Ihe ngosi nlọghachi nke Linear – Nkọwa na ngwa

Linear Regression Indicator (LRI) – kedu ihe bụ isi ihe na-egosi, usoro nyocha. Linear Regression, nke a na-akpọ akara regression linear, aghọwo akụkụ dị mkpa nke nyocha teknụzụ mgbe ịzụrụ ihe dị iche iche. Na 1991, Gilbert Ruff kere ya, ebe ọ bụ na ọ na-arụsi ọrụ ike na nyiwe dị iche iche. N’adịghị ka analogues ndị ọzọ, ọ dị mfe iji, na-enye gị ohere ịnweta data ebumnuche, nke ị nwere ike ịme amụma ziri ezi maka usoro ọnụahịa.

Nkọwa nke akara nlọghachị ahịrị

Ngosipụta nlọghachi nke ahịrị nwere ngosipụta eserese. N’anya, a na-egosipụta ya n’ụdị ọwa nke ejiri ahịrị kwụ ọtọ mebere. N’ime ha enwere ahịrị ọzọ kwụ ọtọ, nke dị n’otu ebe dị anya site na oke ahịrị, ọ na-egosi mmegharị ọnụahịa na ahịa. A na-edozi obosara nke ụzọ dị otú ahụ site na onye na-ere ahịa na-eji etiti. Ahịrị elu na-egosi ngbanwe kachasị nke ọnụahịa site na omume na-apụta, na akara ala na-egosi uru kacha nta ya. Nke a bụ ngwá ọrụ zuru ụwa ọnụ nke enwere ike iji mee ihe mgbe ị na-arụ ọrụ na ihe ọ bụla a na-ere na mgbanwe. N’iji ahịrị ndị e kere eke, ị nwere ike ikpebi mmegharị dị iche iche nke ọnụahịa dị ugbu a, na-emepụta ọwa ọnụahịa na chaatị ahụ, nke na-egosipụta oke, kacha nta na n’etiti ọnụahịa ọnụahịa. Nke mbụ, a na-adọta ahịrị nkezi, nke a na-akpọ “usoro nlọghachi azụ”, dabere na uru nke ọnụahịa na-emekarị. Mkpọda ya dabere na ebe ahịa ahịa na-aga. Mgbe nke ahụ gasịrị, ihe ngosi ahụ na-agbakwụnye ahịrị abụọ nha anya nke na-anọchite anya nguzogide na nkwado maka mmegharị ọnụahịa n’ime oge ụfọdụ.
Ahịrị nke Linear Regression egosi:
Iji mepụta ọwa ahịa n’ezie, ịkwesịrị ịhazi egosi. Enwere ike ime nke a na nkeji ole na ole, n’ihi na usoro ahụ adịghị esiri ike ọbụna maka ndị mbido. Onye na-ere ahịa ga-edobe obosara ọwa ahụ nke ọma.Ntọala ndị ọzọ na-enyere aka inye chaatị ahụ emepụtara ka ọ bụrụ ọdịdị mgbaze nke ga-adaba adaba ịhụ anya. Emere nke a site na iji ngwaọrụ Kwụsị Agba na Trend Line Agba. Site n’enyemaka ha, edobere ntọala nhụta anya, a na-ese ókèala ọwa na ọnụ ahịa na agba ụfọdụ. Na ngalaba LR WIDTH, ị nwere ike ịtọ ọkpụrụkpụ nke ahịrị abụọ ahụ dị oke egwu site na ịtọ ntọala achọrọ. A na-agbakọ ihe ngosi site na iji usoro ndị a:


ebe x bụ oge a kapịrị ọnụ na n bụ ngụkọta oge. Iji usoro a maka ọwa regression linear, a na-ewu eserese site na iji ihe ngosi. Mgbe ị na-akpa nkata, ị kwesịrị ị na-agbaso omume nke usoro ọnụahịa ugbu a.
Ọtụtụ mgbe, linear regression egosi na-eji ndị ahịa gbakọọ elu na ala nke mgbanwe nke ugbu a price ije na ahịa iji chọpụta n’ụzọ ziri ezi oge mgbe ọ bụ uru ịbanye ahịa na mgbe imechi azụmahịa na kacha. uru maka onwe ha. Maka nke a, a na-eji akara etiti nke ọwa emepụtara, nke na-egosiputa ọnọdụ etiti nke ọnụahịa ọnụahịa. Linear Regression Curve – ntakịrị azụmaahịa yana otu esi achọta ihe ngosi nkwụghachi azụ Linear: https://youtu.be/cYpN6Cj4D8Y

Ịtọlite ​​​​egosi na ahịa ọnụ ahịa

Na menu, họrọ ihe
“Fanye” , wee họrọ ngalaba
“Chanels”
. Ha na-ahọrọ
“Linear Regression”. Maka ntọala ndị na-esote, ịkwesịrị ịhọrọ ebe a chọrọ na chaatị ahụ, nke a ga-esi na ya wulite ọwa regression linear. A na-atụgharị cursor n’elu ya, wee pịa bọtịnụ aka ekpe na òké ahụ. Mgbe nke ahụ gasịrị, na-ahapụghị igodo ahụ, ịkwesịrị ịdọrọ ya na akara a chọrọ na usoro iheomume. Nke a bụ ọkwa ikpeazụ nke ụlọ ọwa. Mgbe nke ahụ gasịrị, naanị ịkwesịrị ịtọ obosara achọrọ maka ya, nke dị na mmemme MT4 dị na ngalaba oge a kapịrị ọnụ. Naanị ụbọchị ọrụ ka atọrọ ebe a, nke dabere na oge nke oge a ka etinyere. Onye ọrụ nwere ike iji data nke otu ụbọchị dịka oge oge. Ihe omume a ga-agbakọ nhazi nke ahịrị nkwụghachi azụ dabere na ọnụ ahịa ọnụahịa enyere na etiti etiti n’etiti isi ihe abụọ akọwapụtara.

Ka ịgbanwee oge a kapịrị ọnụ, pịa ahịrị etiti ugboro abụọ wee dọrọ nke achọrọ site na isi ihe akọwapụtara.

Ị nwere ike tinye menu ihe onwunwe nke ọwa wuru site na ịpị aka nri n’ebe ọ bụla na windo chaatị ọnụahịa na na menu ndọpụta họrọ ihe “Ndepụta ihe”, ebe ahọpụtara ngalaba “ndebanye aha ọwa”, n’ime ya ” ahọpụtara ngalaba Njirimara.

Kedu ka esi eji ya

A na-etinye ngwá ọrụ dị otú ahụ taa n’ọtụtụ ebe ịzụ ahịa. Iji tinye ya na eserese ahụ, ịkwesịrị ịhọrọ ya na menu. Iji jiri akara regression linear na ọdụ MT4, ị ga-ahụ ya n’elu windo. Iji budata, ịkwesịrị ịpị bọtịnụ ndị a n’usoro, na-efegharị n’elu ha:

• mbụ “Tinye”;
• wee họrọ “Ọwa”;
• wee pịa ngalaba “Linear Regression”.

Mgbe nke ahụ gasịrị, a ga-eme ka mmemme ahụ rụọ ọrụ na kọmputa. Mgbe ịgbalitechara ya, onye na-ere ahịa nwere ike iji ya rụọ eserese nke ga-enyere aka ikpebi usoro ọnụahịa na ahịa n’oge oge. Iji see otu ọwa, họrọ mmalite nke usoro ahụ wee dọrọ ihe ngosi n’akụkụ ọzọ dị oke egwu nke omume ahụ. Site n’ichepụta elu na ala nke ọnụahịa ọnụahịa na chaatị ahụ, ị ​​nwere ike ime ka ọwa ahụ na-achịkwa onwe ya. N’okwu a, ahịrị etiti na-akpaghị aka na-ewere ọnọdụ ya n’etiti ahịrị elu na nke ala. Mgbe ị na-ekpebi isi ihe ntinye na ịpụ na ahịa, ị kwesịrị ịgbaso mkparịta ụka nke ọnụahịa na ahịrị elu na ala. Ozugbo nke a mere, ọ pụtara na ọnụahịa ọnụahịa ugbu a ga-agbanwe n’oge na-adịghị anya. Mgbe ya na ahịrị etiti na-emekọrịta ihe, ọ pụtara na ọnụahịa mkpali ugbu a na-amalite ịmalite, nke na-egosi na-aga n’ihu nke ọnụahịa ọnụahịa ugbu a. Mgbe ị na-eme nyocha nlọghachi, ịkwesịrị ileba anya nbibi nke ụzọ ahụ e kere eke. Mgbe ọnụahịa ahụ na-agbaji iguzosi ike n’ezi ihe ya na ntụziaka megidere isi ihe, ọ pụtara na n’ọnọdụ a ọnụahịa ọnụahịa na ahịa nwere ike ịgbanwe n’ọdịnihu dị nso. Nyocha ahụ dabere na ikiri ka ọnụahịa si emekọrịta na ahịrị atọ yiri nke na-emepụta ụzọ. N’oge ọ na-amalite ịmekọrịta na ala ma ọ bụ nke elu nke ọwa, ị kwesịrị ịdị njikere maka eziokwu ahụ na n’ọdịnihu dị nso ọnụahịa ọnụahịa na ahịa nwere ike ịgbanwe nke ukwuu. The ahia ga-dị nnọọ mkpa na-ekiri otú price ga-emekọ ihe na wuru egosi edoghi. N’oge mmekọrịta dị n’elu ma ọ bụ ala nke ọwa ahụ, mmegharị ọnụahịa ga-agbanwe n’ọdịnihu dị nso. Nke a ga-abụ ihe na-egosi na mgbe ọnụahịa ahụ dara, ị nwere ike ịbanye n’ahịa, ma mgbe enwere mbelata, ị nwere ike ịpụ na ya. Ọmụmaatụ nke okporo ụzọ bullish ebe ọnụ ahịa na-agbada ala:
Ekwesịrị iji ala ala ala nke ihe ngosi na-abanye n’ahịa bullish. N’ọnọdụ a, ị nwere ike ịgbaso usoro ahụ ruo mgbe ọnụahịa ahụ ruru oke ụkpụrụ nke nlọghachi azụ.

Uru na ọghọm nke iji

A na-ewere regression Linear dị ka otu n’ime ihe ngosi kachasị mma na nke na-ekwe nkwa maka onye na-ere ahịa. Site n’enyemaka ya, ị nwere ike ịchọpụta kpọmkwem mgbanwe mgbanwe na ahịa, ntụziaka ha na ike ha iji nwee oge ịkọ akụkọ mgbanwe ndị na-abịanụ. Mwepu nke ngwá ọrụ dị otú ahụ bụ na mgbe ụlọ mmanya ahụ mechiri, ịkwesịrị ịmegharị chaatị ahụ ọzọ. Mgbe ị na-akọwa akara ngosi ndị natara, ọ dị mkpa iburu n’uche ọtụtụ isi ihe:

• ịrị elu nke ahịrị na chaatị ahụ pụtara ọganihu elu, na iweda ya na-egosi na ọdịda ga-emeri n’ọdịnihu dị nso;
• mgbe uru na-alọghachi site na ókèala ndị e debere na-emegide usoro ahụ, onye kwesịrị ịkwado maka nlọghachi azụ; na ọnọdụ dị iche, onye kwesịrị ịtụ anya na ọnụahịa ga-agbake;
• ichupu nke ọnụ ahịa site na ahịrị ndị dị n’akụkụ na-enye gị ohere ịgụta n’eziokwu ahụ bụ na usoro ahụ guzosiri ike ga-aga n’ihu na mmegharị ya.

Njirimara nke iji Linear Regression

Nke a bụ ngwá ọrụ zuru ụwa ọnụ nke kwesịrị ekwesị maka iji n’akụkụ dị iche iche nke ịzụ ahịa:

• na scalping ;
• maka flat;
• na etiti oge ahia;
• na-ekpebi ntụziaka nke omume.

Ụkpụrụ bụ isi nke akara ngosi akara bụ na ọnụahịa ga-agbanwe n’ime ọwa regression n’onwe ya. Ngwá ọrụ dị otú ahụ na-enye gị ohere imechi na imeghe azụmahịa, ebe ị na-echeta na ị nweghị ike ịzụ ahịa megide usoro dị ugbu a. Linear Regression jikọtara nke ọma na ngwaọrụ ndị ọzọ nke onye na-ere ahịa na-eji, dabere na atụmatụ azụmaahịa ejiri, ụdị azụmaahịa, mmasị onwe onye: Stochastic, Bollinger na ngwaọrụ ndị ọzọ onye ahịa na-eji. Ebumnobi nke akara ngosi Linear Regression na-ekwe nkwa site n’eziokwu na ọ na-arụ ọrụ na ndabere nke otu ụdị mgbakọ na mwepụ, yabụ na-ebelata ọrụ nke isi ihe na ịzụ ahịa. N’otu oge ahụ, ekwesịrị ịghọta na iji nweta ozi ziri ezi nke na-enye gị ohere ịme mkpebi na-enweghị njehie. ịkwesịrị iji ngwaọrụ nyocha teknụzụ ọzọ yana ihe ngosi. Site n’enyemaka ha, ọ ga-ekwe omume ikpochapụ mkpọtụ na-enweghị isi ma chọpụta n’ụzọ ziri ezi ntinye na ụzọ ọpụpụ. Ịtọlite ​​ngwá ọrụ dị otú ahụ na iji ya na-arụ ọrụ dị mfe ma ọ bụrụ na ị na-agbaso ntuziaka ndị a kọwara n’elu.