Die Zahlenreihe, durch die die Regression gefittet wird — meist eine Kursreihe, aber jeder Buffer funktioniert (ein Oszillator, ein gleitender Durchschnitt, ein Spread).
Ausgänge
Bundle (untagged)
Ein Bündel, das die gefittete Linie trägt: ihren aktuellen Wert, ihre Steigung (Vorzeichen und Steilheit des Trends) und ihren Achsenabschnitt.
Rolling Linear Regression legt eine gerade „Best-Fit“-Linie durch die letzten `period` Bars einer Reihe und meldet, wo diese Linie liegt, wie steil sie ist und wo sie kreuzt. Es ist eine glatte, lagarme Ablesung des lokalen Trends und seiner Richtung.
Wie es funktioniert
Auf jeder Bar nimmt das Tool die jüngsten `period` Werte des Eingangs und führt einen Kleinste-Quadrate-Fit durch — die Linie, die den quadrierten Abstand zu diesen Punkten minimiert. Aus diesem Fit liefert es den aktuellen Wert der Linie (ihren rechten Endpunkt), ihre Steigung (positiv = steigender Trend, negativ = fallender) und ihren Achsenabschnitt. Ein größeres `period` ergibt eine glattere, langsamere Linie; ein kleineres schmiegt sich enger an den Kurs an.
Konfiguration
periodscalar
Über wie viele jüngste Bars die Linie gefittet wird. Größer = eine glattere, langsamere Linie, die kurze Wackler ignoriert; kleiner = eine Linie, die jüngste Swings enger verfolgt, aber verrauschter ist. Eine typische Wahl sind 14–50 Bars.
Verbindet mit
Liest aus
Speist in
Beispiele
Trendfilter: lies die Steigung und erlaube Long-Einstiege nur, wenn die Regressionslinie über die letzten 50 Bars steigt.
Mean-Reversion-Basis: behandle den Regressionswert als dynamische Mittellinie und fade den Kurs, wenn er sich weit von ihr entfernt.
Häufige Fehler
Eine zu kurze Periode zu verwenden, was die Steigung bei jedem kleinen Wackler das Vorzeichen wechseln lässt und die Trendablesung zu Rauschen macht.
Die Linie als Prognose zu lesen — sie beschreibt den Fit über vergangene Bars, sie projiziert nicht, wohin der Kurs als Nächstes geht.