R-quadrado

R-Squared in Linear Regression (Linear Regression R-Squared) é um indicador técnico que mede quão bem a regressão linear aproxima os dados de preço e determina a força da tendência do mercado.

Para utilizar o indicador, é necessário usar a classe LinearRegRSquared.

Descrição

R-Squared in Linear Regression (R²) é uma medida estatística usada para avaliar o grau de correspondência entre os dados de preço e uma linha de regressão linear traçada através desses dados. No contexto da análise técnica, R² mostra quão bem o movimento actual do preço corresponde a uma tendência linear.

Os valores de R² variam de 0 a 1 (ou de 0% a 100%):

  • Um valor próximo de 1 (100%) indica que os preços se alinham muito bem ao longo da linha de tendência, significando uma tendência forte
  • Um valor próximo de 0 indica ausência de uma tendência linear e é característico de mercados laterais, caóticos ou cíclicos

O indicador ajuda os traders a distinguir entre períodos de tendências fortes e períodos de consolidação ou movimentos laterais, permitindo escolher uma estratégia de negociação adequada.

Parâmetros

O indicador tem os seguintes parâmetros:

  • Length - período para o cálculo da regressão linear (valor predefinido: 14)

Cálculo

O cálculo de R-Squared in Linear Regression envolve os seguintes passos:

  1. Construir uma linha de regressão linear para os dados de preço durante o período Length:

    y = a + b*x
    

    Onde:

    • y - preço (variável dependente)
    • x - número sequencial do período (variável independente)
    • a - termo livre (intercepção no eixo y)
    • b - coeficiente de inclinação
  2. Calcular a soma dos desvios quadráticos da regressão (SSE):

    SSE = Sum((Actual Price - Predicted Price)^2)
    

    Onde:

    • Actual Price - preço real
    • Predicted Price - preço previsto pela equação de regressão
  3. Calcular a soma total dos quadrados (SST):

    SST = Sum((Actual Price - Average Price)^2)
    

    Onde Average Price é o preço médio durante o período Length

  4. Calcular R²:

    R² = 1 - (SSE / SST)
    

Interpretação

R-Squared in Linear Regression pode ser interpretado da seguinte forma:

  1. Avaliação da Força da Tendência:

    • Valores acima de 0,7 (70%) indicam uma tendência forte
    • Valores entre 0,3 e 0,7 (30-70%) indicam uma tendência moderada
    • Valores abaixo de 0,3 (30%) indicam uma tendência fraca ou ausência de tendência
  2. Selecção da Estratégia de Negociação:

    • Com valores altos de R² (tendência forte), as estratégias de seguimento de tendência são eficazes
    • Com valores baixos de R² (movimento lateral), as estratégias de negociação em intervalo são eficazes
  3. Procura de Pontos de Transição:

    • O aumento de R² pode sinalizar a formação de uma nova tendência
    • A diminuição de R² pode sinalizar enfraquecimento da tendência e possível consolidação ou inversão
  4. Filtragem de Sinais:

    • Sinais de indicadores de tendência são mais fiáveis com valores altos de R²
    • Sinais de osciladores são mais fiáveis com valores baixos de R²
  5. Combinação com Outros Indicadores:

    • R² é frequentemente usado para determinar o modo do mercado, após o qual são aplicados indicadores adequados
    • Por exemplo, usar médias móveis com R² alto, e o oscilador estocástico com R² baixo
  6. Avaliação da Previsibilidade do Mercado:

    • Valores altos de R² indicam movimento de preço mais previsível no curto prazo
    • Valores baixos de R² indicam movimento mais caótico e imprevisível
  7. Períodos:

    • R² pode produzir resultados diferentes em períodos diferentes
    • Comparar R² entre períodos pode fornecer informação adicional sobre a estrutura do mercado

indicator_linear_reg_r_squared

Ver Também

LinearRegression StandardError ChoppinessIndex