Multiple Non Linear Regression

Mehrfache nicht-lineare Regression

Dieser Indikator wurde entwickelt, um eine mehrfache nicht-lineare Regressionsanalyse mit vier unabhängigen Variablen durchzuführen: Schluss-, Eröffnungs-, Höchst- und Tiefstkurs.

Hier sind die Komponenten und Funktionalitäten:

Eingaben:
  • Normalisierung Datenlänge: Länge der für die Normalisierung verwendeten Daten.
  • Lernrate: Rate, mit der der Algorithmus aus Fehlern lernt.
  • Datenpunkte anzeigen: Zeigt die Darstellung der normalisierten Eingabedaten (close, open, high, low)
  • Glätten: Option zum Glätten der Ausgabe.
  • Länge glätten: Länge der Glättung, falls aktiviert.
  • Startkoeffizienten definieren: Anfangskoeffizienten für die Regressionsgleichung.

Daten-Normalisierung:
Das Skript normalisiert die Eingabedaten auf einen Bereich zwischen 0 und 1 unter Verwendung der höchsten und niedrigsten Werte innerhalb einer bestimmten Länge.
Nichtlineare Regression:
Es berechnet die Regressionsgleichung unter Verwendung der Eingabekoeffizienten und der normalisierten Daten. Die verwendete Gleichung ist eine gewichtete Summe der unabhängigen Variablen, wobei die Koeffizienten iterativ mithilfe des Gradientenabstiegs angepasst werden, um Fehler zu minimieren.

Fehlerberechnung:
Das Skript berechnet den Fehler zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Werten.

Gradientenabstieg:

Die Koeffizienten werden iterativ mithilfe des Gradientenabstiegs aktualisiert, um den Fehler zu minimieren.


Visualisierung:
  • Darstellung der normalisierten Eingabedaten (close, open, high, low).
  • Der Indikator visualisiert die normalisierten Datenwerte (Close, Open, High, Low) in Form von kreisförmigen Markierungen auf dem Chart, so dass der Benutzer die relativen Positionen dieser Werte im Verhältnis zueinander und zur Regressionslinie leicht erkennen kann.
  • Zeichnen der Regressionslinie.
  • Farbverlauf auf der Regressionslinie basierend auf ihrem Wert und den Balkenfarben.
  • Anzeige der normalisierten Eingangsdaten und des vorhergesagten Wertes in einer Tabelle.
  • Signale für Kreuzungen mit einer Mittellinie (0,5).
Auswertung:
Die Benutzer können die Regressionslinie und ihre Überkreuzungen mit der Mittellinie (0,5) als Signale für potenzielle Kauf- oder Verkaufsgelegenheiten interpretieren.
Dieser Indikator hilft den Benutzern, die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu analysieren und Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Regressionsanalyse zu treffen. Durch die Anpassung der Koeffizienten und Parameter kann die Leistung des Modells je nach den spezifischen Marktbedingungen fein abgestimmt werden.
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