R Quadratischen Forex

R-Squared (R2) Wenn R-Squared in extremen Niveaus abrundet, könnte eine kurzfristige Position als Öffnung gegenüber dem vorherrschenden Trend betrachtet werden. Beispielsweise könnte eine Short-Position beim Verkauf oder beim Öffnen betrachtet werden, wenn die Steigung positiv ist und 0,80 Punkte durch R-squared überwunden werden, dann beginnt sie zu sinken. Es gibt viele Möglichkeiten, die linearen Regressionsausgaben von R-squared und Slope in Handelssystemen zu verwenden. Wenn Sie weitere Informationen über die R-Squared, lesen Sie es in dem Buch The New Technical Trader von Stanley Kroll und Tushar Chande geschrieben. Tools amp links: copy 2005mdash2016 ForexrealmMetaTrader 4 - Indikatoren R - Squared Indikator - Indikator für MetaTrader 4 R-Squared zeigt die Korrelation mit seinen linearen Regressionsgeraden in der Nähe von 1,0 zeigen perfekte Relation Werte in der Nähe von 0,0 zeigen schlechte Beziehung. Siehe Metastock-Hilfe. Um zu ermitteln, ob der Trend für eine gegebene lineare Regressionslinie der x-Periode statistisch signifikant ist, zeichnen Sie den r-squared-Indikator auf und verweisen auf die folgende Tabelle. Diese Tabelle zeigt die Werte von r-Quadrat, die für ein Konfidenzniveau von 95 zu verschiedenen Zeitperioden erforderlich sind. Wenn der r-Quadrat-Wert kleiner als die angegebenen kritischen Werte ist, sollten Sie davon ausgehen, dass die Preise keinen statistisch signifikanten Trend zeigen. Anzahl der Perioden r-squaredCritical Value (95confidence): Sie können sogar die Eröffnung einer kurzfristigen Position gegenüber der vorherrschenden Trend, wenn Sie r-squared Rundung auf extreme Ebenen zu beobachten. Wenn zum Beispiel die Steigung positiv ist und r-quadratisch über 0,80 liegt und sich zu drehen beginnt, können Sie das Verkaufen oder das Öffnen einer kurzen Position erwägen. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, die linearen Regressionsausgaben von r-squared und Slope in Handelssystemen zu verwenden. Für detailliertere Berichte siehe das Buch The New Technical Trader von Tushar Chande und Stanley Kroll. BREAKING DOWN R-squared R-squared Werte reichen von 0 bis 1 und werden häufig als Prozentsätze von 0 bis 100 angegeben. Ein R-Quadrat von 100 bedeutet, dass alle Bewegungen einer Sicherheit vollständig durch Bewegungen im Index erklärt werden. Ein hoher R-squared, zwischen 85 und 100, zeigt an, dass die Performance-Muster der Fonds dem Index entsprechen. Ein Fonds mit einem niedrigen R-Quadrat, bei 70 oder weniger, weist darauf hin, dass die Sicherheit nicht viel wie der Index. Ein höherer R-Quadrat-Wert zeigt eine nützliche Beta-Figur an. Zum Beispiel, wenn ein Fonds einen R-Quadrat-Wert von nahezu 100 hat, aber eine Beta unter 1 hat, ist es höchstwahrscheinlich mit höheren risikoadjustierten Renditen. R-Squared Berechnungsbeispiel Die Berechnung von R-squared erfordert mehrere Schritte. Zuerst wird der folgende Satz von (x, y) Datenpunkten angenommen: (3,40), (10,35), (11,30), (15,32), (22,19), (22,26) , (23, 24), (28, 22), (28, 18) und (35, 6). Um das R-Quadrat zu berechnen, muss ein Analytiker eine Linie der besten Gleichung haben. Diese Gleichung, die auf dem eindeutigen Datum basiert, ist eine Gleichung, die einen Y-Wert basierend auf einem gegebenen X-Wert voraussagt. In diesem Beispiel wird angenommen, dass die Zeile der besten Übereinstimmung ist: y 0,94 x 43,7 Damit könnte ein Analyt die vorhergesagten Y-Werte berechnen. Beispielsweise ist der vorhergesagte Y-Wert für den ersten Datenpunkt: y 0,94 (3) 43,7 40,88 Der gesamte Satz von vorhergesagten Y-Werten ist: 40,88, 34,3, 33,36, 29,6, 23,02, 23,02, 22,08, 17,38, 17,38 und 10,8 . Als nächstes nimmt der Analytiker jeden Datenpunkt einen vorhergesagten Y-Wert, subtrahiert den aktuellen Y-Wert und quadriert das Ergebnis. Beispielsweise mit dem ersten Datenpunkt: Fehlerquadrat (40.88 - 40) 2 0.77 Die gesamte Fehlerquadrate ist: 0.77, 0.49, 11.29, 5.76, 16.16, 8.88, 3.69, 21.34, 0.38 und 23.04. Die Summe dieser Fehler beträgt 91,81. Als nächstes nimmt der Analytiker den vorhergesagten Y-Wert und subtrahiert den mittleren tatsächlichen Wert, der 25,2 ist. Unter Verwendung des ersten Datenpunktes ist dies: (40,88 - 25,2) 2 14,8 2 219,04. Der Analytiker fasst alle Unterschiede zusammen, die in diesem Beispiel 855,6 entsprechen. Um das R-Quadrat zu finden, nimmt der Analytiker die erste Summe von Fehlern, teilt sie durch die zweite Summe von Fehlern und subtrahiert dieses Ergebnis von 1. In diesem Beispiel ist es: R-Quadrat 1 - (91.81 855.6) 1 - 0,11 0,8