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Regressor Indicator

Linear regression AI powered Indicator:

Linear regression is a simple yet effective AI technique that is the foundation of complex neural networks, This indicator is built based on linear regression analysis and tries to make predictions on the upcoming event in the market

Inputs:

  • train_bars: This controls the number of bars that the price information will be collected and used to train the AI inside it, The greater this value the better also the slower the indicator becomes during initialization, I recommend the value of 1000
  • predict_next_bars: This dictates the number of candles you want the indicator to predict next, by default this value is set to 10. As this indicator tries to predict where the next 10 candles will head up. If the indicator predictions are above the current price it means the indicator predicts the market will go bullish otherwise it will go bearish
  • include_precision: When set to true, The indicator calculates previous errors it made during predictions and includes the average of those errors in the new predictions to make the indicator more accurate

In the bottom right corner, the indicator displays valuable information about training and testing accuracy, precision error and, Mean/average error. Before using the indicator, be sure both training and testing accuracy are good values in the range of 0.6 to 0.9 which represent 60% to 90% accuracy respectively, If the indicator doesn't provide good accuracy values for a particular symbol it then the indicator might not be suitable for such symbol.

This indicator works best for all symbols and can be a valuable tool for analyzing the market on the long term on market trends.

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Matrix is the foundation of complex trading algorithms as it helps you perform complex calculations effortlessly and without the need for too much computation power, It's no doubt that matrix has made possible many of the calculations in modern computers as we all know that bits of information are stored in array forms in our computer memory RAM, Using some of the functions in this library I was able to create machine learning robots that could take on a large number of inputs To use this libra
This is standard library built for flexible neural Networks with performance in mind. Calling this Library is so simple and takes few lines of code:    matrix Matrix = matrix_utils.ReadCsv( "Nasdaq analysis.csv" );       matrix x_train, x_test;    vector y_train, y_test;         matrix_utils.TrainTestSplitMatrices(Matrix,x_train,y_train,x_test,y_test, 0.7 , 42 );    reg_nets = new CRegressorNets(x_train,y_train,AF_RELU_,HL, NORM_MIN_MAX_SCALER); //INitializing network       reg_nets.RegressorN
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