LinearRegression

StockSharp.Algo.Indicators

Die vollständige Klasse der linearen Regression berechnet LinearReg, LinearRegSlope, RSquared und StandardError gleichzeitig.

Konstruktoren

public LinearRegression()

linearRegression = LinearRegression()

Initialisiert eine neue Instanz von LinearRegression.

public LinearRegression(LinearReg linearReg, LinearRegRSquared rSquared, LinearRegSlope regSlope, StandardError standardError)

linearRegression = LinearRegression(linearReg, rSquared, regSlope, standardError)

Initialisiert eine neue Instanz von LinearRegression.

Length

public int Length { get; set; }

value = linearRegression.Length
linearRegression.Length = value

Periodendauer.

LinearReg

public LinearReg LinearReg { get; }

value = linearRegression.LinearReg

Lineare Regression.

public LinearRegSlope LinearRegSlope { get; }

value = linearRegression.LinearRegSlope

Koeffizient mit unabhängiger Variable, Steigung einer Geraden.

RSquared

public LinearRegRSquared RSquared { get; }

value = linearRegression.RSquared

Regression R-Quadrat.

StandardError

public StandardError StandardError { get; }

value = linearRegression.StandardError

Standardfehler.

CreateValue

protected override ILinearRegressionValue CreateValue(DateTime time)

result = linearRegression.CreateValue(time)

Erstellen .

LoadAsync

public override Task LoadAsync(SettingsStorage storage, CancellationToken cancellationToken)

result = linearRegression.LoadAsync(storage, cancellationToken)

Load settings.

Rückgabe: Task

SaveAsync

public override Task SaveAsync(SettingsStorage storage, CancellationToken cancellationToken)

result = linearRegression.SaveAsync(storage, cancellationToken)

Save settings.

Rückgabe: Task

ToString

public override string ToString()

result = linearRegression.ToString()

Konvertieren Sie in eine Liniendarstellung.

Rückgabe: String-Leistung.