R-squared e lrslope

irab

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Ho letto sul manuale di metastock di questi due oscillatori, ma non mi sono molto chiari.

Qualcuno li utilizza o sa fornirmi indicazioni di come interagiscano e quali indicazioni si possono trarre con relativo periodo di settaggio.:mmmm:
 
Beh dovresti studiarti la regressione lineare su un libro di statistica.
In sintesi R2 indica il livello di significatività del modello (in questo caso la forza del trend), quanto le variabili utilizzate (qui il tempo) spiegano la correlazione studiata.
Il secondo è il coefficiente di regressione, la pendenza della linea di regressione calcolato col metodo dei minimi quadrati. Più è alta più il trend è in ascesa.

Puoi utilizzarli al posto di una media mobile in qunto più reattivi rispetto alla mm nell'inicare un'inversione (a parità di lunghezza ovviamente)

ciao
 
Scritto da bullish
Beh dovresti studiarti la regressione lineare su un libro di statistica.
In sintesi R2 indica il livello di significatività del modello (in questo caso la forza del trend), quanto le variabili utilizzate (qui il tempo) spiegano la correlazione studiata.
Il secondo è il coefficiente di regressione, la pendenza della linea di regressione calcolato col metodo dei minimi quadrati. Più è alta più il trend è in ascesa.

Puoi utilizzarli al posto di una media mobile in qunto più reattivi rispetto alla mm nell'inicare un'inversione (a parità di lunghezza ovviamente)

ciao

Grazie per la risposta.OK!

Comunque capisco qualcosa di statistica.

Il coefficiente di regressione non è la pendenza della linea di regressione ma una misura di quanto la linea di regressione approssima i dati nel periodo di tempo considerato.

Se la linea di regressione ha una elevata pendenza è vero che il trend è in ascesa ma non ti dice quanto i dati siano dispersi, cosa che invece fa il coefficiente.

Lo scopo della mia domanda era volto a conoscere l'interazione tra i due oscillatori come fa la differential line con la signal nel macd o roba del genere.:rolleyes:
 
Scritto da irab
Il coefficiente di regressione non è la pendenza della linea di regressione ma una misura di quanto la linea di regressione approssima i dati nel periodo di tempo considerato.

Se la linea di regressione ha una elevata pendenza è vero che il trend è in ascesa ma non ti dice quanto i dati siano dispersi, cosa che invece fa il coefficiente.


E' il contrario, un r2 alto vuol dire che i dati sono poco dispersi.
Puoi avere un coefficiente di regressione alto ma r2 basso, vuol dire dati lontani dalla linea.

Per questo devi usarli congiuntamente.
Se ti può interessare ho un exploration in metastock molto semplice su questi due indicatori.

ciao
 
Scritto da irab

Il coefficiente di regressione non è la pendenza della linea di regressione ma una misura di quanto la linea di regressione approssima i dati nel periodo di tempo considerato.


Consiglio un ripasso.

Ciao
 
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