Regressão linear em movimento O indicador de regressão linear móvel é uma ótima ferramenta que pode ajudá-lo a entrar e sair do mercado mais rapidamente. Existem dois tipos principais de regressão linear: a linha de tendência de regressão linear ea regressão linear móvel. Ambos usam o método dos quadrados quotleast para traçar certos pontos. Isso significa simplesmente, minimizando a distância entre dois pontos para lhe dar o menor valor. Embora pareça exatamente como uma média móvel em um gráfico, ele reage muito mais rápido. Dê uma olhada na tabela abaixo. Maior queda percentual anual no Dow Jones O maior declínio anual na Média Industrial Dow Jones ocorreu quando a média fechou em 77,90 pontos em 31 de dezembro de 1931. Isso foi 52,6 inferior ao do início do ano. Fonte: Guinness World Records Há muitas possibilidades para usar uma regressão linear em movimento, mas a mais comum é quando ele cruza alguma outra média. Como um exemplo, configure suas cartas com uma média movente simples de 12 períodos dos altos e uma média movente simples de 12 períodos dos pontos baixos. Em seguida, defina a regressão linear em movimento para 21. Quando a regressão linear de 21 períodos que se desloca acima da média móvel de 12 períodos dos máximos, isso cria um sinal de compra. Quando a regressão linear de 21 períodos cruza abaixo da média móvel simples de 12 períodos dos máximos, que é a saída. O oposto é verdadeiro para negócios curtos. Dê uma olhada no próximo gráfico. A desvantagem de usar a regressão linear móvel é que a menos que você use algum tipo de filtro, é propenso a um monte de Whipsaw. O pequeno canal de 12 períodos ajuda a tirar um pouco disso, mas você também pode experimentar usando RSI, MACD ou estocástico como um filtro. Calendário Económico Calendário PPI Relevância: Isto é importante. (4) Escala de 1-5 Fonte: Departamento de Trabalho dos EUA, Bureau of Labor statistics. Tempo de Liberação Programado: Informações sobre o mês anterior lançado às 8:30 ET ao redor do dia 11 de cada mês O Índice de Preços do Produtor mede os preços dos bens no nível de atacado. As três principais categorias que compõem o PPI são: bruto, intermediário e acabado, o mais importante dos quais é o índice de produtos acabados. Este é o preço dos produtos que estão prontos para venda ao usuário. Buy On Close Para comprar no final de uma sessão de negociação Comércio de Gabinete Permite que os comerciantes de opções para fechar deep out-of-the-money opções de negociação a opção a um preço igual a um meio tick. Também conhecido como (CAB). CFTC A Commodities Futures Trading Commission. Regulamenta a indústria de futuros de commodities nos Estados Unidos. Orde r Uma ordem colocada acima ou abaixo do preço de mercado atual para proteger mais perde. O fechamento O último preço de fechamento ou intervalo no final de uma sessão de negociação em um determinado mercado. Para os mercados que são 24 horas, significa geralmente o fim do período de 24 horas. Atenciosamente Mark McRae As informações, gráficos ou exemplos contidos nesta lição são apenas para fins ilustrativos e educacionais. Não deve ser considerado como um conselho ou uma recomendação para comprar ou vender qualquer segurança ou instrumento financeiro. Nós não e não podemos oferecer conselhos de investimento. Para mais informações, leia o nosso aviso legal. Para imprimir ou salvar uma cópia desta lição em formato PDF, basta clicar no link PRINT. Isso abrirá a lição em um formato PDF que, você pode então IMPRIMIR. Se você não está familiarizado com PDF ou não tem uma cópia gratuita do Arobat Reader ver instruções. Indicador de Regressão Linear O Indicador de Regressão Linear é usado para identificação de tendência e tendência seguinte de uma forma semelhante às médias móveis. O indicador não deve ser confundido com linhas de regressão linear que são linhas retas montadas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ela tem menos atraso do que a média móvel, respondendo mais rapidamente às mudanças de direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws. O Indicador de Regressão Linear é adequado apenas para negociação de fortes tendências. Os sinais são tomados de forma semelhante às médias móveis. Use a direção do Indicador de Regressão Linear para entrar e sair com um indicador de longo prazo como um filtro. Vá longo se o indicador de regressão linear virar para cima ou sair de um comércio curto. Ir curto (ou sair de um comércio longo) se o Indicador de Regressão Linear virar para baixo. Uma variação acima é entrar em negociações quando o preço cruza o Indicador de Regressão Linear, mas ainda sai quando o Indicador de Regressão Linear se torna negativo. Passe o mouse sobre as legendas dos gráficos para exibir os sinais de negociação. Vá longo L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias enquanto os 300 dias estão subindo Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Vá longamente de novo em L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Vá L longo quando o preço cruza acima de 100 dias de Regressão Linear Sair X quando o indicador de 100 dias virar para baixo Vá L longo quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias aparecer após o preço cruzado acima O Indicador de 100 dias Saia de X quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias se desligar. A divergência bearish no indicador adverte de uma tendência principal reversal. mike, primeira instalação R (se você não tem ainda), funcionamento R e instala o pacote TeachingDemos (exatamente como depende seu sistema), carrega o pacote com a biblioteca (TeachingDemos) então Digite loess. demo para exibir a página de ajuda para ver como executá-lo, você pode rolar até o final onde estão o exemplo e copiar e colar esse código na linha de comando do R39 para ver os exemplos e, em seguida, executar com seus próprios dados para continuar explorar. Ndash Greg Snow Mar 23 12 às 17:15 Aqui está uma resposta simples, mas detalhada. Um modelo linear ajusta uma relação através de todos os pontos de dados. Este modelo pode ser de primeira ordem (outro significado de linear) ou polinomial para contabilizar a curvatura, ou com splines para considerar diferentes regiões com um modelo de governo diferente. Um ajuste LOESS é uma regressão ponderada localmente com base nos pontos de dados originais. O que significa que um ajuste LOESS ajusta os valores originais X e Y, mais um conjunto de valores X de saída para os quais calcular novos valores Y (usualmente os mesmos valores X são usados para ambos, mas freqüentemente são usados menos X para pares XY ajustados Devido ao aumento da computação necessária). Para cada valor X de saída, uma porção dos dados de entrada é usada para computar um ajuste. A porção dos dados, geralmente 25 a 100, mas tipicamente 33 ou 50, é local, o que significa que é a parte dos dados originais mais próxima de cada valor X de saída particular. É um ajuste em movimento, porque cada valor de saída X requer um subconjunto diferente dos dados originais, com pesos diferentes (veja o próximo parágrafo). Esse subconjunto de pontos de dados de entrada é usado para executar uma regressão ponderada, com pontos mais próximos do valor de saída X dado maior peso. Esta regressão é geralmente de primeira ordem de segunda ordem ou superior é possível, mas requerem maior poder de computação. O valor Y desta regressão ponderada calculada na saída X é usado como o valor Y dos modelos para este valor X. A regressão é recalculada em cada valor X de saída para produzir um conjunto completo de valores Y de saída. A função Diferença de Moving Average (Time Series) calcula a diferença entre um valor e sua média móvel da série de tempo. Parâmetros ------------------ Dados Os dados a analisar. Isso é tipicamente um campo em uma série de dados ou um valor calculado. Período O número de barras de dados a incluir na média, incluindo o valor atual. Por exemplo, um período de 3 inclui o valor atual e os dois valores anteriores. Valor da função ------------------------ A média móvel da série de tempo é calculada ajustando uma linha de regressão linear sobre os O valor atual dessa linha. Uma linha de regressão linear é uma linha reta que é o mais próximo possível de todos os valores dados. A média móvel da série de tempo no início de uma série de dados não é definida até que haja valores suficientes para preencher o período dado. Note-se que uma série de tempo de média móvel difere muito de outros tipos de médias móveis em que o valor atual segue a tendência recente dos dados, e não uma média real dos dados. Devido a isso, o valor desta função pode ser maior ou menor do que todos os valores que estão sendo usados se a tendência dos dados geralmente está aumentando ou diminuindo. A diferença da média móvel é a média móvel subtraída do valor atual. Uso ----------- As médias móveis são úteis para suavizar dados brutos, como os preços diários. Os dados de preços podem variar muito do dia-a-dia, obscurecendo se o preço está subindo ou descendo ao longo do tempo. Observando a média móvel do preço, pode-se ver um quadro mais geral das tendências subjacentes. Uma vez que as médias móveis podem ser usadas para ver as tendências, elas também podem ser usadas para ver se os dados estão diminuindo a tendência. Isso faz com que a diferença da média móvel útil para realçar onde os dados estão se distanciando da tendência.
No comments:
Post a Comment