Линейная регрессия (Linear Regression)

Лучшие брокерские конторы за 2020 год:

Индикатор Линейная регрессия LR (Linear Regression) — описание и настройка

В этой статье мы подробно рассмотрим что такое индикатор Линейная регрессия LR (Linear Regression) и как он помогает торговать с прибылью на бинарных опционах и рынке Форекс.

p, blockquote 1,0,0,0,0 —>

Что такое «Линейная регрессия»

Индикатор линейной регрессии является эффективным и простым инструментом теханализа в цифровых опционах. С помощью инструмента можно надежно прогнозировать динамику стоимости, поэтому он пользуется популярностью не только в бинарных опционах, но и на форексе.

p, blockquote 2,0,0,0,0 —>

Внешний вид индикатора – это канал, который образуется 2-мя параллельными равноудаленными от тренда мувингами. Ширина так называемого коридора определяется выбранным таймфреймом.

p, blockquote 3,0,0,0,0 —>

Использовать индикатор могут профессионалы и новички опционов, это удобный и вспомогательный инструментарий, который во многом облегчает работу трейдера. Его можно задействовать с любыми осцилляторами и на любых графиках.

p, blockquote 4,0,0,0,0 —>

Что собой представляет индикатор?

Индикатор позволяет вести торговый процесс в соответствии с канальной стратегией, которая основана на уровнях сопротивления и поддержки, что стало самой распространенной тактикой торговли в опционах. По ней удобно и легко работать, индикатор выстраивает канал сам с опорой на совершенные настройки. Ниже на скриншоте представлен вид индикатора LRI на Метатрейдер 4.

Список русских брокеров бинарных опционов:

p, blockquote 5,0,0,0,0 —>

Канал линейной регрессии считается стандартным статическим инструментом в любой науке. Цель его заключается в точном определении зависимости двух показателей, в цифровых опционах это зависимость стоимости от времени.

p, blockquote 6,0,0,0,0 —>

В работе индикатор использует каналы, внутри которых можно очень успешно вести торговый процесс. Стоимость, двигаясь у мувингов поддержки и сопротивления, от них отталкивается и предоставляет четкое понимание про рыночную ситуацию.

p, blockquote 7,0,0,0,0 —>

При формировании четкого коридора стоимости, который допускается расширять или сужать, индикатор Linear Regression генерирует соответствующие сигналы торговли. Работая с ним, инвесторам не требуется самостоятельно искать экстремумы для строительства канала, данный генератор нужные мувинги выстраивает сам на любом таймфрейме. Linear Regression прост в торговле и состоит из 3-х мувингов:

p, blockquote 8,0,0,0,0 —>

  • Линия сопротивления. Располагается внизу, соответствует максимальному отклонению стоимости от центральной линии.
  • Линия поддержки. Располагается вверху, соответствует максимальному отклонению стоимости от центральной линии.
  • Осевая или трендовая линия, которая облегчает визуальное восприятие.

Из-за результативности данный индикатор очень легко позволяет провести эффективную торговлю внутри канала.

p, blockquote 9,0,1,0,0 —>

Преимущества

Основным достоинством линейной регрессии стало четкое строительство канала, при котором отсекается вся ненужная и лишняя информация. Индикатор линейной регрессии определяет только наиболее значимые каналы, которые затем инвестор может легко использовать для анализа и совершения сделок.

p, blockquote 10,0,0,0,0 —>

Как бы индикатор не применялся, итог всегда идентичен. Данная однозначность стала главным плюсом индикатора линейной регрессии. Важно, чтобы при открытии сделки информация была не противоречивая и точная.

p, blockquote 11,0,0,0,0 —>

Важность данного индикатора заключается в следующем. Если основной метод рыночного анализа у инвестора является технический, то вначале следует определить состояние рынка, направление его движения, иными словами, существует ли тренд и в какую сторону.

p, blockquote 12,0,0,0,0 —>

Сделать вышеописанное можно визуально с использованием иных инструментов, например, средние скользящие, но индикатор линейной регрессии кроме трендового направления наклоном демонстрирует его силу. Еще он будет очень удобным, если торговля ведется от канальных границ. В этом случае инвестору не нужно чертить самому каналы, индикатор это надежно выполнит.

p, blockquote 13,0,0,0,0 —>

Недостатки

Индикатор канала линейной регрессии свои значения перерисовывает после очередного закрытого бара. Процесс вполне естественный и вытекает из рабочей логики, но для некоторых спекулянтов может стать серьезным недостатком. Необходимо хорошо понимать, для чего и как применяется данный инструмент и не пробовать принимать регрессию в виде обычного усредненного построения.

p, blockquote 14,0,0,0,0 —>

Более серьезным минусом, который похож во многом на запаздывание средних скользящих, стало некоторое отставание тренда от текущей рыночной ситуации. Биржевые спекуляции связаны с ошибками и нет абсолютно точных инструментариев.

p, blockquote 15,0,0,0,0 —>

В торговой тактике нужно не только использовать средства теханализа, но и знать про причины появления тренда и давать правильную оценку текущих новостей. Если инвестор не понимает, из-за чего возникают определенные сигналы, то для работы лучше всего подобрать более подходящие инструменты аналитики.

После этой статьи вы заработаете миллион:  Валютные пары для бинарных опционов BitcoinUSD

p, blockquote 16,0,0,0,0 —>

Установка и настройка индикатора

Инвесторы могут очень просто установить индикатор. После активации алгоритма будет доступно окно с его показателями.

p, blockquote 17,0,0,0,0 —>

Настроить в индикаторе Linear Regression можно такие параметры:

p, blockquote 18,0,0,0,0 —>

  • «FixedDateTime». От него зависит значение ширины канала, выводимого на экран алгоритмом. Здесь нужно вбить начальную дату, с которой алгоритмом будут определены минимальные/максимальные значения стоимости. Во время выбора подходящей начальной даты следует во внимание принимать временной интервал, который будет использоваться для создания позиций. Например, чтобы на временном интервале М15 создать канал, нужно применять информацию только за прошлые сутки.
  • «Trend Line Color». Данный параметр демонстрирует оттенок краев для создаваемого канала.
  • «STOP Color». Параметр определяет оттенок, которым отмечается пробитие канала.
  • «LR W >

Индикатор Linear Regression отличается небольшим числом показателей. Благодаря этому процесс оптимизации трудностей не должен вызывать у инвесторов.

p, blockquote 19,1,0,0,0 —>

Сигналы

При анализе индикатора Linear Regression подразумеваются следующие сигналы:

p, blockquote 20,0,0,0,0 —>

  • Отскок от канальной границы.
  • Пробой канальной границы.

Во время отскока внутри канала сначала стоимость приближается к канальной границе. Данная граница является сопротивлением. Получается, если стоимость подошла снизу к границе, то нужно избавляться от актива. В торговле цифровыми опционами следует заключать сделку ПУТ, так как стоимость скорее всего от канала оттолкнется и пойдет вниз.

p, blockquote 21,0,0,0,0 —>

Если приближается стоимость внутри канала к нижней границе, то произойдет ее отскок вверх. Здесь следует открывать сделку КОЛЛ.

p, blockquote 22,0,0,0,0 —>

Зачастую пробои бывают краткосрочными. Если за пределы канала выходит стоимость, то она скорее всего очень быстро возвратится обратно и начатое обратное движение продолжит. Если пробной снизу-вверх – выбираем КОЛЛ, а если сверху вниз, то – ПУТ.

p, blockquote 23,0,0,0,0 —>

Правила использования индикатора

Индикатор Linear Regression пользуется популярность среди инвесторов, ведущих торги по тренду, и среди скальперов, которые осуществляют торговлю на отбой от канальных границ. Для получения правильных сигналов от индикатора, его необходимо построить правильно и применять вместе с иными инструментами.

p, blockquote 24,0,0,0,0 —>

Если этот инструмент вы хотите применять для скальпинга, то используйте следующие его правила:

p, blockquote 25,0,0,0,0 —>

  • Для торгового процесса необходимо выбирать такую валютную пару, у которой стоимость смещается плавно.
  • Торги лучше всего вести, когда высокая вероятность, что стоимость будет находится во флетовом состоянии.

Для фильтрации можно применять дополнительные индикаторы, которые отображают моменты появления флета и тренда. Подобный инструмент пригодится, если инвестор захочет вести торговлю при консолидации на рынке. Если вы хотите осуществлять торговый процесс при тренде и при консолидации, то трендовый индикатор не пригодится.

p, blockquote 26,0,0,0,0 —>

Стоимость по теории в будущем должна продолжить собственное движение внутри канала стоимости. Для прогнозирования дальнейшего движения стоимости, можно самостоятельно продлить кривые. Пример показан на скриншоте ниже

p, blockquote 27,0,0,0,0 —>

Когда рыночный уровень стоимости достигает верхнего канального края, стоит открывать опцион на продажу. Если рыночный уровень стоимости достигает нижнего края, стоит открыть ордер на покупку.

p, blockquote 28,0,0,1,0 —>

Получается, что при покупке опциона инвестор ожидает, что уровень стоимости, коснувшись края канала, вернется снова в его внутреннюю часть. Многие спекулянты не рискуют покупать опционы против трендового направления. Получается, что если в данный временной момент на рынке видна восходящая тенденция, то инвесторы не рискуют заключать ордера на продажу, даже когда уровень стоимости приблизился к верхней канальной границе.

p, blockquote 29,0,0,0,0 —>

Открытые по вышеописанной методике опционы нужно закрывать, когда уровень стоимости будет касаться среднего мувинга. Во внимание важно принимать факт, что пока действуют открытые позиции, не стоит перестраивать канал для просмотра актуального нахождения среднего мувинга. Лучше всего сразу после открытия опциона просто продлить средний мувинг, как это продемонстрировано на скриншоте ниже.

p, blockquote 30,0,0,0,0 —>

Канальные границы в любой временной момент являются равноудаленными, а их расчет производится в автоматическом режиме. Канал создается так, чтобы уровень стоимости на указанном временном отрезке основную часть времени его пределов не покидал.

p, blockquote 31,0,0,0,0 —>

Как указано выше, закрытие ранее открытого опциона выполняется во время касания уровнем стоимости среднего мувинга. Теперь более подробно остановимся на закрытии опционов для фиксации убытков.

p, blockquote 32,0,0,0,0 —>

На практике использование каких-либо фиксированных показателей, выраженных в пипсах, неэффективно. Лучше всего предпочтение отдать адаптивным методикам, использование которых оправдано при разных ситуациях, которые могут появиться на рынке.

p, blockquote 33,0,0,0,0 —>

Опытные инвесторы сходятся во мнение, что для фиксации убытков оптимальный момент появляется в таких ситуациях:

p, blockquote 34,0,0,0,0 —>

  • Был открыт неудачный ордер на продажу. Трейдер фиксирует убытки, когда пробивается мувинг сопротивления.
  • Была открыта неудачная позиция на покупку. Трейдер фиксирует убытки, когда уровень стоимости пробивает мувинг поддержки.

При пересечении стоимостью значимого уровня появляется явный сигнал, что не стоит ожидать в скором времени возвращение уровня стоимости в канал.

p, blockquote 35,0,0,0,0 —>

Несмотря на то, что одним из типов каналов стоимости стал канал линейной регрессии, он имеет ряд отличительных особенностей. К примеру, он менее гибкий, чем канал Кельтнера. Его мувинги на изменение текущей рыночной ситуации не реагируют. Канал линейной регрессии для ведения торгов очень эффективный инструмент, который демонстрирует отличные показатели в момент, когда какой-либо тренд присутствует на рынке.

p, blockquote 36,0,0,0,0 —>

Опытные спекулянты советуют использовать несколько каналов Linear Regression, которые имеют разные показатели отклонения, но с идентичными периодами. В подобных ситуациях канальные границы создают мувинги, которые при соприкосновении с уровнем стоимости формируют сигналы, имеющие разный уровень силы. Если ориентироваться на силу формируемого сигнала, инвестор может выбрать при создании ордера самый оптимальный размер лота.

p, blockquote 37,0,0,0,0 —> p, blockquote 38,0,0,0,1 —>

Перед использованием канала линейной регрессии для трейдинга с реальными денежными средствами, нужно потренироваться на демонстрационном счете. В иной ситуации, если не грамотно применять данный инструментарий, спекулянт может потерять собственный депозит из-за открытия большого количества убыточных опционов.

ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ (LINEAR REGRESSION LINE)

Линейная регрессия – это математический метод определения линейной зависимости между переменными. Данная техника нередко используется аналитиками для выявления тренда на основе данных о времени и о цене.

Математическая формула, выражающая линейную регрессию, выглядит следующим образом:

При линейной регрессии используют метод наименьших квадратов для того, чтобы вписать линию в набор данных. Наилучшая линия находится путем минимизации расстояния от точек данных до этой линии.

В программе MetaStock линия тренда, полученная с помощью формулы линейной регрессии, используется как индикатор и находится в меню индикаторов. Программа рассчитывает линейную регрессию по последним п дням данных. Текущая линейная регрессия меняется каждый день, следуя за текущей ценой, подобно более популярному среди аналитиков скользящему среднему.

В качестве осциллятора может рассматриваться также характер отношений между ценой и текущей n-дневной линейной регрессией. Как явствует из графика, текущая цена закрытия может быть поделена на текущую скользящую пятидневную линейную регрессию цен закрытия за последние 5 дней. Формула линейной регрессии на языке MetaStock выглядит следующим образом: CLOSE/LinearReg(CLOSE,5).

Построение стратегии, основанной на линейной регрессии

Наша проверка показала, что линейная регрессия с любой – от 2 до 700 дней – длиной периода является полезным индикатором только на длинных позициях (короткие позиции в ходе стратегии не открывались). Исследование, проведенное нами на основе собранных за 18 лет – с 21.04.1982 по 22.12.2000 – данных о дневных значениях непрерывных фьючерсов на S&P 500 (данные CSI, www.csidata.com), позволило обнаружить параметры, которые на основе чисто механических сигналов следования за трендом, исключая всякую субъективность и не требуя применения сложных методов технического анализа, дают положительный результат:

Открыть длинную позицию (купить) по текущей дневной цене закрытия непрерывных фьючерсов на S&P 500, когда эта цена закрытия больше пятидневной линейной регрессии.

Закрыть длинную позицию (продать) по текущей дневной цене закрытия непрерывных фьючерсов на S&P 500, когда эта цена закрытия меньше пятидневной линейной регрессии.

Открыть короткую позицию (продать коротко) – никогда.

Знаете ли Вы, что: Форекс-брокеры Альпари и NPBFX присутствуют на рынке еще с конца 1990-х гг. В то же время, они предлагают одни из лучших торговых условий и могут похвастаться весьма высоким процентом клиентов, торгующих «в плюс», то есть стабильно получающих прибыль от валютного трейдинга.

Имея начальный капитал в $100, инвестор, применяющий данную стратегию, мог бы получить $759,88 (при условии полного вложения капитала, реинвестиции прибыли, без учета расходов на трансакции и налоги); полученный результат на 26,04% хуже аналогичных показателей стратегии «купи и держи». Короткие позиции оказались неприбыльными и были полностью устранены из стратегии. Верные сигналы подавались в 49,38% случаев. Торговля совершается чрезвычайно активно: одна сделка каждые 6,55 календарного дня.

Правила тестирования торговой системы в программе Equis International MetaStock выглядят следующим образом:

Открыть длинную позицию: CLOSE > LinearReg(CLOSE,opt1)
Закрыть длинную позицию: CLOSE

Содержание Далее

Салон Primae в Куркино

Частное лицо lpg массаж химки Салон Primae в Куркино.

Линейная регрессия (Linear Regression)

Видео 1. Постановка задачи: прогноз уровня доверия россиян законодательной системе в зависимости от уровня доверия политикам и парламенту. Для проведения регрессии используемые переменные должны принадлежать к интервальному типу шкалы (иначе их необходимо превратить в фиктивные, дихотомизировав). Переменные в рассматриваемом случае, хоть и относятся исходно к порядковым, содержат много градаций (11) — это позволяет причислить их к (псевдо)интервальным. Другое условие проведения регрессии — симметричность распределения переменных относительно среднего. Проводится проверка на нормальность распределения с помощью критерия Колмогорова-Смирнова.

Видео 2. Отклонение от симметричности приводит к низкому качеству предсказаний для одной из сторон шкалы. Не рекомендуется использовать в модели переменные с высокой долей пропусков — включение таких переменных заметно сокращает анализируемый объем выборки. Еще одна предварительная процедура перед построением модели — анализ безусловной и условных дисперсий зависимой переменной.

Видео 3. Проверка на характеристики вариации: исходная, внутригрупповая и межгрупповая вариации.

Видео 4. Чем меньше внутригрупповая вариация по зависимой переменной в данных — тем качественнее будет прогноз модели. Перед регрессионным анализом запускается процедура дисперсионного анализа, чтобы оценить соотношение вариаций и принять решение о допустимости проведения регрессии.

Видео 5. Дисперсионный коэффициент детерминации показывает максимально возможный процент правильных предсказаний (он всегда больше или равен регрессионному р-квадрату). Равенство внутригрупповых вариаций или условие гомоскедастичности обеспечивает одинаковую уверенность в прогнозе для любого профиля.

Видео 6. Проверка гомоскедастичности данных по критерию Ливиня. Подведение итога по четырём условиям пригодности данных для регрессионного моделирования: тип шкалы и её симметричность, соотнесение межгрупповой и внутригрупповой вариаций, гомоскедастичность. Переход к регрессии. Один из критериев качества модели — её устойчивость, которую можно проверить, разбив выборку на обучающую и экспериментальную подвыборки (на первой модель строится, на второй — проверяется).

Видео 7. Если регрессионный р-квадрат по своему значению близок к р-квадрату дисперсионному (или идентичен ему), это означает, что линейная модель подходит для описания связи в данных и нет необходимости искать другую форму модели. Анализ значимости регрессионных коэффициентов производится по значению p-value (sig.), которое показывает результат проверки гипотезы о том, что коэффициент равен нулю в генеральной совокупности (если sig.

Видео 8. Чтобы оценить устойчивость модели, необходимо сохранить предсказанные значения переменной и «сырые» (нестандартизованные) остатки и сравнить значения коэффициентов детерминации для двух подвыборок. Сырые остатки не позволяют судить о том, насколько велики их значения (можно ли считать отклонения в предсказаниях статистически значимыми или же ими можно пренебречь) — это показывают стандартизованные остатки. К статистически значимым остаткам на уровне 95% относятся такие, значение которых по модулю превышает 1,96. Сырые же остатки позволяют определить, насколько смещена модель (если доверительный интервал для среднего по сырым остаткам содержит в себе ноль, то модель не смещена; другой способ проверки — одновыборочный т-тест с проверяемым значением 0).

Видео 9. Если модель не смещена, то предикторы и форма линии выбраны правильно. Следующий шаг проверки остатков — это проверка отсутствия связи между остатками и значениями предикторов с помощью дисперсионного анализа (зависимую переменную следует поменять с исходной на остатки). В идеале новый дисперсионный р-квадрат должен быть близок к нулю, а сама модель не должна содержать значимых предикторов.

Видео 10. Работа со стьюденизованными удаленными остатками (аналог стандартизованных): отбор респондентов со статистически большими по модулю остатками. Начало разработки для них отдельной модели (см. регрессия с фильтром ).

Видео 11. Отбор респондентов со статистически маленькими по модулю остатками. Разработка для них отдельной (сокращённой) модели.

Видео 12. Выбор между исходной и сокращённой моделями. Новая проверка выбранной модели.

Видео 14. Проверка предикторов на мультиколлинеарность через Tolerance и VIF — в идеале (при отсутствии корреляции) оба показателя должны стремиться к единице. В случае мультиколлинеарности интерпретация коэффициентов проводится совместно с предварительным построением вспомогательной регрессии.

Видео 15. Содержательные выводы. Рассмотрение предсказанных и реальных (эмпирических) значений зависимой переменной.

Видео 16. Стандартизованные коэффициенты Beta показывают «вклад» каждого предиктора, этот показатель особо полезен в случае, когда предикторы измерены в разном масштабе (имеют разные шкалы).

Видео 17. Дополнительная оценка устойчивости модели по таблице классификации.

Комментарии можете оставлять прямо в Youtube

После этой статьи вы заработаете миллион:  Лучшие брокеры бинарных опционов с биткоин, торговая стратегия и индикаторы tradingview для Bitcoin
Открываем торговый счет и получаем бонусы:
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Лучшие брокеры бинарных опционов за 2020 год
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: