R二乗
R-Squared in Linear Regression (Linear Regression R-Squared) は、線形回帰が価格データをどの程度よく近似しているかを測定し、市場トレンドの強さを判断するテクニカルインジケーターです。
インジケーターを使用するには、LinearRegRSquared クラスを使用する必要があります。
説明
R-Squared in Linear Regression (R²) は、価格データと、それらのデータを通る線形回帰線との対応度を評価するために使用される統計的尺度です。テクニカル分析の文脈では、R² は現在の価格変動が線形トレンドにどの程度対応しているかを示します。
R² の値は 0 から 1（または 0% から 100%）の範囲です。
- 1（100%）に近い値は、価格がトレンドラインに沿って非常によく整列していることを示し、強いトレンドを意味します
- 0 に近い値は、線形トレンドが存在しないことを示し、横ばい、混沌とした、または循環的な市場の特徴です
このインジケーターは、トレーダーが強いトレンドの期間と保ち合いまたは横ばいの期間を区別し、適切な取引戦略を選択できるようにします。
パラメーター
このインジケーターには、次のパラメーターがあります。
- Length - 線形回帰計算の期間（デフォルト値: 14）
計算
R-Squared in Linear Regression の計算には、次の手順があります。
Length 期間の価格データに対して線形回帰線を構築します。
y = a + b*xここで:
- y - 価格（従属変数）
- x - 期間の連番（独立変数）
- a - 定数項（y 軸切片）
- b - 傾き係数
回帰からの偏差平方和（SSE）を計算します。
SSE = Sum((Actual Price - Predicted Price)^2)ここで:
- Actual Price - 実際の価格
- Predicted Price - 回帰式からの予測価格
全平方和（SST）を計算します。
SST = Sum((Actual Price - Average Price)^2)ここで、Average Price は Length 期間における平均価格です
R² を計算します。
R² = 1 - (SSE / SST)
解釈
R-Squared in Linear Regression は、次のように解釈できます。
トレンドの強さの評価:
- 0.7（70%）を超える値は強いトレンドを示します
- 0.3 から 0.7（30-70%）の値は中程度のトレンドを示します
- 0.3（30%）未満の値は弱いトレンドまたはトレンドなしを示します
取引戦略の選択:
- 高い R² 値（強いトレンド）では、トレンドフォロー戦略が効果的です
- 低い R² 値（横ばいの動き）では、レンジ取引戦略が効果的です
転換点の検索:
- R² の上昇は、新しいトレンドの形成を示す場合があります
- R² の低下は、トレンドの弱化と保ち合いまたは反転の可能性を示す場合があります
シグナルのフィルタリング:
- 高い R² 値では、トレンドインジケーターからのシグナルの信頼性が高くなります
- 低い R² 値では、オシレーターシグナルの信頼性が高くなります
他のインジケーターとの組み合わせ:
- R² は、市場モードを判断するためによく使用され、その後に適切なインジケーターが適用されます
- たとえば、高い R² では移動平均を使用し、低い R² ではストキャスティクスオシレーターを使用します
市場予測可能性の評価:
- 高い R² 値は、短期的により予測しやすい価格変動を示します
- 低い R² 値は、より混沌とした予測しにくい動きを示します
時間枠:
- R² は、異なる時間枠では異なる結果をもたらす場合があります
- 時間枠間で R² を比較すると、市場構造に関する追加情報が得られる場合があります
