Dieser Indikator ist dafür ausgelegt, eine multiple nichtlineare Regressionsanalyse mit vier unabhängigen Variablen durchzuführen: Schluss-, Eröffnungs-, Hoch- und Tiefpreise.
Hier sind die Komponenten und Funktionen:
Eingaben:
- Normalisierungsdatenlänge: Länge der für die Normalisierung verwendeten Daten.
- Lernrate: Rate, mit der der Algorithmus aus Fehlern lernt.
- Datenpunkte anzeigen: Anzeige der geplotteten normalisierten Eingabedaten (Schluss, Eröffnung, Hoch, Tief)
- Glätten?: Option zur Glättung der Ausgabe.
- Glättungslänge: Länge der Glättung, falls aktiviert.
- Startkoeffizienten definieren: Anfangskoeffizienten für die Regressionsgleichung.
Daten-Normalisierung:
Das Skript normalisiert die Eingabedaten auf einen Bereich zwischen 0 und 1 unter Verwendung der höchsten und niedrigsten Werte innerhalb einer angegebenen Länge.
Nichtlineare Regression:
Es berechnet die Regressionsgleichung unter Verwendung der Eingangskoeffizienten und der normalisierten Daten. Die verwendete Gleichung ist eine gewichtete Summe der unabhängigen Variablen, wobei die Koeffizienten iterativ mittels Gradientenabstieg angepasst werden, um Fehler zu minimieren.
Fehlerberechnung:
Das Skript berechnet den Fehler zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Werten.
Gradientenabstieg:
Die Koeffizienten werden iterativ mittels Gradientenabstieg aktualisiert, um den Fehler zu minimieren.
Visualisierung:
- Darstellung der normalisierten Eingabedaten (Schluss, Eröffnung, Hoch, Tief).
- Der Indikator bietet eine Visualisierung der normalisierten Datenwerte (Schluss, Eröffnung, Hoch, Tief) in Form von kreisförmigen Markierungen im Chart, die es den Benutzern ermöglichen, die relativen Positionen dieser Werte zueinander und zur Regressionslinie leicht zu beobachten.
- Darstellung der Regressionslinie.
- Farbverlauf auf der Regressionslinie basierend auf ihrem Wert und den Balkenfarben.
- Anzeige der normalisierten Eingabedaten und des vorhergesagten Werts in einer Tabelle.
- Signale für Kreuzungen mit einer Mittellinie (0,5).
Interpretation:
Benutzer können die Regressionslinie und deren Kreuzungen mit der Mittellinie (0,5) als Signale für potenzielle Kauf- oder Verkaufsgelegenheiten interpretieren.
Dieser Indikator hilft Benutzern, die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu analysieren und Handelsentscheidungen basierend auf der Regressionsanalyse zu treffen. Die Anpassung der Koeffizienten und Parameter kann die Leistung des Modells entsprechend spezifischer Marktbedingungen feinabstimmen.
