Regression To The Mean Indicator Forex

Indicador de regresión lineal (LRI) La base del indicador de regresión lineal es una tendencia de precios acoplada a un determinado período. El método de cálculo de regresión lineal es el de mínimos cuadrados. El cuadrado mínimo permite dibujar una línea de tendencia en la forma en que la divergencia raíz-media-cuadrada (eje Y) de los puntos de tendencia de los puntos de tabla de precios n se establece en mínimo en un determinado período. Una línea de tendencia dibujada con la regresión lineal siempre termina con el punto indicador LRI. Aunque el indicador de LRI se parece al promedio móvil, tiene algunas ventajas. A diferencia de la media móvil, LRI tiene una menor latencia del eje X y por lo tanto es más reactivo al movimiento de precios. En general, LRI predice el precio de los períodos futuros de acuerdo con el precio actual y teniendo en cuenta las tendencias de los precios pasados. El cálculo del indicador LRI va de la siguiente manera: dibuje una línea de regresión lineal a través de los valores de período definidos para mostrar las cifras actuales. Una línea de regresión lineal viene siempre lo más cerca posible de los valores definidos y corresponde una línea recta. Es imposible establecer el comienzo de una serie de datos LRI mientras el período definido no se llena con los datos. Es similar al promedio móvil de la serie de tiempo y una compensación de cero serie. Indicador de desviación estándar Actualizado: 12 de abril de 2013 a las 8:39 AM La distribución estándar es la base que cada otro patrón de distribución aleatoria gravita con el tiempo, pero incluso Aquellos con cuentos pesados ​​o largos, multimodalidad (como los que tienen múltiples medios regionales o medianas) eventualmente convergen en el patrón de distribución estándar a medida que aumenta el número de muestras. Como tal, es la base de cualquier tipo de introducción al análisis estadístico. El indicador de desviación estándar es una parte del cálculo de las bandas de Bollinger, y es prácticamente sinónimo de volatilidad. Para ilustrar el uso del indicador de Distribución Estándar, hemos escogido escoger un gráfico mensual del par USDCAD en una serie larga que se extiende hasta 1989. El período de nuestro indicador de Desviación Estándar es 100. Los comerciantes usan generalmente su discreción para decidir sobre el período De cualquier indicador, pero desde las tendencias de divisas, especialmente las tendencias del dólar son de larga duración, es una buena idea elegir un período más largo para el indicador (aunque 100 no muy práctico en las condiciones reales de comercio). Lo que observamos es que después del pico del dólar en el período entre 2000-2001, la tendencia establecida hacia abajo en el par USDCAD se prolongó hasta 2004 sin causar ningún movimiento significativo en el indicador de desviación estándar. Este período, en otras palabras, fue un buen momento para unirse a la tendencia, ya que no había señales de que el par estuviera burbujeando, o adquiriendo un impulso irracional. Después de 2004, sin embargo, observamos que el indicador comienza a subir rápidamente, hasta que la tendencia a la baja terminó en diciembre de 2007. Aunque el valor de la desviación estándar no alcanzó el primer nivel de significación estadística (es decir, Señal de que se estaba desarrollando una burbuja. Y después de 2007, una volatilidad significativa en el precio se acopla a un período de indecisión, lo que indica que la burbuja se está liquidando. En retrospectiva, la estrategia óptima sería intercambiar este patrón entre 2001-2004, mientras que la fase final después de 2007 no es adecuada para negociar con este indicador debido a la volatilidad extrema, y ​​probablemente a una distribución no gaussiana. Cómo calcular la desviación estándar En la mayoría de los sitios web relacionados con el comercio de divisas, la desviación estándar se explica como una medida de la volatilidad. Pero eso no explica lo que es porque pocos comerciantes tienen una sólida comprensión de la volatilidad. Para entender qué es la desviación estándar, necesitamos familiarizarnos con algunos conceptos básicos de la teoría de la probabilidad y las estadísticas. La media La media o el promedio de los precios en un período de tiempo se define como (suma de (precio x frecuencia del precio)) / período. Por ejemplo, si los precios de cierre de los últimos cinco días son 1,25, 1,25, 1,24, 1,20 y 1,23, donde la frecuencia del primer artículo es 2, la media sería (1,25 x 2) 1,24 1,20 1,23) / 5 1,23 Señalemos también que la probabilidad de que cada precio sea simplemente el número de veces que se negocia en un período, dividido por el número total de valores de precios de la serie. Por ejemplo, si el mercado EURUSD cierra en 1,2 durante tres de los diez días que deseamos examinar, la probabilidad sería determinada como 0,3 durante el tiempo en cuestión. Una regla importante acerca de la probabilidad es que siempre debe ser positiva, y su suma sobre todos los resultados posibles, debe ser uno. Los términos valor esperado y media son sinónimos entre sí. Como el término implica, el valor esperado es el número al que esperamos que los resultados de ensayos y ensayos repetidos converjan en un período de tiempo. Si, por ejemplo, hay 365 días en una semana, y sabemos el valor esperado para todo el año, esperamos que el precio medio de cualquier período durante el año para acercarse a la media anual como el número de operaciones y el tiempo Se incrementa. Los comerciantes de la divisa son familar con el concepto de medios y de promedios, puesto que las medias móviles populares y comunes dependen de la idea que el precio oscila alrededor del centro establecido por la media. Los promedios móviles resumen todos los valores de precios en un período y los dividen por el número de segmentos de tiempo en que la media (aunque a veces modificada por opciones adicionales) es el valor de la MA. Media desviación Ahora que entendemos lo que significa es, es hora de introducir otro concepto importante que es fundamental para la medición de la volatilidad y la desviación estándar. Suponiendo que tenemos una serie de precios con un cierto promedio, o media, ¿cuál es la diferencia entre cada precio y la media de la serie? Este valor se denomina desviación media. Permite calcular la desviación media de la serie de precios en nuestro ejemplo anterior, donde la media fue de 1.234, y los precios. La desviación del primer precio es 1.25-1.234 0.016, y de manera similar, encontramos la desviación de los precios restantes en 0.006, -0.004 y -0.034, y la desviación absoluta en 0.016, 0.006, 0.004 y 0.034 (absoluto Desviación tiene números negativos convertidos a positivos). La suma de las desviaciones de la media en una serie es siempre cero, por ejemplo 0.016x2-0.034-0.0040.0060 ¿Podemos definir un valor esperado para la desviación absoluta de los precios? En otras palabras, ¿podemos tomar la media de la media de la absoluta Desviaciones de nuestra muestra. Por supuesto, podemos recordar que calculamos la media sumando el múltiplo de los precios y sus probabilidades, y dividiendo por el número de períodos (o en términos más simples, simplemente sumamos los precios y dividimos el resultado por el Número total de precios de la serie). Calculamos el valor esperado para la desviación media (o desviación absoluta media) de acuerdo con la siguiente fórmula. E (D) (Suma de las desviaciones absolutas) / Número de elementos. Así, en nuestra lista de desviaciones absolutas a 0.016, 0.016, 0.006, 0.004, 0.034, la desviación absoluta media sería (0.016x2 0.006 0.004 0.034) / 5 0.0152. ¿Qué significa esto? Al igual que en una serie, la media define a dónde tenderán a gravitar los precios a medida que aumenta el tamaño de la muestra (por ejemplo, pasando de una semana semanal a dos meses). La desviación absoluta media nos dice donde la desviación de los precios convergerá a medida que el tamaño de la muestra aumenta. Varianza Hemos definido la desviación absoluta como la media del valor absoluto de las diferencias entre cada precio y el promedio de los precios. (Media de Precio - Media de Precios). La varianza es un concepto similar, pero se define como (Media de Precio-Media de Precios) 2, y la única diferencia es que aquí tomamos la media de los cuadrados de desviación media. La varianza también se llama el segundo momento, y su raíz cuadrada es la desviación del stardard. Debido a ciertas relaciones en álgebra lineal, también puede definirse como la diferencia entre la media del cuadrado de precios y el cuadrado de la media de precios. En otras palabras, Varianza Media de (Precio-Media) 2 Media de los cuadrados de Precio - Cuadrado de la Media del Precio. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. La razón por la que no usamos la desviación media y preferimos la varianza es que la desviación media puede tomar valores negativos y positivos, mientras que la varianza, como un cuadrado, es siempre positiva. Uso del indicador de desviación estándar. Es posible crear muchas estrategias con los modelos de distribución de probabilidad, pero la forma más común de que los comerciantes usan el indicador de desviación estándar como se encuentra en la plataforma de MetaTrader es la predicción de reversiones sobre la base del principio de reversión a la media. La regresión a la media también subyace al principio sobre el cual se construyen osciladores como el RSI y estipula que cada período de desviación del promedio debe ser seguido por un retorno al mismo de tal manera que la distribución general de precios se ajuste al estándar distribución. Por ejemplo, si después de un período de oscilación alrededor de la mitad de un rango, el precio se mueve hacia los bordes, eventualmente revisarán la media, de modo que cuando se representen en un gráfico, el patrón ascendente será similar al normal distribución. Aunque está muy extendida en la comunidad de comerciantes, y entre los analistas profesionales, la distribución gaussiana es extremadamente poco fiable hasta el punto de no tener valor cuando el patrón de distribución no es normal. En general, los patrones altamente volátiles que tienen precios agrupados en los bordes del rango de negociación no son muy adecuados para este tipo de análisis. ¿Cuándo debo usar el indicador de desviación estándar? El indicador de desviación estándar es quizás el mejor indicador disponible para los comerciantes en términos de fiabilidad. En los mercados con tendencias estables, con una volatilidad moderada donde la acción del precio se concentra en la mitad del rango, el indicador de STD es mejor que cualquier otra herramienta que encontraría. De hecho, muchos de los métodos que utilizan el operador medio de los fondos de cobertura y los analistas bancarios para estrategias (como el VaR o modelos de valor en riesgo) dependen en gran medida de los patrones de distribución gaussianos (estándar). Así, por ejemplo, si el precio del oro oscila entre 1100 y 1200 durante un período prolongado de tiempo, con gran parte de la acción concentrada en el centro de la gama, puede cambiar el patrón asumiendo regresión media sobre la base de la distribución estándar , Como hemos discutido anteriormente. Por otro lado, si dentro del mismo rango, los precios están agrupados en los bordes, por ejemplo, alrededor de 1100-1120 y / o 1180-1200, la distribución de probabilidad de los precios puede no ser gaussiana y usar las señales de indicador de STD para El comercio, y suponiendo que la regresión media puede resultar fácilmente en un desastre. Este punto es bastante importante, ya que también es una de las principales desventajas de negociar con las EM en general. La media de los precios será la misma tanto en un patrón de cola pesada donde gran parte de la acción tiene lugar en los bordes de la gama, y ​​uno donde se concentra en el centro, pero estos dos patrones obedecen reglas completamente diferentes, y la aplicación La misma estrategia de regresión media sobre la base de una lectura básica de la acción del mercado seguramente resultará en un desastre. Por lo tanto, repetimos una vez más que para aplicar este indicador correctamente, primero debe analizar la distribución de los precios, así como el rango y la tendencia a largo plazo en la que existen. Declaración de riesgo: La negociación de divisas en margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. Existe la posibilidad de que usted pierda más que su depósito inicial. El alto grado de apalancamiento puede trabajar en su contra, así como para usted. La desviación estándar es un indicador que mide el tamaño de los movimientos recientes de un activo para predecir cuán volátil puede ser el precio en el futuro. Puede ayudarle a decidir si la volatilidad es probable que aumente o disminuya. Una lectura de desviación estándar muy alta indica que se ha producido un enorme cambio de precio, pero que pronto podría haber una disminución en la volatilidad. Una lectura de desviación estándar muy baja indica lo contrario. El indicador de desviación estándar es parte del cálculo de las bandas de Bollinger, y es prácticamente sinónimo de volatilidad. Este indicador mide la escala de desviación de precios relacionada con la media móvil. Esto significa que si el valor del indicador es grande, el mercado está experimentando una alta volatilidad y los candeleros están bastante dispersos alrededor. Por el contrario, si el valor es menor, entonces la volatilidad del mercado es baja y los precios son bastante cercanos a la media móvil. El indicador de desviación estándar es fácil de interpretar ya que refleja el comportamiento del mercado, que en sí mismo consiste en cambios entre condiciones de mercado altamente activas y lentas. Si la desviación estándar es demasiado baja, es decir, el mercado es extremadamente inactivo, tendría sentido esperar un pico pronto. Por el contrario, si el valor es extremadamente alto, es probable que se produzca un descenso en la actividad. Uso del indicador de desviación estándar El uso de los modelos de distribución de probabilidad le permite crear muchas estrategias de negociación, pero el uso más común del indicador de desviación estándar es predecir las reversiones de precios basadas en el principio de reversión a la media. Retracement a la media es básicamente el principio sobre el cual se construyen osciladores como el Índice de Fuerza Relativa. Sostiene que cada desviación de la media debe ser seguida por un retorno a la misma para que la distribución general de precios se ajuste a la distribución estándar. Cuándo usar la desviación estándar La desviación estándar es considerada como uno de los indicadores más confiables disponibles para los comerciantes, pero bajo ciertas condiciones. En los mercados de tendencias donde la volatilidad es moderada y la oscilación de precios se concentra alrededor de la mitad del rango, el indicador de desviación estándar es una de las mejores herramientas que encontraría. Muchos de los métodos que utilizan los operadores de fondos de cobertura y los analistas bancarios dependen en gran medida de los patrones normales de distribución. Por ejemplo, si una moneda oscila entre 1.2700 y 1.3700 durante un período de tiempo prolongado, con gran parte del movimiento limitado en el centro del rango, puede cambiar el patrón asumiendo regresión media sobre la base de la distribución estándar. Por el contrario, si los precios se agrupan en los bordes del mismo rango, por ejemplo, alrededor de 1.3600-1.3700 o 1.2700 y 1.2800, la distribución de probabilidad de los precios puede no ser estándar y usar el indicador de desviación estándar para negociar, Ser desastroso Y esto es muy importante porque es uno de los principales inconvenientes cuando el comercio de los promedios móviles en general también. El promedio de los precios será el mismo en un patrón donde los precios se concentran predominantemente en los bordes de la gama y uno donde se centran en el medio. Sin embargo, estos dos patrones obedecen reglas completamente diferentes. Por lo tanto, no debe aplicar la misma estrategia de regresión media basada en una sola lectura básica del movimiento del mercado. Es necesario analizar primero la distribución de los precios, la gama y la tendencia a largo plazo en la que existen para aplicar correctamente el indicador de desviación estándar. Fundada en 2013, Binary Tribune tiene como objetivo proporcionar a sus lectores una cobertura de noticias financieras precisa y real. Nuestro sitio web se centra en los principales segmentos de las acciones de los mercados financieros, las divisas y los productos básicos, y una explicación interactiva en profundidad de los principales acontecimientos e indicadores económicos. Divulgación de riesgos financieros BinaryTribune no será responsable por la pérdida de dinero o cualquier daño causado por confiar en la información de este sitio. Trading de divisas, acciones y materias primas en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. 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