Skip to main content
Дорожка Linear regression
9 / 43
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

1991выпуск C091-8

Квадратичный тренд, осциллятор остатков и вторичный календарь циклов

После пробоя в середине января 1991 года июньское золото оказалось между поддержкой около 355 и сопротивлением на 376. К дневным ценам закрытия была подобрана базовая линия методом наименьших квадратов второй степени, чтобы оставшийся ряд можно было читать как осциллятор остатков с полосами, а интервалы между минимумами в 12 и 24 дня лишь намечали более поздние даты. Письменная процедура входа все равно срабатывала, когда этот календарь расходился с сигналом.

  • После пробоя в середине января 1991 года рабочий краткосрочный диапазон июньского золота лежал между долгосрочной поддержкой около 355 и вновь образованным сопротивлением на 376.
  • Базовая линия методом наименьших квадратов второй степени, подобранная к дневным ценам закрытия после 15 января, оставила остатки между 7.01 и -8.28, с предельными полосами на плюс или минус 3.82.
  • Письменная процедура входа разворачивала позицию на первом развороте за предельной полосой, применяла фильтр направления тренда и также действовала по дивергенциям остаток–цена.
  • Интервал между доминирующими минимумами около 12 или 24 дней лишь намечал более поздние минимумы. Сработавшее правило все равно исполнялось, когда этот календарь расходился с сигналом, а обновление модели следовало за этими сделками или за пересечением базовой линии.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаLinear regression112 разборовDominant cycle detection119 разборовRule-based entry174 разбора

Рабочий диапазон после пробоя

После пробоя в середине января 1991 года рабочий краткосрочный диапазон июньского золота был задан между долгосрочной поддержкой около 355 и вновь образованным сопротивлением на 376.

Краткосрочные минимумы на графике золота повторялись примерно через 12 или 24 дня, и эти интервалы затем использовались, чтобы наметить будущие даты минимумов.

Три слоя, которые держат отдельно

Редакторское прочтение: преподавать работу как три слоя, которые не сливаются в один сигнал. Сначала подобрать базовую линию методом наименьших квадратов — полином, выбранный так, чтобы сумма квадратов отклонений от наблюдаемых цен была минимальной, а степень задавалась тем, сколько точек разворота ряду разрешено содержать. Затем читать оставшийся ряд как осциллятор остатков — вынос в перекупленность или перепроданность вокруг этой базовой линии. Наконец, вести календарь интервалов между доминирующими минимумами, который лишь намечает более поздние даты разворотов и не санкционирует сделку.

Архив затем прикрепляет к осциллятору остатков и его предельным полосам одну письменную процедуру входа. Редакторское прочтение: эта процедура и есть триггер. Календарь может расходиться с сигналом, а правило все равно срабатывает.

Базовая линия метода наименьших квадратов

Аппроксимация методом наименьших квадратов второй степени P = 390.52 - 0.77202 * t + 0.0055339 * t^2 была применена к дневным ценам закрытия после 15 января, чтобы базовая линия могла содержать одну точку разворота.

Подобранное уравнение не следовало проецировать далеко за пределы выборки. Новая аппроксимация методом наименьших квадратов требовалась всякий раз, когда цены пересекали текущую базовую линию, и сразу после сделок по правилам разворота или дивергенции.

Осциллятор остатков и предельные полосы

Остатки этой аппроксимации держались между 7.01 и -8.28, и эти экстремумы часто совпадали с локальными точками разворота исходных цен закрытия.

Предельные полосы ставились на плюс или минус 3.82 вокруг подобранной кривой, одна четверть диапазона остатков, при этом 81 процент точек лежал ниже верхней полосы и 83 процента — выше нижней. Первый разворот за полосой и есть триггер входа.

Письменная процедура входа

Письменная процедура входа открывала шорт на первом развороте вниз после выхода выше верхней полосы, покупала на первом развороте вверх после выхода ниже нижней полосы, торговала только по тренду, если тренд не был плоским, и также действовала по дивергенциям остаток–цена.

Фильтр направления тренда принимает сигнал остатка только когда он совпадает с текущим наклоном базовой линии, либо в обоих направлениях, когда этот наклон плоский.

Даты цикла остаются вторичными

Интервал между доминирующими минимумами, повторяющийся промежуток между последовательными краткосрочными минимумами, использовался только чтобы наметить более поздние даты разворотов. Оценка даты цикла считалась вторичной: сработавшее правило следовало исполнять, даже если календарь от минимума к минимуму расходился с сигналом.

Обновление модели означает пересчет аппроксимации после сигнальной сделки или после того, как сырые цены пересекли текущую базовую линию, потому что добавленные наблюдения меняют коэффициенты.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
9 из 43 в дорожке «Linear regression»
19911-3 с.Дальше про «Linear regression»Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратовАппроксимация второй степени методом наименьших квадратов записывает сглаженную цену как квадратичную функцию времени и оценивает три константы по парным наблюдениям цена–время.
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 областиВременные ряды и прогнозирование51 разборПо году199198 разборов
Все 112 разборов с записью «Linear regression»
Тоже про «Linear regression»5 разборов
1990Режимы в постоянных долларах, линия стоимости и вложенные циклы2010Свинг-машина с двумя состояниями из четырёх скользящих экстремумов1991Циклический вход из зафиксированной фазы доминирующего циклаDominant cycle detection1991Касание полуцикловой средней как тест амплитудного соотношенияDominant cycle detection1999Вложенный тайминг цикла евро как одна проверяемая процедураDominant cycle detection