Wzrost regresja liniowo regresywna

8.5 Średnia ruchoma punktu końcowego Średnia średnica ruchoma punktu końcowego (EPMA) wyznacza średnią cenę poprzez dopasowanie prostej linii najmniejszych kwadratów (patrz Regresja liniowa) w ciągu ostatnich N dniowych cen zamknięcia i kończących punkt końcowy linii (tj. Linia jak w poprzedniej dzień) jako średnia. Obliczanie to przebiega przez wiele innych nazw, w tym średniej ruchomej najmniejszych kwadratów (LSQMA), ruchomej regresji liniowej i szeregu czasowego (TSF). Joe Sharprsquos, podobnie jak w przypadku ruchu averagerdquo, jest tym samym. Formuła kończy się prostą średnią ważoną poprzednich cen N, z wagami od 2N-1 do - N2. Jest to łatwe do wyprowadzenia ze wzorów najmniejszych kwadratów, ale tylko przyglądając się wagom, połączenie z najmniejszych kwadratami nie jest wcale oczywiste. Jeśli p1 jest todayrsquos bliskie, p2 wczoraj, itd., Wtedy wagi spadają o 3 za każdy starszy dzień, a negatywne dla najstarszej trzeciej z N dni. Poniższy wykres pokazuje, że dla N15. Negatywy oznaczają, że średnia jest najwyższa w ostatnich cenach i może przekroczyć cenę akcji po nagłym skoku. Generalnie jednak, ponieważ dopasowana linia celowo przechodzi przez środek ostatnich cen, EPMA ma tendencję do znajdowania się w środku ostatnich cen lub projekcji, gdzie zdają się być trendy. Interesujące jest porównanie EPMA z prostym SMA (zobacz Simple Moving Average). SMA skutecznie narysuje linię poziomą w ostatnich cenach N dni (ich średnia), podczas gdy EPMA rysuje pochyłą linię. Wskaźnik bezwładności (patrz bezwładność) korzysta z EPMA. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart to darmowe oprogramowanie, które możesz redystrybuować i modyfikować na warunkach licencji GNU General Public License opublikowanej przez Free Software Foundation w wersji 3 lub (do wyboru) dowolnej późniejszej wersji. Dodaj trend lub średnią ruchomą linię do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Można również rozszerzyć linię trendu poza rzeczywiste dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Możesz dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest ułożony w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać linii trendu do wykresu ułożonego, trójwymiarowego, radaru, wykresu kołowego, powierzchni lub pączka. Dodaj linię trendu Na wykresie kliknij serię danych, do której chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchomą. Linia trendu rozpocznie się w pierwszym punkcie danych wybranych serii danych. Sprawdź pole linii trendu. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii trendu. a następnie kliknij Exponential. Prognoza liniowa. lub średnia dwugodzinna. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Formatuj linię trendu w obszarze Opcje linii trendu. Jeśli wybierzesz wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu zamówienia. Jeśli wybierzesz średnią ruchomą. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najdokładniejsza, gdy jej wartość R-kwadratowa (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają rzeczywistym danym) jest równa 1 lub zbliżona do 1. Po dodaniu linii trendu do danych , Excel automatycznie oblicza swoją wartość R-kwadrat. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, zaznaczając wartość Wyświetl R-kwadrat na wykresie (Formatowanie panelu linii środkowej, opcje linii trendu). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linearna linia trendu Użyj tego typu linii trendu, aby utworzyć najlepiej pasującą linię prostą dla prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linearna linia trendu używa tego równania do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do linii: gdzie m jest nachyleniem, a b jest punktem przecięcia. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość R-kwadrat (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak bardzo wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają twoim faktycznym danym) wynosi 0,9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując najlepiej dopasowaną linię zakrzywioną, ta linia trendu jest przydatna, gdy szybkość zmian w danych wzrasta lub maleje szybko, a następnie się wyrównuje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Logarytmiczna linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi, a ln jest funkcją logarytmu naturalnego. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,933, co jest relatywnie dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta linia trendu jest przydatna, gdy twoje dane się zmieniają. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu można określić na podstawie liczby fluktuacji danych lub liczby zakrętów (wzgórz i dolin) na krzywej. Zazwyczaj wielomianowa linia trendu ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, Zakon 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a Zakon 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Linia wielomianowa lub krzywoliniowa wykorzystuje to równanie do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca wielomianowa linia trendu (jedno wzgórze) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,979, która jest bliska 1, więc linie dobrze pasują do danych. Pokazywanie zakrzywionej linii, ta linia trendu jest przydatna dla zestawów danych, które porównują pomiary, które wzrastają z określoną szybkością. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1-sekundowych. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia trendu siłowego wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milach w sekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,986, co jest prawie idealnie dopasowane do linii danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Wykładnicza linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych przez punkty: gdzie cib są stałymi, a e jest podstawą logarytmu naturalnego. Następująca wykładnicza linia trendu pokazuje malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego starzenia się. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,990, co oznacza, że ​​linia pasuje do danych niemal idealnie. Przenoszenie średniej linii trendu Ta linia trendu wyrównuje fluktuacje danych, aby wyraźniej pokazać wzór lub trend. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionej przez opcję Okres), uśrednia je i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia z drugiego i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średnia linia ruchoma używa tego równania: Liczba punktów w ruchomej średniej linii trendu jest równa całkowitej liczbie punktów w serii, minus numer określony dla okresu. Na wykresie punktowym linia trendu jest oparta na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Poniższa średnia ruchoma linia trendu pokazuje wzór liczby sprzedanych domów w okresie 26 tygodni. Wskaźnik regresji liniowej Wskaźnik regresji liniowej służy do identyfikacji trendów i tendencji następujących w podobny sposób do średnich kroczących. Wskaźnik nie powinien być mylony z Linear Regression Lines, które są prostymi liniami umieszczonymi w szeregu punktów danych. Liniowy wskaźnik regresji kreśli punkty końcowe całej serii liniowych linii regresji rysowane w kolejne dni. Zaletą Liniowego Wskaźnika Regresji nad normalną średnią ruchową jest to, że ma on mniejsze opóźnienie niż średnia ruchoma, reagując szybciej na zmiany kierunku. Wadą jest to, że jest bardziej podatna na baty. Liniowy wskaźnik regresji nadaje się tylko do handlu silnymi trendami. Sygnały są odbierane w podobny sposób jak średnie ruchome. Za pomocą wskaźnika regresji regresji liniowej można używać filtru jako wskaźnika długoterminowego. Idź długo, jeśli pojawi się liniowy wskaźnik regresji lub zakończysz krótki handel. Idź krótko (lub wyjdź z długiego handlu), jeśli wskaźnik odchylenia liniowego odejdzie. Odmianą powyższego jest wprowadzanie transakcji, gdy cena przekracza wskaźnik regresji liniowej, ale nadal kończy się, gdy liniowy wskaźnik regresji zostaje odrzucony. Mysz nad podpisami wykresów, aby wyświetlać sygnały transakcyjne. Idź długo L, gdy cena przekracza 100-dniowy liniowy wskaźnik regresji, podczas gdy 300-dniowy rośnie Wyjście X, gdy 100-dniowy liniowy wskaźnik regresji zostaje odrzucony. Idź znowu długo w punkcie L, gdy cena przekroczy 100-dniowy liniowy wskaźnik regresji. X, gdy 100-dniowy liniowy wskaźnik regresji odrzuci Długie L, gdy cena przekroczy 100-dniową liniową regresję Wyjście X, gdy wyłącza się wskaźnik 100 dni. Długie L, gdy 300-dniowy liniowy wskaźnik regresji pojawia się po przekroczeniu ceny 100-dniowy wskaźnik opuszczenia X, gdy wskaźnik 300-dniowego wskaźnika regresji liniowej zgaśnie. Niestabilna dywergencja na wskaźniku ostrzega przed istotnym odwróceniem trendu. Wprowadzenie Wskaźnik nachylenia mierzy wzrost w górę regresji liniowej, która jest linią najlepszego dopasowania dla szeregu cenowego. Wahając się powyżej i poniżej zera, wskaźnik nachylenia najlepiej przypomina oscylator pędu bez granic. Nie jest dobrze przystosowany do przekroczenia ostatecznego poziomu, ale może zmierzyć kierunek i siłę trendu. Można go również stosować wraz z innymi wskaźnikami, aby zidentyfikować potencjalne punkty wejścia w ramach trwającego trendu. Nachylenie obliczania opiera się na regresji liniowej (linia najlepszego dopasowania). Chociaż formuła regresji liniowej wykracza poza zakres tego artykułu, regresja liniowa może być wyświetlana przy użyciu kanału regresji Raff w programie SharpCharts. Ten wskaźnik zawiera regresję liniową w środku z równomiernymi zewnętrznymi liniami trendu. Nachylenie jest równoznaczne z wzrostem przebiegu dla regresji liniowej. Wzrost oznacza zmianę ceny. Run odnosi się do ram czasowych. 20-dniowy Slope byłby wzrostem w ciągu 20-dniowej liniowej regresji. Jeśli wzrost wynosi 4 punkty, a bieg to dwa dni, wówczas nachylenie wynosi 2 (42 2). Jeśli wzrost wynosi -6 punktów, a przebieg wynosi 2, wówczas nachylenie wynosi -3 (62 3). Ogólnie rzecz biorąc, okres zaliczania ma dodatnie nachylenie, a okres spadkowy ma nachylenie ujemne. Stromość zależy od ostrości wyprzedzenia lub upadku. Wykres 1 pokazuje SPY z trzema różnymi 20-dniowymi okresami (pomarańczowy, żółty, niebieski). 20-dniowy kanał Regresji Raffa jest pokazywany dla każdego 20-dniowego okresu. Regresja liniowa, w środku, reprezentuje linię najlepszego dopasowania do 20 punktów danych. Przerywane linie oznaczają koniec okresu 20-dniowego i wartość nachylenia w tym punkcie cenowym. Pierwszy okres jest stosunkowo płaski, a nachylenie jest ledwo pozytywne. Drugi okres jest wyższy, a nachylenie wyraźnie dodatnie. Trzeci okres jest w dół, a nachylenie jest ujemne. Pamiętaj, że spadek zmienia się w miarę jak stare punkty danych zostają usunięte i dodawane są nowe punkty danych. Trend Identification Slope może być użyty do ilościowego określenia trendu. Pozytywne nachylenie jest z definicji wzrostem. Podobnie ujemne nachylenie określa trend spadkowy. Wykres 2 pokazuje firmę Dow Industrials z 52-tygodniowym nachyleniem (jeden rok). Czerwone kropkowane linie pokazują nachylenie, które się kręci ujemnie, a zielone kropkowane linie pokazują nachylenie dodatnie. 52-tygodniowy stok był dodatni przez około dwa lata (2006-2007), a następnie okazał się ujemny w lutym 2008 roku. Mimo że Dow dnie w marcu 2009 r. I przesunął się znacznie wyżej, 52-tygodniowy stok nie wrócił do pozytywnego Wrzesień 2009. Zauważ, że nachylenie nie przewiduje trendu. Zamiast tego następuje trend lub punkty cenowe. Oznacza to, że będzie trochę opóźnień. Siła trendu Ruch kierunkowy może być również istotny podczas analizy zbocza. Ujemne i wzrastające nachylenie pokazuje poprawę w dół. Pozytywne i opadające nachylenie wskazuje na pogorszenie się tendencji wzrostowej. Wykres 3 pokazuje Nasdaq 100 ETF (QQQQ) ze 100-dniowym nachyleniem. Dodano 20-dniową prostą średnią ruchomą, aby zidentyfikować wzrosty i spadki. Nachylenie rośnie gdy przekracza 20-dniową wartość SMA i spada poniżej. Na wykresie są zaznaczone cztery przecięcia (zielone strzałki). Zauważ, że przejazdy miały miejsce przed spadkiem nachylenia lub dodatnim. To jest wiodące oznaczenie nachylenia. Zauważ także odbicie po negatywnym krzyżu w lipcu 2008 r. I powtórzenie testu po pozytywnym wyniku w styczniu 2009 r. Te wczesne zmiany nachylenia zapowiadały przesunięcie w kierunku pozytywnego terytorium lub zmiany trendu, ale nie należy oczekiwać przedłużonego ruchu po każdym średniej ruchomej zwrotnicy. 100-dniowe zbocze spadło poniżej jego 20-dniowego SMA w sierpniu 2009 r., Ale QQQQ utrzymywały się na najwyższym poziomie. Spadek i spadek nachylenia odzwierciedla mniejszą stromość wyprzedzenia. Zwróć uwagę, że 100-dniowy nachylenie pozostało dodatnie, ponieważ QQQQ był wyższy od września 2009 r. Do stycznia 2017 r. Nie można wykorzystać samego nachylenia nachylenia tylko do bieżącego trendu, ale można go wykorzystać z innymi wskaźnikami, aby zidentyfikować potencjalne punkty wejścia. W szczególności, Slope może być użyty do identyfikacji trendów w celu ustalenia stronniczości transakcji. Dodatnie nachylenie dyktuje tendencję zwyżkową, podczas gdy ujemny nachylenie narzuca tendencję niedźwiedziowatą. Po ustaleniu odchylenia w handlu, oscylator impulsu może być użyty do identyfikacji potencjalnych punktów wejścia. Wybór oscylatora pędu jest naprawdę osobistą preferencją. Przykład z Apple używa 100-dniowego Slope z 10-dniowym Williamem R. Okres obserwacji dla Slope powinien być znacznie dłuższy niż okres obserwacji dla oscylatora momentum. Slope definiuje większy trend, podczas gdy oscylator impulsu reprezentuje podzbiór tego trendu. Wykres 4 pokazuje 100-dniowe zbocze, które w lipcu przekracza zero w celu ustalenia optymistycznego nastawienia. Dla oscylatora impulsu brane są pod uwagę tylko sygnały zwyżkowe. Obejmują one przecenę odczytu, przecięcia linii środkowej lub przecięcia linii sygnałów. Williams R nie ma linii sygnału, ale MACD i PPO. Niebieskie kropkowane linie pokazują, kiedy 10-dniowy Williams R rusza się poniżej -80, aby stać się zbyt zbity. Zauważ, że te odczyty odpowiadają krótkim odciągom w magazynie. Za wyjątkiem ostatnich przeczących notatek na początku grudnia, Apple wznowił swoją tendencję wzrostową wkrótce po tych nadmiernych odczytów. Względna wytrzymałość Nachylenie dwóch (lub więcej) papierów wartościowych można porównać w celu określenia względnej siły i względnego osłabienia. Poniższy wykres przedstawia Amazon (AMZN) z SampP 500. Oba papiery pokazane są z 20-dniowym nachyleniem (czarne). Niebieska pionowa linia wskazuje punkt na początku listopada, kiedy Amazon miał dodatni stok i SampP 500 miał ujemne nachylenie. Amazon wyraźnie wyprzedził Samppa 500 w tej chwili. W rzeczywistości, gdy SampP 500 dnie na początku listopada, Amazon podążał wyżej z przesunięciem z 117 na 143. Zauważ, że Amazon wzrósł wyżej, nawet gdy nachylenie przesunęło się niżej. Na połowie grudnia wznosiło się negatywne pochyło Amazonii, a SampP 500 Slope nadal był pozytywny. Ta sytuacja powtórzyła się w drugi tydzień stycznia. Bazując na porównaniu Slope, Amazon spadł ze względnej siły w listopadzie do względnej słabości w grudniu i styczniu. W ciągu tych dwóch miesięcy 20-dniowa regresja liniowa dla Amazona opadała, a 20-dniowa regresja liniowa dla SampP 500 spadała. Wnioski Nachylenie mierzy wzrost wartości zadanej regresji liniowej. Zasadniczo trend wzrostowy występuje wtedy, gdy nachylenie jest dodatnie, a trend spadkowy występuje, gdy nachylenie jest ujemne. Ramka czasowa zależy od liczby dni. 10 dni obejmuje krótkoterminowy trend, 100 dni średnioterminowy trend, a 250 dni długoterminowy trend. Podobnie jak w przypadku typowych trendów po wskaźnikach, nachylenie ceny i odwraca się po rzeczywistym górze lub na dole. Nie pomniejsza to jednak jej przydatności. Identyfikacja trendu i siła trendu są ważnymi narzędziami, nawet dla handlowców. Podobnie jak w przypadku średnich kroczących, Slope może być używany wraz ze wskaźnikami dynamiki, aby uczestniczyć w trwającym trendzie. Kliknij tutaj, aby wyświetlić wykres na żywo z wskaźnikiem nachylenia. SharpCharts Nachylenie znajduje się w dolnej części listy wskaźników na SharpCharts. Domyślne parametry (20) można zmieniać w zależności od pożądanej ramki czasowej. Podobnie jak wszystkie wskaźniki, nachylenie może być ustawione powyżej wykresu cenowego, za ceną lub poniżej wykresu cenowego. Ponadto użytkownicy mogą kliknąć zieloną strzałkę obok opcji zaawansowanych, aby zastosować średnią ruchomą lub inny wskaźnik do nachylenia. Sugerowane skanowanie przekracza w nadmiarze. Łącze do tego skanowania ukazuje akcje o dodatnim 100-dniowym stoku i przewyższają Williams R (poniżej -80), przeważając w dół. Łącze do tego skanowania ujawnia akcje o ujemnym spadku na 100 dni i przewyższają Williams R (powyżej -20). Dalsze badania Ta książka zawiera wiele tematów, ale zawiera sekcję o analizie regresji z wykorzystaniem regresji liniowych. Systemy i metody obrotu Perry Kaufman