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Linear Regression Trendline (Ligne de tendance de régression linéaire)
Une régression linéaire est un outil statistique qui est utilisé pour extrapoler les valeurs de données dans le futur à partir de leurs valeurs dans le passé. Dans le cas des prix de titres cotés en Bourse, cet outil est couramment utilisé pour déterminer quand ces prix ont des valeurs sur-étendues.
Un indicateur de tendance de régression linéaire utilise la méthode des moindres carrés pour tracer une ligne droite à travers un nuage de prix. Elle est définie afin de minimiser la distance entre les prix et leurs projections sur cette droite de tendance.
pour plus d’informations sur la façon de tracer une étude de ligne. Pour plus d’informations sur les paramètres des régressions linéaires.Interprétation
Si vous deviez deviner quel sera le prix demain d’une valeur donnée, une réponse logique serait de vous attendre à un prix " assez proche du prix du jour ". Si les prix sont sur une tendance haussière, une réponse plus satisfaisante serait de dire que vous vous attendez à un prix " assez proche du prix du jour avec un biais ascendant ". Une analyse de régression linéaire est l’outil statistique qui corrobore ces suppositions logiques.
Un indicateur de tendance de régression linéaire est tout simplement un indicateur de tendance qui est tirée entre deux points grâce à la méthode des moindres carrés . Cette ligne passera au beau milieu du nuage représentant les observations de prix. Si vous pensez que cet indicateur de tendance représente cette ligne d’équilibre des prix, tout mouvement qui portera les prix au-delà ou en deçà de cet indicateur sera le fait d’acheteurs ou de vendeurs trop zélés.
Un indicateur de tendance de régression linéaire montre les endroits où existe un équilibre. Les Raff Regression Channels (" Canaux de régression de Raff ") montrent la fourchette attendue de déviation des prix de part et d’autre d’un indicateur de tendance de régression linéaire.
L’indicateur Time Series Forecast (" Prévision de régression linéaire ") affiche les mêmes informations qu’un indicateur de tendance de régression linéaire. Chacun des points tout au long de la Time Series Forecast est égal à la valeur de terminaison d'un indicateur de tendance de régression linéaire plus sa pente. Par exemple, la valeur de terminaison de l'indicateur de tendance de la régression linéaire (plus sa pente) qui recouvre 10 jours aura la même valeur que la Time Serie Forecast à 10 jours.
Les indicateurs de tendance de régression linéaire sont utilisées pour construire les Raff Regressions Channels, les Projection Bands, le Projection Oscillator et le Linear Regression indicator.