Linearer Regressionshandel – wie kann man ihn nutzen?

Eine lineare Regressionslinie kann als eine Art Gleichgewichtspreis verstanden werden, der sowohl für Trendfolge- als auch für Anlagestrategien verwendet werden kann. Als Nächstes werden Sie erfahren, was lineare Regression ist und wie sie verwendet wird.

Linearer Regressionshandel – wie kann man ihn nutzen?

Die lineare Regression ist eine Methode zur Schätzung des Erwartungswertes zwischen zwei oder mehreren Variablen. Im Handel ist die lineare Regression ein wertvolles Instrument der technischen Analyse zur Analyse und Bewertung von Markttrends.

Das bedeutet, dass es beim Handel mit der linearen Regression darum geht, den aufgezeichneten Preistrend mit Hilfe einer Geraden oder Kurve so genau wie möglich anzunähern.

Bei der linearen Regression verwendete Methode

Die am häufigsten verwendete Methode bei linearen Regressionsberechnungen ist die Methode der kleinsten Quadrate. Diese Methode findet die Funktion (Linie), die die Summe der Quadrate der Abstände zwischen den beobachteten Daten und der Linie minimiert.

Interpretation von Diagrammen

  • Wenn die Preise eine Regressionslinie kreuzen und die Linie ihre Steigung ändert, liegt eine Trendänderung vor; daher wird erwartet, dass sich die Preise in die von der Regressionslinie angegebene Richtung bewegen.
  • Weichen die Preise von der Regressionslinie ab, so ist dies ein Zeichen für ein starkes Ungleichgewicht, sodass erwartet wird, dass die Preise zur linearen Regressionslinie zurückkehren.
  • Durch die Analyse von Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg erhält der Händler eine Vorstellung von der künftigen Performance und kann so die beste Linie ermitteln, die seinen Erwartungen entspricht. Denn die beste „Konvergenzlinie“ ist das, was Händler einen Trend nennen.

Was ist eine Trendlinie?

Eine Trendlinie stellt einen Trend in einer Reihe von Daten dar, die über einen langen Zeitraum hinweg erhoben wurden. Diese Art von Linie kann zeigen, ob ein bestimmter Datensatz (BIP, Ölpreis oder Aktienwert) in einem bestimmten Zeitraum gestiegen oder gesunken ist. Genauere Berechnung mit Hilfe der statistischen Technik der linearen Regression.

Bei diesen Trendlinien handelt es sich um gerade Linien, obwohl einige je nach gewünschter Krümmung der Linie Polynome höheren Grades verwenden.

Lineare Regression und gleitender Durchschnitt

In ähnlicher Weise kann eine lineare Regression auf der Grundlage von Mindest- und Höchstkursen sowie von Schluss- oder Eröffnungskursen berechnet werden, ein Modell, das dem gleitenden Durchschnitt sehr ähnlich ist. Der Unterschied zwischen den beiden Methoden ist jedoch der:

  • Die lineare Regression leidet nicht unter der typischen Verzögerung, wie sie bei einem gleitenden Durchschnitt auftritt, wenn es darum geht, Trendänderungen zu erkennen.
  • Die lineare Regression reagiert empfindlicher auf Preisänderungen.

Wie verwendet man die lineare Regressionsanalyse

Die lineare Regressionsanalyse wird verwendet, um den Wert einer Variablen auf der Grundlage des Wertes einer anderen Variablen vorherzusagen. Die Variable, die wir vorhersagen wollen, wird als abhängige Variable bezeichnet, und die Variable, die wir verwenden, um den Wert der anderen Variable vorherzusagen, wird als unabhängige Variable bezeichnet.

In diesem Fall wird mit der linearen Regression ein Modell der Korrelation zweier Variablen mit einem gegebenen Satz von Werten erstellt. Daher versucht der Indikator, die beste Messlinie zwischen den Variablen und diesen Werten zu ermitteln.

Arten von Variablen in der linearen Regression

  1. Abhängige Variable: ist der wichtigste Faktor, den man zu verstehen oder vorherzusagen versucht.
  2. Unabhängige Variable: ist ein Faktor, von dem angenommen wird, dass er sich auf die abhängige Variable auswirkt.

Im Handel wird am häufigsten eine lineare Regression verwendet, vor allem zwischen Zeit und Preis. Darüber hinaus liefert diese Regression auch Daten, die helfen, Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu bestimmen, wobei das Ergebnis durch Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie unter Verwendung der erhaltenen Werte erzielt wird.


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