной регрессии, собранный как один тренд-фильтр
  38. 2010Свинг-машина с двумя состояниями из четырёх скользящих экстремумов
  39. 2016Оцените тесноту нефтяного комплекса перед дивергенцией или регрессией
  40. 2017Межрыночная дивергенция Nikkei–иена как кейс рыночного режима
  41. 2017Построение коэффициента Калмара и базовых линий линейной регрессии
  42. 2019Послойное построение pair-trade против управления по средней цене спреда
  43. 2020Наклон convolution, построенный из вложенной линейной регрессии
По областиИндикаторы и фильтры682 разбораПо году2004107 разборов
Все 112 разборов с записью «Linear regression»
Тоже про «Linear regression»5 разборов
1996Построение конверта стандартной ошибки вокруг линейной регрессииFibonacci retracement2003Построение дивергенции finite-volume-element через сравнение наклонов1982Построение диапазонного сопротивления по гармоническим делениям свингаFibonacci retracement1984Трёхгейтовое подтверждение разворотов по волне, коэффициенту и циклуFibonacci retracement1986Золото как двойной зигзаг перед сужающимся треугольником волны BFibonacci retracement