STE

Sintassi

STE[N](price)

Parametri

Formula

STE è la radice quadrata della media dei residui al quadrato tra ciascuno degli ultimi N prezzi e la retta interpolata tra essi con i minimi quadrati:

STE = SQRT( average of (price - RegressionLine)^2 over N bars )

È l'equivalente su linea di regressione di STD, che misura lo stesso tipo di dispersione attorno a una media mobile invece che attorno a una retta interpolata.

Come funziona

Su ogni bar, ProBuilder adatta una retta ai minimi quadrati sulle ultime N valori di price, la stessa linea restituita da LinearRegression. STE misura poi quanto distano, in media, i prezzi effettivi da quella linea. Il risultato è espresso in unità di prezzo.

La distinzione dalla deviazione standard conta nei trend. Un mercato che sale costantemente in linea retta ha una deviazione grande dalla propria media (la media resta indietro), ma una deviazione molto piccola dalla sua linea di regressione. STE isola quindi il rumore attorno al trend anziché il trend stesso, il che lo rende una misura della qualità del trend: quanto fedelmente il prezzo segue la propria traiettoria.

STE si legge comunemente insieme a R2, il coefficiente di determinazione per la stessa regressione. Un R2 alto con uno STE basso descrive un trend forte e affidabile. Quando le due serie convergono da direzioni opposte, con R2 che scende mentre STE sale, l'interpolazione si sta deteriorando, cosa che spesso accompagna il passaggio in consolidamento o in inversione.

Esempi

Esempio 1, Tracciare l'errore di regressione (Indicatore)

myseries = close
// Typical distance between the close and its 10-bar regression line
statisticalerror = STE[10](myseries)
RETURN statisticalerror

Calcola l'errore standard della chiusura sugli ultimi 10 bar e lo traccia. Valori in calo significano che il prezzo aderisce più strettamente alla sua linea di trend.

Esempio 2, Filtro di qualità del trend (ProOrder)

// Trade momentum only when the trend fit is clean
fitError = STE[20](close)
fitR2    = R2[20](close)
slope    = LinearRegressionSlope[20](close)

IF NOT OnMarket THEN
  // High R2, contracting error, rising slope
  IF fitR2 > 0.8 AND fitError < Average[50](fitError) AND slope > 0 THEN
    BUY 1 CONTRACT AT MARKET
  ENDIF
ELSIF fitR2 < 0.5 THEN
  SELL AT MARKET
ENDIF

Entra long solo quando la regressione a 20 bar è di buona qualità (R2 alto, STE sotto la media, pendenza positiva) ed esce quando la qualità si deteriora.

Esempio 3, Ricerca di trend ordinati (ProScreener)

// Instruments trending cleanly: small error relative to price
err      = STE[20](close)
relError = (err / close) * 100
up       = LinearRegressionSlope[20](close) > 0
SCREENER[up AND relError < 1](relError AS "STE % of price")

Restituisce gli strumenti con una regressione a 20 bar in salita il cui errore standard è sotto l'1 percento del prezzo, cioè trend rialzisti stretti e a basso rumore.

Interpretazione

• STE basso e in calo. Il prezzo segue da vicino la sua linea di regressione. Il trend, qualunque sia la sua direzione, è ordinato e la linea è un riferimento significativo.
• STE alto o in aumento. Il prezzo oscilla ampiamente attorno alla regressione. I segnali trend-following derivati dalla regressione sono meno affidabili.
• STE con R2. La coppia funziona come misuratore di qualità: R2 dice quanta parte del movimento la linea spiega, STE dice quanto è grande la parte non spiegata in termini di prezzo. La convergenza dei due da direzioni opposte segna frequentemente un cambio di regime.

STE non porta informazioni direzionali. Combinalo con LinearRegressionSlope o una condizione su media mobile per definire la direzione.

Errori e insidie comuni

• Confondere STE con STD. In un trend costante STD resta elevato mentre STE crolla, perché la linea di regressione segue il trend e la media mobile no. Sostituire uno con l'altro cambia silenziosamente il significato di un filtro.
• Confrontare valori assoluti tra strumenti diversi. STE è in unità di prezzo. Filtra o ordina in base a STE / close invece del valore grezzo.
• Le finestre brevi portano a overfitting. Con piccoli N, la linea di regressione passa quasi per ogni punto e lo STE tende a zero senza indicare un trend realmente pulito. Finestre di 20 o più barre danno letture più significative.
• Leggere STE da solo. Un errore basso attorno a una linea piatta descrive un range tranquillo, non un trend. Controlla la pendenza o R2 prima di considerare uno STE basso come conferma di trend.

Istruzioni correlate

• STD, deviazione standard attorno a una media mobile.
• R2, coefficiente di determinazione della stessa regressione.
• LinearRegression, il valore stesso della linea di regressione calcolata.
• LinearRegressionSlope, direzione e inclinazione della linea di regressione.
• Average, media mobile semplice, il riferimento usato da STD.
• Volatility, stima generale di volatilità per confronto.