Der farbige Regressionsindikator im Bild oben (i-Regr OTM Color Painel MT4) verwendet mittlere HLCO / 4 und ist eine optimierte Regressionssuche. Es testet alle Regressionen von Takten 25 bis 1000 und Grad 1 bis 8. Alle Ergebnisse, die den Fehler der Regression größer auf den aktuellen Balken verwerfen, werden verworfen. Dann wird der R-Quadrat verglichen und die geeignetste Regression aufgetragen. Geteilt unten. Jetzt baue ich ein besseres Regressionsmodell, mit mehr Passform und Extrapolation. Ich denke, dass eine Extrapolation von 1 Einheit in einer Gleichung mit 1000 Grad und 1000 Bar uns eine erstaunliche Zahl geben, da die Gleichung genau alle 1000 vorherigen Zahlen getroffen hat. Wenn wir unseren Geist extrapolieren und alle historischen Daten über die Preise eines Instruments nehmen und diese Art der Regression gut in unseren Händen haben die besten NN und AI möglich und ich werde nicht sein, wer gegen diese universelle Wahrheit der Mathematik extrahiert (so viel Energie) Erforderlich, um die Route zu ändern). Aber schwarze Schwäne passieren, nur das Risiko anpassen. Dann will ich das. Der Code, der in einem anderen Thema übergeben wurde (Anpassen einer Parabel), gibt keine Linie genau wie das Liniendiagramm (wenn Degree gleich Bars ist), wie im Bild sehen. Wie wir dieses Problem beheben können Der Degree, der größer als 80 ist, ist auch noch nicht möglich (ich glaube, es ist eine Beschränkung der Matrizen), wie wir das auch regeln NEIN DEFINITION der nichtlinearen Regression Eine Form der Regressionsanalyse, in der Daten passen Auf ein Modell, das als mathematische Funktion ausgedrückt wird. Eine einfache lineare Regression betrifft zwei Variablen (X und Y) mit einer Geraden (y mx b), während die nichtlineare Regression eine Linie (typischerweise eine Kurve) erzeugen muss, als wäre jeder Wert von Y eine Zufallsvariable. Das Ziel des Modells ist es, die Summe der Quadrate so klein wie möglich zu machen. Die nichtlineare Regression verwendet logarithmische Funktionen, trigonometrische Funktionen und Exponentialfunktionen, unter anderen Anpassungsmethoden. BREAKING DOWN Nichtlineare Regression Die nichtlineare Regressionsmodellierung ähnelt der linearen Regressionsmodellierung, indem beide eine grafische Verfolgung einer bestimmten Antwort aus einem Satz von Variablen suchen. Nichtlineare Modelle sind komplizierter als lineare Modelle zu entwickeln, weil die Funktion durch eine Reihe von Näherungen (Iterationen), die aus Trial-and-Fehler entstehen können, erstellt wird. Mathematiker verwenden mehrere etablierte Methoden, wie die Gauss-Newton-Methode und die Levenberg-Marquardt-Methode. Regression Was ist Regression Regression ist eine statistische Maßnahme in Finanz-, Investitions-und anderen Disziplinen, die versucht, die Stärke der Beziehung zwischen einer abhängigen Variable zu bestimmen (Üblicherweise mit Y bezeichnet) und einer Reihe von anderen sich ändernden Variablen (bekannt als unabhängige Variablen). Regression hilft Investitions - und Finanzmanagern, Vermögenswerte zu bewerten und die Zusammenhänge zwischen Variablen wie Rohstoffpreisen und den Beständen von Unternehmen, die sich mit diesen Rohstoffen befassen, zu verstehen. Laden des Players. BREAKING DOWN Regression Die beiden grundlegenden Arten der Regression sind lineare Regression und multiple lineare Regression, obwohl es nicht-lineare Regressionsmethoden für kompliziertere Daten und Analysen gibt. Die lineare Regression verwendet eine unabhängige Variable, um das Ergebnis der abhängigen Variablen Y zu erklären oder vorherzusagen, während die multiple Regression zwei oder mehr unabhängige Variablen verwendet, um das Ergebnis vorherzusagen. Regression kann helfen, Finanz-und Investment-Profis sowie Profis in anderen Unternehmen. Regression kann helfen, den Umsatz für ein Unternehmen basierend auf Wetter, vorherigen Umsatz, BIP-Wachstum oder andere Bedingungen vorherzusagen. Das Kapital-Asset-Pricing-Modell (CAPM) ist ein häufig verwendetes Regressionsmodell in der Finanzierung von Pricing-Assets und der Entdeckung von Kapitalkosten. Die allgemeine Form jedes Regressionstyps ist: Lineare Regression: Y a bX u Y die Variable, die Sie vorhersagen wollen (abhängige Variable) X die Variable, die Sie verwenden, um Y (unabhängige Variable) a den Intercept u der Regression vorherzusagen Restliche Regression nimmt eine Gruppe von Zufallsvariablen. Dass sie Y vorhersagen und versucht, eine mathematische Beziehung zwischen ihnen zu finden. Diese Beziehung ist typischerweise in Form einer Geraden (lineare Regression), die sich am besten allen einzelnen Datenpunkten annähert. Bei der mehrfachen Regression werden die einzelnen Variablen durch die Verwendung von Zahlen mit Tiefstellung unterschieden. Regression in Investing Regression wird oft verwendet, um festzustellen, wie viele spezifische Faktoren wie der Preis für eine Ware, Zinssätze. Bestimmte Branchen oder Branchen beeinflussen die Kursentwicklung eines Vermögenswertes. Das vorgenannte CAPM basiert auf Regression und wird verwendet, um die erwarteten Renditen für Aktien zu projizieren und Kapitalkosten zu generieren. Eine Aktienrückgabe wird gegen die Renditen eines breiteren Index, wie dem SP 500, zurückgesetzt, um eine Beta für die jeweilige Aktie zu generieren. Beta ist das Aktienrisiko im Verhältnis zum Markt oder Index und wird als Steilheit im CAPM-Modell reflektiert. Die erwartete Rendite für die betreffende Aktie wäre die abhängige Variable Y, während die unabhängige Variable X die Marktrisikoprämie wäre. Zusätzliche Variablen wie die Marktkapitalisierung einer Aktie, Bewertungsverhältnisse und jüngste Erträge können dem CAPM-Modell hinzugefügt werden, um bessere Schätzungen für Renditen zu erhalten. Diese zusätzlichen Faktoren sind bekannt als die Fama-Französisch Faktoren, benannt nach den Professoren, die das multiple lineare Regressionsmodell entwickelt, um besser zu erklären Asset Returns.
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