Nonlinear regression - indicador para MetaTrader 5

A regressão não linear é uma forma de análise de regressão na qual os dados são selecionados para o modelo e, em seguida, são expressos como uma função matemática. Uma regressão linear simples vincula as duas variáveis ​​(X e Y) por uma linha reta (y = mx + b), enquanto uma regressão não linear deve construir uma linha (geralmente uma curva) como se cada valor Y fosse uma variável aleatória. O propósito de construir tal modelo é tornar a soma dos quadrados o menor possível.

A soma de quadrados é um critério que rastreia quantas dimensões num conjunto de dados se desviam da média. Seu cálculo começa com a diferença entre o valor médio e cada ponto do conjunto de dados. Então, cada valor dessa diferença é elevado ao quadrado. Finalmente, todos os dígitos dos quadrados são somados. Quanto menor esse valor, melhor descreve a função todos os pontos do conjunto de dados. A regressão não linear usa funções logarítmicas, trigonométricas, exponenciais e outros métodos de seleção.