Linear Regression เป็นหนึ่งใน indicators ของการวิเคราะห์ทางเทคนิค(ใช้กราฟหุ้นหรือเครื่องมือทางสถิติต่างๆ ) ใช้ทำนายราคาในอนาคตจากข้อมูลในอดีต สำหรับในกรณีของราคาหุ้น มักจะใช้ในการหาราคาหุ้นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยเส้นแนวโน้มของ Linear Regression จะใช้วิธี least squares method โดยทำการสร้างเส้นตรงที่ลากผ่านจุดของราคาโดยทำให้มีระยะทางน้อยที่สุดจากราคาหุ้นกับเส้นแนวโน้ม
ความหมาย
ถ้าคุณต้องการที่จะทำการเดาราคาหุ้นพรุ่งนี้ ถ้าพิจารณาตามตรรกศาสตร์แล้ว ก็ควรจะตอบว่า ราคาควรจะใกล้ๆกับราคาวันนี้ แต่ถ้าราคาหุ้นมีแนวโน้มเพิ่ม มันคงจะดีกว่าถ้าเราบอกว่าราคาคงจะใกล้ๆกับวันนี้แต่อาจจะมากกว่านิดหน่อย การวิเคราะห์แบบ Linear Regression จะใช้การยืนยันทางสถิติตามตรรกะที่กล่าวไว้เบื้องต้น
เส้นแนวโน้มแบบ Linear Regression ซึ่งเป็นเส้นแนวโน้มแบบง่ายๆที่ทำการลากจากจุดสองจุดโดยใช้ วีธี least squares โดยเส้นแนวโน้มจะแสดงราคาตำแหน่งตรงกลางของราคาจริงๆ ถ้าคุณคิดว่าเส้นแนวโน้มเป็นจุดสมดุลของราคาการเคลื่อนที่ด้านบนหรือด้านล่างจะเป็นตำแหน่งที่บ่งบอกถึงพฤติกรรมของผู้ซื้อหรือผู้ขายได้
การใช้เส้นแนวโน้มแบบ Linear Regression ที่นิยมคือการสร้างแถบของเส้นที่สร้างมาจาก Linear Regression ซึ่งวิธีการนี้พัฒนาจาก Gibert Raff โดยแถบของเส้นเกิดจากการสร้างเส้นขนานสองเส้นซึ่งมีระยะห่างจากเส้นแนวโน้ม Linear Regression ด้านบนและด้านล่างเท่ากัน ระยะห่างระหว่างแถบกับเส้นแนวโน้มแบบ Linear Regression แสดงว่ามีราคาปิดบางอันลดออกไปจากเส้นแนวโน้มออกไป โดย แถบ Regression จะประกอบด้วยการเคลื่อนไหวของราคา โดยขอบล่างของแถบจะเป็นแนวรับและขอบบนจะเป็นแนวต้าน ราคาหุ้นบางครั้งอาจจะทะลุแถบออกไปเป็นช่วงเวลาสั้น แต่ถ้าราคาหลุดออกจากแถบไปนาน นั้นอาจจะเป็นสัญญาณกลับตัวก็ได้
ซึ่งเส้นแนวโน้มแบบ Linear Regression แสดงว่าค่ากลางของราคา ส่วนแถบ Linear Regression จะแสดงช่วงของราคาที่คาดหวังซึ่งคิดมาจากเส้นแนวโน้มแบบ Linear Regression โดย Time Series Forecast Indicator นั้นจะแสดงข้อมูลในลักษณะเดียวกับเส้นแนวโน้ม Linear Regression
โดยค่าสุดท้ายของ Time Series Forcast นั้นจะมีค่าสุดท้ายเท่ากับเส้นแนวโน้มแบบ Linear Regression ตัวอย่างเช่น จุดสุดท้ายของเส้นแนวโน้ม Linear Regression ซึ่งคิดในช่วงเวลา 10 วัน จะมีค่าเดียวกับ ค่าของ Time Series Forcast แบบ 10 วัน
การคำนวณ
สูตรในการคิด Linear Regression
โดย
x = ช่วงเวลาในปัจจุบัน
n = จำนวนช่วงเวลา
http://www.bidschart.com/
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น