LinearRegression

StockSharp.Algo.Indicators

A classe completa de regressão linear, calcula LinearReg, LinearRegSlope, RSquared e StandardError ao mesmo tempo.

Construtores

public LinearRegression()

linearRegression = LinearRegression()

Inicializa uma nova instância do LinearRegression.

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

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

Inicializa uma nova instância do LinearRegression.

linearReg: Regressão linear.
rSquared: Regressão R-quadrado.
regSlope: Coeficiente com variável independente, inclinação de uma linha reta.
standardError: Erro padrão.

Length

public int Length { get; set; }

value = linearRegression.Length
linearRegression.Length = value

Comprimento do período.

LinearReg

public LinearReg LinearReg { get; }

value = linearRegression.LinearReg

Regressão linear.

public LinearRegSlope LinearRegSlope { get; }

value = linearRegression.LinearRegSlope

Coeficiente com variável independente, inclinação de uma linha reta.

RSquared

public LinearRegRSquared RSquared { get; }

value = linearRegression.RSquared

Regressão R-quadrado.

StandardError

public StandardError StandardError { get; }

value = linearRegression.StandardError

Erro padrão.

CreateValue

protected override ILinearRegressionValue CreateValue(DateTime time)

result = linearRegression.CreateValue(time)

Criar.

Load

public override void Load(SettingsStorage storage)

linearRegression.Load(storage)

Carregar as configurações.

Save

public override void Save(SettingsStorage storage)

linearRegression.Save(storage)

Gravar as definições.

ToString

public override string ToString()

result = linearRegression.ToString()

Converter para uma representação de linha.

Retorna: Desempenho de cordas.