การวิเคราะห์แนวโน้มด้วย Linear Regression Slope ใน MetaTrader 5

การวิเคราะห์แนวโน้มราคาเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่นักเทรดใช้ในการตัดสินใจซื้อขาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ Linear Regression ที่ช่วยให้เราเห็นภาพรวมของแนวโน้มได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

y[x] = y0 + b*x

ในที่นี้:

x คือหมายเลขของแท่ง (x=1..n);
y[x] คือราคาที่เกี่ยวข้อง (เปิด, ปิด, ค่าเฉลี่ย ฯลฯ);
b คือสัมประสิทธิ์ของการเปลี่ยนแปลง;
y0 คือค่าเบี่ยงเบน.

โดยที่ Linear Regression Slope ที่เราจะใช้ในการวิเคราะห์นี้จะมีค่าเท่ากับเวอร์ชันที่ปรับให้เป็นมาตรฐานของสัมประสิทธิ์ b

สูตรสำหรับ b คือ:

b = (n*Sxy - Sx*Sy)/(n*Sxx - Sx*Sx)

โดย:

Sx = ผลรวมของ (x, x = 1..n) = n*(n + 1)/2;
Sy = ผลรวมของ (y[x], x = 1..n);
Sxx = ผลรวมของ (x*x, x = 1..n) = n*(n+1)*(2*n+1)/6;
Sxy = ผลรวมของ (x*y[x], x = 1..n);
n คือระยะเวลาของ LRS (พารามิเตอร์นำเข้า Per).

ตัวหารของ b สามารถทำให้เรียบง่ายขึ้นได้:

n*Sxx - Sx*Sx = n*n*(n-1)*(n+1)/12

สุดท้ายแล้ว สูตรทั้งหมดสำหรับ b สามารถทำให้เรียบง่ายได้เป็น

b = 6*(2*Sxy/(n + 1) - Sy)/n/(n - 1)

สัมประสิทธิ์ b นั้นยังไม่ได้ปรับให้เป็นมาตรฐาน หากเราต้องการให้ LRS มีช่วงค่าที่ใกล้เคียงกันสำหรับคู่เงินที่แตกต่างกัน เราสามารถปรับ b โดยการหารด้วย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา (SMA) หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก (LWMA) ซึ่งจะได้ดังนี้:

SMA = Sy/n
LWMA = 2*Sxy/n/(n + 1)

ในส่วนของ LRS ที่ปรับให้เป็นมาตรฐานจะได้ดังนี้

LRS_SMA = b/SMA = 6*(2*Sxy/Sy/(n + 1) - 1)/(n + 1)

LRS_LWMA = b/LWMA = 6*(1 - (n + 1)*Sy/Sxy/2)/(n + 1)

สองเวอร์ชันนี้แทบจะไม่แตกต่างกันเลย ดังนั้นการปรับมาตรฐานโดยใช้ SMA จึงถูกเลือกใช้ในตัวชี้วัดนี้ นอกจากนี้ เนื่องจากค่าของ LRS มีขนาดเล็กมาก ค่าของตัวชี้วัดจึงถูกคำนวณและแสดงในหน่วยต่อ 100,000 เพื่อให้เข้ากับช่วงประมาณ -100 ถึง +100 ได้อย่างพอเหมาะ

Linear regression slope

การวิเคราะห์แนวโน้มด้วย Linear Regression Slope ใน MetaTrader 5

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง