Как использовать линейную регрессию для анализа ценовых трендов на рынке

Томас Дж. Каталано — сертифицированный финансовый планировщик (CFP) и зарегистрированный инвестиционный советник в штате Южная Каролина, основавший собственную финансовую консультационную компанию в 2018 году. Его опыт охватывает инвестиции, пенсионное планирование, страхование и финансовое консультирование.

С момента возникновения финансовых рынков технические и количественные аналитики применяют статистические методы для их изучения. Некоторые методики оказались очень эффективными, другие — значительно менее. Главная задача — выявлять ценовые тренды, избавляясь от субъективных ошибок и предвзятостей человеческого разума. Одним из таких инструментов, доступных в большинстве графических платформ, является линейная регрессия.

Линейная регрессия изучает взаимосвязь между двумя переменными с целью определения единой зависимости. В анализе графиков это обычно цена и время. Инвесторы и трейдеры наблюдают за изменениями цены, отображёнными по горизонтали в зависимости от выбранного временного интервала: от минутного до недельного и более. Разнообразие подходов к рынку делает линейную регрессию особенно привлекательной для анализа.

Главные выводы

• Линейная регрессия — метод анализа связи между двумя переменными, широко применяемый в техническом и количественном анализе финансовых рынков.
• Построение цен акций по нормальному распределению (колоколообразной кривой) позволяет трейдерам определять, когда актив перекуплен или перепродан.
• С помощью линейной регрессии можно определить ключевые уровни для входа в позицию, установки стоп-лосса и выхода с прибыльной сделки.
• Параметры системы зависят от цены актива и временного интервала, что обеспечивает универсальность метода.

Основы нормального распределения (колоколообразной кривой)

Статистики давно используют метод нормального распределения для анализа набора данных. На рисунке 1 представлена колоколообразная кривая (тёмно-синяя линия), отражающая распределение значений. Большинство данных сконцентрированы в центре, но со временем отдельные значения отклоняются от среднего. Редкие или необычные значения могут находиться далеко от основной массы.

Рисунок 1: Нормальное распределение (колоколообразная кривая)

Для анализа обычно вычисляют среднее значение — оно показывает усреднённый показатель, учитывая все данные, включая выбросы. Затем определяется, насколько часто цены отклоняются от среднего.

Одна стандартная девиация с одной стороны от среднего содержит примерно 34% данных, а обе стороны — около 68% (обозначено тёмно-синими стрелками в центре рисунка 1). Две стандартные девиации охватывают примерно 95% данных (три тёмно-синих участка вместе). Очень редкие значения, отмеченные светло-синими стрелками, находятся на «хвостах» кривой. Поскольку данные за пределами двух стандартных отклонений встречаются редко, считается, что такие значения имеют тенденцию возвращаться к среднему — то есть происходит регрессия.

Цена акций как набор данных

Представьте, что мы повернули колоколообразную кривую на бок и наложили её на график цены акции. Это позволит определить моменты перекупленности или перепроданности, когда цена стремится вернуться к среднему значению. На рисунке 2 к графику добавлено исследование линейной регрессии: синяя внешняя зона и линия регрессии посередине. Этот канал отображает текущий тренд и среднее значение. Используя изменяемую линейную регрессию, можно задать узкий канал в пределах одной стандартной девиации (68%), обозначенный зелёным цветом. Хотя колоколообразной кривой в чистом виде здесь нет, распределение цены отражает её основные границы, как на рисунке 1.

Рисунок 2: Торговля на основе регрессии к среднему значению с четырьмя точками. Источник: ProphetCharts

Торговля на возврат к среднему

Такая стратегия легко реализуется через четыре ключевые точки на графике (см. рисунок 2). Точка №1 — вход в позицию. Вход происходит, когда цена вышла за пределы синего внешнего канала, затем вернулась внутрь зеленого канала одной стандартной девиации. Важно не просто фиксировать отклонение цены, ведь она может пойти дальше. Требуется подтверждение регрессии — возврат цены к среднему уровню.

Точка №2 — установка стоп-лосса, чтобы ограничить риск, если цена продолжит двигаться против позиции. Стоп-лосс чётко фиксирует потенциальные убытки.

Точки №3 и №4 — уровни выхода с прибылью. Первая цель — возврат цены к средней линии (в примере около $26.50), где закрывается половина позиции. Вторая цель — продолжение тренда до противоположной границы канала (около $31.50). Такой подход позволяет заранее оценить потенциальную прибыль.

Рисунок 3: Реализация цели средней цены. Источник: ProphetCharts

С течением времени цена будет колебаться, и канал линейной регрессии будет меняться по мере обновления данных. Однако уровни целей и стопов остаются неизменными до достижения средней цены (см. рисунок 3). После фиксации прибыли стоп-лосс можно поднять до уровня входа, что сводит риск к нулю при условии ликвидного рынка.

Рисунок 4: Фиксация целевой цены в течение торгового дня. Источник: ProphetCharts

Важно помнить: для исполнения ордера не обязательно, чтобы цена закрылась на целевом уровне — достаточно, чтобы она достигла его в течение торгового дня. В примере на рисунке 4 цель могла быть достигнута в любой из трёх отмеченных зон.

Вывод

Многие технические и количественные трейдеры создают торговые системы для конкретных активов, но сталкиваются с проблемой перенастройки параметров при смене инструмента. Преимущество линейной регрессии в том, что параметры зависят от цены и временного периода конкретного актива, что делает метод универсальным для разных рынков и временных рамок. Используйте описанные инструменты и правила, чтобы открыть для себя новые возможности анализа и торговли.

ZAMONA не предоставляет налоговых, инвестиционных или финансовых консультаций. Представленная информация не учитывает индивидуальные цели, уровень риска и финансовое положение инвесторов и может не подходить для всех. Инвестиции связаны с рисками, включая возможные потери капитала.

Изучите полезные статьи в категории Технический анализ на дату 04-05-2024. Статья под заголовком "Как использовать линейную регрессию для анализа ценовых трендов на рынке" предлагает глубокий анализ и практические советы в области Технический анализ. Каждая статья подготовлена экспертами для предоставления максимальной ценности читателям.

Статья " Как использовать линейную регрессию для анализа ценовых трендов на рынке " расширяет ваши знания в категории Технический анализ, держит вас в курсе последних событий и помогает принимать обоснованные решения. Каждая статья основана на уникальном контенте, обеспечивая оригинальность и качество.