直線回帰 - MetaTrader 5のためのインディケータ

理論

直線回帰は、観測データに線形方程式を当てはめることによって、2つの変数間の関係のモデル化を試みます。一方の変数は説明変数と見なされ、もう一方は従属変数と見なされます。たとえば、モデラーは線形回帰モデルを使用して、個人の体重を身長に関連付けることができます。式は次の通りです。

ここでxはバーの数でyは価格です。

上記の式の比率は次のように計算されます。

優れた実装はいくつかありますが(直線回帰例による指標スピードアップの3手法で説明)、対処すべき問題がいくつかあります(主に、手法の一部がインコードデータでの使用には適していないこと...)。

このバージョンの特徴

これは「to the last letter」手法同様に正確な(近似されていない)結果を生み出す「また1つ」の手法で、任意のデータに対して使用でき、高速です(高速化のために組み込み関数を使ったものよりも速いです)。実行時間は計算期間に左右されず(短期間の計算よりも非常に長い期間では無視できるほど遅い)、あらゆる種類のフィルタリング/計算/平滑化での使用に適しています。

使用法

変色をシグナルとして使用できます。