Skip to main content
Дорожка Linear regression
35 / 43
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2007выпуск C061-7

Цели пробоя прямоугольника выше высоты

Прямоугольник — это боковое движение цены между двумя горизонтальными или почти горизонтальными параллельными линиями. В выборке из 100 формаций 2004-05 величина пробоя теснее следовала высоте прямоугольника, чем классической цели в одну высоту, а линейная регрессия через начало координат задала величину пробоя равной 1.75 высоты.

  • Прямоугольник — это боковое движение цены, ограниченное двумя горизонтальными или почти горизонтальными параллельными линиями; обычно каждую линию задают минимум две точки, а чаще — три.
  • В выборке из 100 формаций 2004-05 прямоугольники чаще оказывались продолжениями, чем разворотами: около 61% против 39%, то есть примерно 1.5 к 1.
  • Величина пробоя сильно коррелировала с высотой прямоугольника и исторической волатильностью, но лишь слабо — с длительностью формации.
  • Линейная регрессия величины пробоя на высоту в пунктах дала r-squared 0.71; принудительное проведение линии через начало координат дало величину пробоя, равную 1.75 высоты, при r-squared 0.60 — против классической цели в одну высоту.
Записи этого разбора3 записи
Rectangle pattern3 разбораТекущая дорожкаLinear regression112 разборовBreakout confirmation172 разбора

Подтвердите боковую структуру

Прямоугольник — это боковое движение цены, ограниченное двумя горизонтальными или почти горизонтальными параллельными линиями; обычно каждую линию задают минимум две точки, а чаще — три.

Продолжение, разворот и время завершения

В выборке из 100 формаций 2004-05 прямоугольники чаще оказывались продолжениями, чем разворотами: около 61% против 39%, то есть примерно 1.5 к 1.

Разворотные прямоугольники в среднем завершались быстрее, чем прямоугольники продолжения: 152 дня против 218 дней.

Объём внутри прямоугольника и на пробое

Объём в период формирования составлял в среднем 90% обычной активности, а объём при пробое вверх обычно возрастал примерно до двух-трёх раз относительно объёма периода прямоугольника.

Прогнозы на основе высоты после подтверждения пробоя

Величина пробоя сильно коррелировала с высотой прямоугольника (Spearman rho 0.66) и с исторической волатильностью (0.62), но лишь слабо — с длительностью формации (0.09).

Линейная регрессия величины пробоя на высоту в пунктах дала r-squared 0.71; принудительное проведение линии через начало координат дало Breakout = 1.75 times height при r-squared 0.60 — против классической цели в одну высоту.

Прогнозы по высоте и фактические максимумы пробоев прямоугольников

Трейдеры, ориентировавшиеся на классическую цель «прибавить высоту», были бы выбиты из позиции задолго до завершения этих семи пробоев. Степенной прогноз из статьи в каждой строке лежит примерно в пределах процента от фактического максимума. Цифры — точные ячейки исходной таблицы ценовых целей, а не снятие значений со свечных изображений.
Трейдеры, ориентировавшиеся на классическую цель «прибавить высоту», были бы выбиты из позиции задолго до завершения этих семи пробоев. Степенной прогноз из статьи в каждой строке лежит примерно в пределах процента от фактического максимума. Цифры — точные ячейки исходной таблицы ценовых целей, а не снятие значений со свечных изображений.Daily · 2003-12-08T00:00:00.000Z по 2005-05-23T00:00:00.000Z

Прогнозная цена считается по формуле (2): пробой = 2.3 высоты в степени 0.8, прибавленных к верхней границе. В традиционном столбце прибавляется одна высота прямоугольника. Источник отмечает, что FUL, CW и HP позднее прошли сплит 2-for-1, и эти нескорректированные строки оставлены как в публикации.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
35 из 43 в дорожке «Linear regression»
20071-9 с.Дальше про «Linear regression»Подтверждение ценового тренда наклоном регрессии и r-squaredЛиния наименьших квадратов на фиксированном lookback цен закрытия снижает шум от бара к бару и служит базовой линией ценового тренда.
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 областиГрафические паттерны222 разбораПо году200773 разбора
Все 112 разборов с записью «Linear regression»
Тоже про «Linear regression»5 разборов
2000Построение прямоугольников для гипотез пробояRectangle pattern2007Проверьте длительность, метки пробоя и тайминг throwback до правил измерения прямоугольникаRectangle pattern1985Бета и альфа как выбранные параметры регрессии1986Построение индекса товарного канала и регрессионного ценового канала1988Построение состояний ширины рынка и средних тренда