Pour aller plus loin que la question premiere – critère concernant la pente effective sur 2 unités de temps -, je cherche à savoir comment lisser la pente d’une moyenne mobile de sorte à déterminer si la dite pente est haussière ou baissière sur X unités de temps et ainsi se servir de cette caractéristique pour en faire un critère discriminant au sein d’un code d’indicateur. Je pense utiliser une fonction qui serait une régression lineaire. Est ce une bonne idée ? et si oui, comment la coder, l’intégrer ? Existe t il un post ? une video ? autre ? Merci d’avance

Nicolas wrote:

On peut faire une régression linéaire du momentum (différence entre 2 périodes) d’une série de données, exemple simple :

period = 20 //période de la regression<br /> offset = 6 //période précédente de la série de donnée</p> <p>data = ExponentialAverage[7][0]-ExponentialAverage[7][offset] //momentum de la EMA entre période actuelle et période offset</p> <p>//regression linéraire sur “period” de “data”<br /> lr = LinearRegression[period](data)</p> <p>return lr

1 2 3 4 5 6 7 8 9

period = 20 //période de la regression offset = 6 //période précédente de la série de donnée data = ExponentialAverage[7][0]–ExponentialAverage[7][offset] //momentum de la EMA entre période actuelle et période offset //regression linéraire sur “period” de “data” lr = LinearRegression[period](data) return lr

Plus “period” et “offset” seront importants, plus la courbe sera lisse et les signaux fiables mais introduira de la latence bien entendu.

Merci Nicolas. Dès lors, la question induite est : comment concrètement intégrer la régression lineaire en tant que critère dans mon instruction d’affichage de signal ? En effet, les critères que je souhaite inclure sont

Critère#1 : Si la pente de la EMA7 (calculée/lissée selon la formule de régression lineaire basée sur la periode et l’offset définis), est descendante

AND

Critère#2 : que le close [0] est au dessus de cette EMA7 lissée,

THEN le signal s’affiche

J’ai ecrit ca :

============

ponentialaverage[7][0]-Exponentialaverage[7][offset]

lr=LinearRegression[period](data)

once histoup = 0
once histodown = 0

If low[0]<ExponentialAverage[7] and low[0]<ExponentialAverage[20] and close[0]>ExponentialAverage[7] and close[0]>ExponentialAverage[20] and close[0]>open[0] and ExponentialAverage[7]>ExponentialAverage[20] and close>lr and close>exponentialaverage[100] then
DRAWARROWUP(barindex[0],low-atr10/2) coloured(255,255,0)
histoup=1

else

histoup=0

=============

Note : j’ai crée des variables externalisées pour period et offset

Tu peux voir que j’ai intégré pour le critère#2, l’instruction “Close>lr “, qui semble s’appliquer (en tous cas ca ne perturbe pas Probuilder) mais je l’ai fait au hasard et suis pas sur d’etre correct.

Pour le critère#1, je sèche.

Par avance merci – et merci pour ta réponse un dimanche sur une question en attente mais ca n’était pas nécessaire-. Bonne fin de week end.