Multiple Non Linear Regression
- Indicadores
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Cao Minh Quang
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Thanks and regards! - Versión: 1.2
- Actualizado: 18 agosto 2025
- Activaciones: 5
Regresión no lineal múltiple
Este indicador está diseñado para realizar análisis de regresión no lineal múltiple utilizando cuatro variables independientes: precios de cierre, apertura, máximo y mínimo.
He aquí sus componentes y funcionalidades:
Entradas:
- Longitud de los datos de normalización: Longitud de los datos utilizados para la normalización.
- Tasa de aprendizaje: Tasa a la que el algoritmo aprende de los errores.
- Mostrar puntos de datos: Muestra los datos de entrada normalizados (cierre, apertura, máximo, mínimo).
- Suavizar: Opción para suavizar la salida.
- Longitud de suavizado: Longitud del suavizado si está activado.
- Definir coeficientes iniciales: Coeficientes iniciales para la ecuación de regresión.
Normalización de datos:
El script normaliza los datos de entrada a un rango entre 0 y 1 utilizando los valores más altos y más bajos dentro de una longitud especificada.
Regresión no lineal:
Calcula la ecuación de regresión utilizando los coeficientes de entrada y los datos normalizados. La ecuación utilizada es una suma ponderada de las variables independientes, con coeficientes ajustados iterativamente utilizando el descenso de gradiente para minimizar los errores.
Cálculo del error:
El script calcula el error entre los valores reales y los predichos.
Descenso de gradiente:
Los coeficientes se actualizan iterativamente utilizando el descenso de gradiente para minimizar el error.
Visualización:
- Trazado de los datos de entrada normalizados (cierre, apertura, máximo, mínimo).
- El indicador proporciona una visualización de los valores de datos normalizados (cierre, apertura, máximo, mínimo) en forma de marcadores circulares en el gráfico, lo que permite a los usuarios observar fácilmente las posiciones relativas de estos valores entre sí y con respecto a la línea de regresión.
- Trazado de la línea de regresión.
- Gradiente de color en la línea de regresión basado en su valor y en los colores de las barras.
- Visualización de los datos de entrada normalizados y del valor predicho en una tabla.
- Señales para cruces con una línea media (0,5).
Interpretación:
Los usuarios pueden interpretar la línea de regresión y sus cruces con la línea media (0,5) como señales de posibles oportunidades de compra o venta.
Este indicador ayuda a los usuarios a analizar la relación entre múltiples variables y a tomar decisiones comerciales basadas en el análisis de regresión. Ajustando los coeficientes y los parámetros se puede afinar el rendimiento del modelo en función de las condiciones específicas del mercado.
