Technickí a kvantitatívni analytici od svojho vzniku uplatňujú na finančný trh štatistické zásady. Niektoré pokusy boli veľmi úspešné, zatiaľ čo iné boli čokoľvek iné. Kľúčom je nájsť spôsob, ako identifikovať cenové trendy bez omylnosti a zaujatosti ľudskej mysle. Jedným z prístupov, ktorý môže byť pre investorov úspešný a ktorý je k dispozícii vo väčšine nástrojov na tvorbu grafov, je lineárna regresia.
Lineárna regresia analyzuje dve samostatné premenné s cieľom definovať jeden vzťah. V grafovej analýze sa to týka premenných ceny a času. Investori a obchodníci, ktorí používajú grafy, rozpoznávajú rast a znižovanie cien tlačených horizontálne zo dňa na deň, od minúty po minútu alebo od týždňa po týždeň, v závislosti od hodnoteného časového rámca. Rôzne trhové prístupy robia tak atraktívnu lineárnu regresnú analýzu.
Kľúčové jedlá
- Lineárna regresia je analýza dvoch samostatných premenných na definovanie jediného vzťahu a je užitočným opatrením pre technickú a kvantitatívnu analýzu na finančných trhoch. Vykreslenie cien akcií pozdĺž normálnej distribúcie - zvonová krivka - môže obchodníkom umožniť zistiť, kedy sú zásoby prekúpené alebo prepredané. Pomocou lineárnej regresie môže obchodník identifikovať kľúčové cenové body - vstupnú cenu, stop-loss cenu a výstupnú cenu. Cena a časové obdobie zásob určujú systémové parametre pre lineárnu regresiu, čím sa táto metóda univerzálne uplatňuje.
Základy Bell Curve
Štatistici použili na vyhodnotenie konkrétneho súboru dátových bodov metódu zvonovej krivky, tiež známu ako normálne rozdelenie. Obrázok 1 je príklad zvonovej krivky, ktorá je označená tmavo modrou čiarou. Zvonková krivka predstavuje formu rôznych výskytov dátových bodov. Väčšina bodov sa zvyčajne odohráva smerom do stredu zvonovitej krivky, ale v priebehu času sa tieto body blúdia alebo sa odchyľujú od populácie. Nezvyčajné alebo zriedkavé body sú niekedy mimo „normálnej“ populácie.
Zvonková krivka, normálne rozdelenie. Obrázok Julie Bang © Investopedia 2020
Ako referenčný bod je bežné priemerovať hodnoty, aby sa vytvorilo stredné skóre. Priemer nemusí nevyhnutne predstavovať stred údajov, ale predstavuje priemerné skóre vrátane všetkých odľahlých údajových bodov. Po stanovení priemeru analytici určujú, ako často sa cena od priemeru líši.
Štandardná odchýlka od jednej strany priemeru je obvykle 34% údajov alebo 68% údajových bodov, ak sa pozrieme na jednu pozitívnu a jednu negatívnu štandardnú odchýlku, ktorá je na obrázku 1 znázornená časťou oranžovej šípky. odchýlky zahŕňajú približne 95% údajových bodov a sú spojené spolu s časťami oranžovej a ružovej šípky. Veľmi zriedkavé výskyty, ktoré sú znázornené fialovými šípkami, sa vyskytujú na chvostoch zvonovej krivky. Pretože ktorýkoľvek údajový bod, ktorý sa objaví mimo dvoch štandardných odchýlok, je veľmi zriedkavý, často sa predpokladá, že dátové body sa posunú späť smerom k priemeru alebo k regresii.
Cena akcií ako množina údajov
Predstavte si, že sme si vzali zvonovú krivku, prevrátili ju na bok a použili ju na burzový graf. To by nám umožnilo zistiť, kedy je cenný papier prekúpený alebo prepredaný a je pripravený vrátiť sa k strednej hodnote. Na obrázku 2 je do grafu pridaná štúdia lineárnej regresie, ktorá investorom poskytne modrý vonkajší kanál a lineárnu regresnú líniu cez naše cenové body. Tento kanál ukazuje investorom aktuálny cenový trend a poskytuje priemernú hodnotu. Pomocou variabilnej lineárnej regresie môžeme nastaviť úzky kanál v jednej štandardnej odchýlke, alebo 68%, aby sme vytvorili zelené kanály. Aj keď neexistuje zvonová krivka, môžeme vidieť, že cena teraz odráža rozdelenie zvonovitej krivky, uvedené na obrázku 1.
Obchodovanie so strednou návratnosťou
Toto nastavenie sa dá ľahko obchodovať pomocou štyroch bodov v grafe, ako je uvedené na obrázku 2. Č. 1 je vstupným bodom. Toto sa stane vstupným bodom, keď sa cena obchoduje na vonkajšom modrom kanáli a posunie sa späť do jednej štandardnej odchýlky. Nespoliehame sa iba na to, že cena bude mať odľahlú hodnotu, pretože sa môže dostať ďalej. Namiesto toho chceme, aby sa konala odľahlá udalosť a aby sa cena vrátila k strednej hodnote. Posun späť v rámci prvej štandardnej odchýlky potvrdzuje regresiu.
Č. 2 poskytuje bod zastavenia straty v prípade, že príčina odľahlých hodnôt naďalej nepriaznivo ovplyvňuje cenu. Nastavenie príkazu stop-loss ľahko definuje obchodné riziko.
Pre ziskové východy budú stanovené dva cenové ciele na 3. a 4. mieste. Naše prvé očakávanie v obchode bolo vrátiť sa k strednému riadku a na obrázku 2 je plánované ukončenie polovice pozície blízko 26, 50 dolárov alebo aktuálnej priemernej hodnoty. Druhý cieľ funguje za predpokladu pokračujúceho trendu, takže ďalší cieľ bude nastavený na opačnom konci kanála pre ďalšiu štandardnú líniu odchýlky, tj 31, 50 dolárov. Táto metóda definuje možnú odmenu investora.
V priebehu času sa cena bude pohybovať nahor a nadol a lineárny regresný kanál sa bude meniť, keď staré ceny klesnú a objavia sa nové ceny. Ciele a zastávky by však mali zostať rovnaké, kým sa nevyplní priemerná cieľová cena (pozri obrázok 3). V tomto okamihu bol zisk uzamknutý a stop-loss by sa mal presunúť na pôvodnú vstupnú cenu. Za predpokladu, že ide o efektívny a likvidný trh, zvyšok obchodu by nemal byť bez rizika.
Nezabudnite, že záruka sa nemusí vyplniť za určitú cenu, aby mohla byť objednávka splnená; stačí len dosiahnuť dennú cenu. Možno ste boli vyplnení do druhého cieľa počas ktorejkoľvek z troch oblastí na obrázku 4.
Skutočne univerzálny
Technici a obchodníci s kvantom často pracujú na jednom systéme pre konkrétny cenný papier alebo akciu a zisťujú, že rovnaké parametre nebudú fungovať na iných cenných papieroch alebo akciách. Krása lineárnej regresie spočíva v tom, že systémové parametre určujú cena a časové obdobie zabezpečenia. Použite tieto nástroje a pravidlá definované s rôznymi cennými papiermi a časovými rámcami a budete prekvapení svojou univerzálnou povahou.
![Lineárna regresia času a ceny Lineárna regresia času a ceny](https://img.icotokenfund.com/img/technical-analysis-basic-education/720/linear-regression-time.jpg)