Critere sur regression lineaire EMA20

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    GilInvest
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    Bonjour à tous,

    Souhait : le signal baissier représenté par l’histogramme rouge (-1) entouré en jaune (Voir copie ecran jointe) ne doit apparaitre que si la pente de la EMA20 est descendante. Pour ce faire je calcule la régression lineaire sur X barres/périodes (Par défaut, j’ai mis 6 dans le code) et insère une instruction – pente < 0 – dans mon bloc conditionnel amenant à l’affichage ou non d’un signal baissier.

    Mon code est :

    // Définition pente EMA20 par regression lineaire
    once nbbarcalcpenteema20 = 6
    mm=average[20,1](close)
    penteema7 = linearregressionslope[nbbarcalcpenteema20](mm)
    
    
    // Pré-break BAISSIER Mn15 sur EMA7 seule
    If open[0]>ExponentialAverage[7] and close[0]<ExponentialAverage[7] and close[0]<open[0] and ((Exponentialaverage[20][1]> Exponentialaverage[20][0]) OR (Exponentialaverage[7][1]> Exponentialaverage[7][0])) and penteema20<0 then
    DRAWARROWUP(barindex[0],low-atr10/2) coloured(255,140,0)
    histodown1=-1
    
    else
    
    histodown1=0

    le rédactionnel du code est accepté par ProBuilder ET la régression linéraire sur 6 barres de la Ema20 avant la bougie correspondant au signal baissier affiché est clairement ascendante. De fait, l’affichage du signal ne devrait pas se faire or il se fait.

    D’ou pourrait provenir l’erreur d’affichage du signal baissier ? merci

    200702-ReglineaireEMA20-Bug.jpg 200702-ReglineaireEMA20-Bug.jpg
    #138208 quote
    Nicolas
    Keymaster
    Master

    Si tu appliques une regression linéaire sur une EMA20, celle-ci ne ressemblera plus à la EMA20. Une régression linéaire c’est une autre forme de moyenne mobile (celle des moindres carrés), donc appliquer une MM à une autre MM donne une valeur différente.

    La “linear regression slope” indique simplement la direction (pente) de cette nouvelle MM. On utilise la régression linéaire en général pour être plus proche de la direction puisque elle a cette caractéristique de pondérer les extrêmes de la distribution (méthode des moindres carrés) et donc d’être plus prédictif, c’est d’ailleurs pour cela qu’on utilise énormément dans le machine learning.

    Donc comparer ta EMA20 à une autre MM, c’est non.

    Si tu veux connaître à quoi ressemble ta pente de régression linéaire nouvellement calculé sur ta EMA20, fait un autre indicateur et colle le sous le graphique :

    once nbbarcalcpenteema20 = 6
    mm=average[20,1](close)
    penteema7 = linearregressionslope[nbbarcalcpenteema20](mm)
    
    return penteema7
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