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.
