OPEN-SOURCE SCRIPT
Open Price Regression Model
ที่อัปเดต:
nput Variables: The user can adjust the lookbackPeriod and m (multiplier) inputs. The lookbackPeriod specifies the number of previous bars used for regression calculations, and m is used to calculate the confidence interval width.
Calculate Regression Model: The code extracts open, high, low, and close prices for the current candle. It then performs regression calculations for high, low, and close prices based on the open prices.
Calculate Predicted Prices: Using the regression coefficients and intercepts, the code calculates predicted high, low, and close prices based on the current open price.
Calculate Confidence Interval: The code computes the standard errors of the regression for high, low, and close prices and multiplies them by the specified confidence level multiplier (m) to determine the width of the confidence intervals.
Plotting: The predicted high, low, and close prices are plotted with different colors. Additionally, confidence intervals are plotted around the predicted prices using lines.
Implications and Trading Advantage:
The Open Price Regression Model aims to predict future high, low, and close prices based on the current open price. Traders can use the predicted values and confidence intervals as potential price targets and volatility measures. Traders can consider taking long or short positions based on whether the current open price is below or above the predicted prices. Can be used on a daily time frame to forecast the day's high and low and use this levels are horizontal price levels on lower timeframes.
Calculate Regression Model: The code extracts open, high, low, and close prices for the current candle. It then performs regression calculations for high, low, and close prices based on the open prices.
Calculate Predicted Prices: Using the regression coefficients and intercepts, the code calculates predicted high, low, and close prices based on the current open price.
Calculate Confidence Interval: The code computes the standard errors of the regression for high, low, and close prices and multiplies them by the specified confidence level multiplier (m) to determine the width of the confidence intervals.
Plotting: The predicted high, low, and close prices are plotted with different colors. Additionally, confidence intervals are plotted around the predicted prices using lines.
Implications and Trading Advantage:
The Open Price Regression Model aims to predict future high, low, and close prices based on the current open price. Traders can use the predicted values and confidence intervals as potential price targets and volatility measures. Traders can consider taking long or short positions based on whether the current open price is below or above the predicted prices. Can be used on a daily time frame to forecast the day's high and low and use this levels are horizontal price levels on lower timeframes.
เอกสารเผยแพร่
Used on line chart for displaying actual price (blue line) instead on candles. The 1.282 multiplier is for 80% confidence interval (narrow band), 1.645 for 90% confidence interval and 1.960 for 95% confidence interval and 2.170 for 97% confidence interval (wider band) https://www.tradingview.com/chart/n4nTsEOA/เอกสารเผยแพร่
minor change เอกสารเผยแพร่
core changes to the code how it performs the regression เอกสารเผยแพร่
updated code and simplified สคริปต์โอเพนซอร์ซ
ด้วยเจตนารมณ์หลักของ TradingView ผู้เขียนสคริปต์นี้ได้เผยแพร่เป็นโอเพนซอร์ส เพื่อให้เทรดเดอร์สามารถเข้าใจและตรวจสอบได้ ต้องขอบคุณผู้เขียน! ที่ให้คุณใช้ได้ฟรี แต่การนำโค้ดนี้ไปใช้ในการเผยแพร่ซ้ำจะต้องอยู่ภายใต้ กฎระเบียบการใช้งาน คุณสามารถตั้งเป็นรายการโปรดเพื่อใช้บนชาร์ตได้
ต้องการที่จะใช้สคริปต์นี้บนชาร์ตใช่ไหม?
คำจำกัดสิทธิ์ความรับผิดชอบ
ข้อมูลและบทความไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อก่อให้เกิดกิจกรรมทางการเงิน, การลงทุน, การซื้อขาย, ข้อเสนอแนะ หรือคำแนะนำประเภทอื่น ๆ ที่ให้หรือรับรองโดย TradingView อ่านเพิ่มเติมที่ ข้อกำหนดการใช้งาน