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LRS Lineal Regresion Slope

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Veröffentlicht: 7 Januar 2014

Aktuelle Version: 2.10

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LRS Lineal Regresion Slope

Indikatoren
Jose Miguel Soriano
Version: 2.10
Aktualisiert: 22 Januar 2022
Aktivierungen: 5

Wenn wir anstelle des Regressionswertindikators das Ende der Regressionsgeraden (LRMA) angeben, erhalten wir den Wert ihrer Steigung, den LRS oder Linear Regression Slope Indicator.

Da die Steigung positiv ist, wenn die Preise steigen, null, wenn sie in der Spanne liegen, und negativ, wenn sie sinken, liefert uns LRS die Daten über die Preisentwicklung.

Berechnung

                      sum(XY, n) - avg(Y, n)*sum(X, n)
  Y= a + mX;      m=  --------------------------------        a= avg(Y, n) - m*avg(X, n)
                      sum(X2, n) - avg(X, n)*sum(X, n)

Gemäß den obigen Formeln bildet der gleitende Durchschnitt der "Y"-Werte den LRMA-Indikator; der gleitende Durchschnitt der "m"-Werte bildet den LRS-Indikator.

Die Nützlichkeit dieses Indikators erhöht sich, wenn er zusammen mit dem Indikator R-Quadrat verwendet wird, der die Stärke des Trends anzeigt, während LRS uns über die positive oder negative Stärke informiert.

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Screenshot #1 LRS Lineal Regresion Slope

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R2 (R-Quadrat) ist das Quadrat des Korrelationskoeffizienten zwischen den aktuellen Preisen und den aus der linearen Regression abgeleiteten Preisen. Er ist das statistische Maß dafür, wie gut die Regressionslinie an die tatsächlichen Daten angepasst ist , und misst daher die Stärke des vorherrschenden Trends, ohne zwischen einem aufsteigenden und einem absteigenden Trend zu unterscheiden. Der R2-Wert schwankt zwischen 0 und 1 und ist daher ein Oszillator für Bänder, die Anzeichen von Sättigung

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Wenn man sich die Informationen des On Balance Volume Indikators ansieht, stellt sich die Frage, ob es sich um eine starke oder schwache Bewegung handelt. Sollte sie mit den vorangegangenen Tagen verglichen werden? Diese Daten sollten normalisiert werden, um immer eine Referenz zu haben. Dieser Indikator weist folgende Parameter auf: Normalisierungszeitraum (Max-Mins absolut) Glättungszeitraum (-1 off) Tick/Reales Volumen Maximale Anzahl der zu berechnenden Balken (-1 off) Normalisierung des ob

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