คำอธิบาย
ตัวบ่งชี้นี้ถูกออกแบบมาเพื่อทำการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปรแบบไม่เชิงเส้นโดยใช้ตัวแปรอิสระสี่ตัว: ราคาปิด, ราคาเปิด, ราคาสูงสุด และราคาต่ำสุด
นี่คือส่วนประกอบและฟังก์ชันการทำงาน:
อินพุต:
- ความยาวข้อมูลสำหรับการทำ normalization: ความยาวของข้อมูลที่ใช้สำหรับการทำ normalization
- อัตราการเรียนรู้: อัตราที่อัลกอริทึมเรียนรู้จากข้อผิดพลาด
- แสดงจุดข้อมูล: แสดงการพล็อตข้อมูลอินพุตที่ถูก normalized (ราคาปิด, ราคาเปิด, ราคาสูงสุด, ราคาต่ำสุด)
- ทำให้เรียบ?: ตัวเลือกสำหรับการทำให้ผลลัพธ์เรียบ
- ความยาวการทำให้เรียบ: ความยาวของการทำให้เรียบหากเปิดใช้งาน
- กำหนดสัมประสิทธิ์เริ่มต้น: สัมประสิทธิ์เริ่มต้นสำหรับสมการถดถอย
การทำ normalization ข้อมูล:
สคริปต์จะทำการ normalize ข้อมูลอินพุตให้อยู่ในช่วงระหว่าง 0 ถึง 1 โดยใช้ค่าสูงสุดและต่ำสุดภายในความยาวที่กำหนด
การถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปรแบบไม่เชิงเส้น:
มันคำนวณสมการถดถอยโดยใช้สัมประสิทธิ์อินพุตและข้อมูลที่ถูก normalized สมการที่ใช้คือผลรวมถ่วงน้ำหนักของตัวแปรอิสระ โดยมีการปรับสัมประสิทธิ์อย่างต่อเนื่องโดยใช้ gradient descent เพื่อลดข้อผิดพลาด
การคำนวณข้อผิดพลาด:
สคริปต์จะคำนวณข้อผิดพลาดระหว่างค่าจริงและค่าที่ทำนาย
Gradient Descent:
สัมประสิทธิ์จะถูกอัปเดตอย่างต่อเนื่องโดยใช้ gradient descent เพื่อลดข้อผิดพลาด
การแสดงผล:
- การพล็อตข้อมูลอินพุตที่ถูก normalized (ราคาปิด, ราคาเปิด, ราคาสูงสุด, ราคาต่ำสุด)
- ตัวบ่งชี้แสดงการแสดงผลของค่าข้อมูลที่ถูก normalized (ราคาปิด, ราคาเปิด, ราคาสูงสุด, ราคาต่ำสุด) ในรูปแบบของเครื่องหมายวงกลมบนแผนภูมิ ช่วยให้ผู้ใช้สังเกตตำแหน่งสัมพัทธ์ของค่าต่าง ๆ เหล่านี้เมื่อเทียบกับกันและเส้นถดถอยได้อย่างง่ายดาย
- การพล็อตเส้นถดถอย
- การไล่ระดับสีบนเส้นถดถอยตามค่าของมันและสีของแท่ง
- การแสดงข้อมูลอินพุตที่ถูก normalized และค่าที่ทำนายในตาราง
- สัญญาณสำหรับการตัดกันกับเส้นกลาง (0.5)
การตีความ:
ผู้ใช้สามารถตีความเส้นถดถอยและการตัดกันกับเส้นกลาง (0.5) เป็นสัญญาณสำหรับโอกาสในการซื้อหรือขายที่เป็นไปได้
ตัวบ่งชี้นี้ช่วยให้ผู้ใช้วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัวและตัดสินใจซื้อขายโดยอิงจากการวิเคราะห์ถดถอย การปรับสัมประสิทธิ์และพารามิเตอร์สามารถปรับแต่งประสิทธิภาพของโมเดลให้เหมาะสมกับสภาพตลาดเฉพาะได้
สรุป
Visualization features include plotting normalized input data points as circular markers, displaying the regression line with a color gradient reflecting its value and bar colors, and presenting normalized data alongside predicted values in a table. The indicator also signals crossovers of the regression line with a midline at 0.5, which can be interpreted as potential buy or sell signals. This tool supports analysis across various markets and symbols such as BTCUSD, Forex, Crypto, XAUUSD, and NAS100, aiding users in understanding relationships between multiple price variables to inform trading decisions.
การสนทนา
รีวิวจากลูกค้า
5 | 67 % | |
4 | 33 % | |
3 | 0 % | |
2 | 0 % | |
1 | 0 % |
