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A regressão linear é uma ferramenta estatística usada para prever futuros valores a partir de valores passados. A linha de tendência da regressão linear usa o método dos quadrados para desenhar uma linha reta através dos preços com o objetivo de minimizar a distância entre eles e a resultante linha de tendência.
Um método popular de uso da linha de tendência da regressão linear é para construir linhas de canal da regressão linear, do inglês Linear Regression Channels. Desenvolvido por Gilbert Raff, o canal é construído traçando-se duas linhas paralelas, equidistantes, uma acima e uma abaixo da linha de tendência da regressão linear. A distância entre as linhas de canal da regressão linear à linha de regressão é a maior distância que qualquer preço de fechamento está da linha de regressão.
As linhas de canal da regressão linear contêm o movimento do preço; com a linha inferior fornecendo o suporte e a linha superior a resistência. Os preços podem ficar fora das linhas de canal por um curto período de tempo. Entretanto, o fato dos preços permanecerem fora das linhas de canal por um período de tempo mais longo, pode significar uma reversão de tendência.
A regressão linear pode ser calculada como:
y = a + bx
a = (∑y - b ∑x) ÷ n
b = {n ∑xy - (∑x ∑y)} ÷ {n ∑x2 - (∑x)2}
x = Período atual
n = Número de períodos
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