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标题: 【MultiCharts(MC)程序化（量化）网上培训学习系列】第86节：做线性回归的角度与斜率策略程式码及检查效果 [打印本页]
作者: 龙听    时间: 2020-10-27 06:47     标题: 【MultiCharts(MC)程序化（量化）网上培训学习系列】第86节：做线性回归的角度与斜率策略程式码及检查效果



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作者: 龙听    时间: 2020-10-27 06:50

视频地址：[mp4]http://mp4.qhlt.club/Rec%200086.mp4[/mp4]
作者: 龙听    时间: 2020-10-27 06:50

视频中策略程式码部分：
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作者: 龙听    时间: 2020-10-27 06:51



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作者: 龙听    时间: 2020-10-27 06:51

关键词学习：
LinearReg
计算线性回归线的斜率和角度，并允许您确定投影线与未来（或过去）柱状线位置相交的价格。语法

LinearReg(Price, Length, TgtBar, oLRSlope, oLRAngle, oLRIntercept, oLRValue)

返回（整数）
输出的 oLRSlope、oLRAngle、oLRIntercept 和 oLRValueRaw 参数值返回斜率、角度、截距和回归值。LinearReg 函数本身返回的值为 1。参数

名称

类型

说明


Price
数值
指定用于计算回归线的柱状线值（价格、函数或公式）。

Length
数值
设置要考虑的柱状线数量。

TgtBar
数值
设置在未来（或过去）的目标柱状线位置。使用负 Integer 表示未来的柱状线，正 Integer 表示过去的柱状线，0 表示当前柱状线。

oLRSlope
数值
输出线性回归线的斜率。

oLRAngle
数值
以度为单位，输出线性回归线的角度。

oLRIntercept
数值
输出线性回归线与当前柱状线位置交叉时的值。

oLRValueRaw
数值
输出线性回归线与 TgtPos 柱状线位置交叉时的回归值。
备注
线性回归是一种概念，也称为“最小二乘法”或“最佳配合”。线性回归尝试按每个数据点与线之间的距离最小的方法，在一定柱状线值范围之间拟合一条直线。
回归线的方程是：

y = mx + b


方程中 m 指回归线的斜率，b 是 y 轴的恒定截距，x 是自变量，y 是因变量。
输入参数 Price 可通过 Close、Open、High、Low 和 Volume 等柱状线属性或数值系列类型输入进行硬编码。它还可以用有效的 EasyLanguage 表达式替换。例如：Close + Open 或 Average(RSI(Close,14),14)。示例
将 Close 的线性回归线的斜率赋予 Value2，角度赋予 Value3，当前柱状线的截距值赋予 Value4，未来 5 根柱状线的回归值赋予 Value5。Value1 被赋值 1：

Vars: oLRSlope(0), oLRAngle(0), oLRIntercept(0), oLRValueRaw(0);

{… 在此处添加 EL 语句以将High值赋予组元素... }

Value1 = LinearReg (Close, 20, -5, oLRSlope, oLRAngle, oLRIntercept, oLRValueRaw);

Value2 = oLRSlope;

Value3 = oLRAngle;

Value4 = oLRIntercept;

Value5 = oLRValueRaw;

作者: 徐永礼    时间: 2020-10-27 14:04

感谢版主分享
作者: 夷吾    时间: 2021-1-5 09:26

谢谢楼主
作者: 本来周    时间: 2021-3-8 09:22

谢谢分享
作者: 晓东    时间: 2021-5-21 10:03

学习
作者: 小屋主    时间: 2021-7-12 20:42

学习学习
作者: 下次了    时间: 2022-4-9 15:20

谢谢
作者: 席巴    时间: 2023-4-8 20:37

感謝樓主  學習中
作者: 陈大华    时间: 2023-11-13 10:58

謝謝分享
作者: 小龍    时间: 2024-3-10 14:34

感恩



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