STE

Syntaxis

STE[N](price)

Parameters

Formule

STE is de wortel uit de gemiddelde gekwadrateerde residuen tussen elk van de laatste N prijzen en de rechte lijn die er met de kleinste kwadraten door is gefit:

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

Het is de regressielijn-tegenhanger van STD, die dezelfde soort spreiding meet rond een voortschrijdend gemiddelde in plaats van rond een gefitte lijn.

Hoe het werkt

Op elke bar legt ProBuilder een rechte kleinste-kwadratenlijn door de laatste N waarden van price, dezelfde lijn geretourneerd door LinearRegression. STE meet vervolgens hoe ver de werkelijke koersen gemiddeld van die lijn af liggen. Het resultaat wordt uitgedrukt in koerseenheden.

Het verschil met de standaarddeviatie is van belang in trends. Een markt die gestaag in een rechte lijn stijgt, heeft een grote afwijking van zijn eigen gemiddelde (het gemiddelde loopt achter), maar een zeer kleine afwijking van zijn regressielijn. STE isoleert daarom de ruis rond de trend in plaats van de trend zelf, wat het een maat voor trendkwaliteit maakt: hoe getrouw de prijs zijn eigen traject volgt.

STE wordt gewoonlijk samen gelezen met R2, de determinatiecoëfficiënt voor dezelfde regressie. Een hoge R2 met een lage STE beschrijft een sterke, betrouwbare trend. Wanneer de twee reeksen uit tegengestelde richting naar elkaar toe komen, R2 die daalt terwijl STE stijgt, verslechtert de fit, en dat gaat vaak samen met de overgang naar consolidatie of omkering.

Voorbeelden

Voorbeeld 1, De regressiefout plotten (Indicator)

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

Berekent de standaardfout van de close over de laatste 10 bars en plot deze. Dalende waarden betekenen dat de prijs zijn trendlijn strakker volgt.

Voorbeeld 2, Filter op trendkwaliteit (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

Stapt alleen long in wanneer de regressiefit over 20 bars sterk is (hoge R2, STE onder het gemiddelde, positieve helling) en stapt uit wanneer de fit verslechtert.

Voorbeeld 3, Screenen op ordelijke trends (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")

Geeft instrumenten terug met een stijgende regressie over 20 bars waarvan de standaardfout onder 1 procent van de prijs ligt, dus strakke uptrends met weinig ruis.

Interpretatie

• Lage en dalende STE. De prijs volgt zijn regressielijn nauwgezet. De trend is, in welke richting ook, ordelijk en de lijn is een betekenisvolle referentie.
• Hoge of stijgende STE. De prijs oscilleert sterk rond de fit. Trendvolgende signalen die uit de regressie worden afgeleid zijn minder betrouwbaar.
• STE met R2. Het paar werkt als kwaliteitsmaat: R2 zegt hoeveel van de beweging de lijn verklaart, STE zegt hoe groot het onverklaarde deel in prijstermen is. Convergentie van de twee uit tegengestelde richtingen markeert vaak een regimewisseling.

STE bevat geen richtingsinformatie. Combineer het met LinearRegressionSlope of een voorwaarde met een voortschrijdend gemiddelde om de richting te bepalen.

Veelvoorkomende fouten en valkuilen

• STE met STD verwarren. In een gestage trend blijft STD verhoogd terwijl STE instort, omdat de regressielijn de trend volgt en het voortschrijdende gemiddelde niet. De een voor de ander vervangen verandert stilzwijgend de betekenis van een filter.
• Absolute waarden tussen instrumenten vergelijken. STE is in prijseenheden. Screen of rangschik op STE / close in plaats van de ruwe waarde.
• Korte vensters overfitten. Bij kleine N, loopt de regressielijn bijna door elk punt en nadert STE nul zonder dat er echt een zuivere trend is. Vensters van 20 bars of meer geven zinvollere waarden.
• STE op zichzelf lezen. Een lage fout rond een vlakke lijn beschrijft een rustige range, geen trend. Controleer de helling of R2 voordat je een lage STE als trendbevestiging beschouwt.

Gerelateerde instructies

• STD, standaarddeviatie rond een voortschrijdend gemiddelde.
• R2, determinatiecoëfficiënt van dezelfde regressiefit.
• LinearRegression, de waarde van de gefitte regressielijn zelf.
• LinearRegressionSlope, richting en steilheid van de regressielijn.
• Average, simpel voortschrijdend gemiddelde, de referentie die STD gebruikt.
• Volatility, algemene volatiliteitsschatting ter vergelijking.