Методы регрессии

Введение

Методы регрессии являются фундаментальными техниками статистического анализа, специально разработанными для моделирования и анализа взаимосвязей между зависимыми и независимыми переменными. В контексте трейдинга методы регрессии незаменимы для понимания и прогнозирования рыночных трендов, ценовых движений и взаимосвязей между различными финансовыми инструментами.

Типы регрессии

1. Линейная регрессия

Линейная регрессия - это простейшая форма регрессии, ориентированная на моделирование взаимосвязи между зависимой переменной (часто ценой) и одной или несколькими независимыми переменными (такими как время, объём или другие рыночные индикаторы) путём подбора линейного уравнения к наблюдаемым данным.

Применение в трейдинге:

• Прогнозирование цен: Прогнозирование будущих цен на основе исторических данных.
• Анализ трендов: Обнаружение восходящих или нисходящих трендов за период времени.
• Управление рисками: Оценка потенциальных рисков путём анализа исторической волатильности и ценовых движений.

Пример: Имея исторические цены акций и объёмы торгов, модель линейной регрессии может помочь спрогнозировать цену на будущую дату или время на основе линейной взаимосвязи между прошлыми объёмами торгов и ценами.