LinearRegressionCompleteDerivation
- インディケータ
- Ahmet Metin Yilmaz
- バージョン: 1.1
- アクティベーション: 5
回帰モデルは、観察されたデータに線を当てはめることによって、変数間の関係を記述します。線形回帰モデルは直線を使用しますが、ロジスティックおよび非線形回帰モデルは曲線を使用します。回帰を使用すると、独立変数の変化に応じて従属変数がどのように変化するかを推定できます。
単純な線形回帰を使用して、2 つの量的変数間の関係を推定します。
この指標は、2 つの異なる回帰計算の差と、選択した期間におけるこの差の移動平均を計算します。
したがって、独立変数である価格の将来の見積もりを決定しようとします。
私の実験では、さまざまな時間枠がよりうまく機能し、さまざまなツールにさまざまな入力を使用できることがわかりました。
2 本の線の交点とゼロ点と交差する線の両方を信号として取得できます。
出口戦略はあなた次第です。