LinearRegressionCompleteDerivation
- Indikatoren
- Version: 1.1
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Regressionsmodelle beschreiben die Beziehung zwischen Variablen, indem sie eine Linie an die beobachteten Daten anpassen. Lineare Regressionsmodelle verwenden eine gerade Linie, während logistische und nichtlineare Regressionsmodelle eine gekrümmte Linie verwenden. Mit der Regression können Sie abschätzen, wie sich eine abhängige Variable ändert, wenn sich die unabhängige(n) Variable(n) ändern.
Die einfache lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen zu schätzen.
Dieser Indikator berechnet die Differenz zweier verschiedener Regressionsberechnungen und den gleitenden Durchschnitt dieser Differenz über den ausgewählten Zeitraum.
Es versucht also, die zukünftige Schätzung der unabhängigen Variablen, des Preises, zu bestimmen.
In meinen Experimenten habe ich gesehen, dass unterschiedliche Zeitrahmen erfolgreicher funktionieren und unterschiedliche Eingaben für unterschiedliche Instrumente verwendet werden können.
Als Signal kann man sowohl den Schnittpunkt der beiden Geraden als auch die den Nullpunkt schneidenden Geraden nehmen.
Die Ausstiegsstrategie liegt bei Ihnen.
