STE

Syntax

STE[N](price)

Parametrar

Formel

STE är kvadratroten ur de genomsnittliga kvadrerade residualerna mellan var och en av de senaste N priserna och den räta linje som anpassats genom dem med minsta kvadratmetoden:

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

Det är regressionslinjens motsvarighet till STD, som mäter samma slags spridning kring ett glidande medelvärde i stället för kring en anpassad linje.

Så fungerar det

På varje bar anpassar ProBuilder en rät minstakvadratlinje genom de senaste N värden för price, samma linje som returneras av LinearRegression. STE mäter sedan hur långt de faktiska priserna i genomsnitt ligger från den linjen. Resultatet uttrycks i prisenheter.

Skillnaden mot standardavvikelse har betydelse i trender. En marknad som stiger stadigt i en rak linje har en stor avvikelse från sitt eget medelvärde (medelvärdet släpar efter), men en mycket liten avvikelse från sin regressionslinje. STE isolerar därför bruset kring trenden snarare än trenden själv, vilket gör det till ett mått på trendkvalitet: hur troget priset följer sin egen bana.

STE läses vanligtvis tillsammans med R2, förklaringsgraden för samma regression. Ett högt R2 med ett lågt STE beskriver en stark, pålitlig trend. När de två serierna närmar sig varandra från motsatta riktningar, R2 faller medan STE stiger, försämras anpassningen, vilket ofta följer med övergången till konsolidering eller vändning.

Exempel

Exempel 1, Rita regressionsfelet (Indikator)

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

Beräknar standardfelet för stängningen över de senaste 10 barerna och ritar det. Fallande värden betyder att priset följer sin trendlinje tätare.

Exempel 2, Filter för trendkvalitet (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

Går long endast när regressionsanpassningen över 20 barer är stark (högt R2, STE under medel, positiv lutning) och går ut när anpassningen försämras.

Exempel 3, Screena efter ordnade trender (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")

Returnerar instrument i en stigande regression över 20 barer vars standardfel ligger under 1 procent av priset, dvs. snäva uppgångar med lite brus.

Tolkning

• Låg och fallande STE. Priset följer sin regressionslinje tätt. Trenden är ordnad, oavsett riktning, och linjen är en meningsfull referens.
• Hög eller stigande STE. Priset oscillerar brett kring anpassningen. Trendföljande signaler som härleds ur regressionen är mindre tillförlitliga.
• STE med R2. Paret fungerar som ett kvalitetsmått: R2 säger hur mycket av rörelsen linjen förklarar, STE säger hur stor den oförklarade delen är i prisenheter. När de två konvergerar från motsatta riktningar markerar det ofta ett regimskifte.

STE innehåller ingen riktningsinformation. Kombinera den med LinearRegressionSlope eller ett villkor med glidande medelvärde för att ange riktning.

Vanliga fel och fallgropar

• Att blanda ihop STE med STD. I en stabil trend förblir STD förhöjd medan STE kollapsar, eftersom regressionslinjen följer trenden men det glidande medelvärdet inte gör det. Att byta det ena mot det andra ändrar tyst innebörden i ett filter.
• Att jämföra absoluta värden mellan instrument. STE anges i prisenheter. Screena eller rangordna på STE / close snarare än det råa värdet.
• Korta fönster överanpassar. Med små N, går regressionslinjen nästan genom varje punkt och STE närmar sig noll utan att det indikerar en verkligt ren trend. Fönster på 20 barer eller mer ger mer meningsfulla läsningar.
• Att läsa STE för sig. Ett lågt fel kring en platt linje beskriver ett lugnt intervall, inte en trend. Kontrollera lutningen eller R2 innan låg STE behandlas som trendbekräftelse.

Relaterade instruktioner

• STD, standardavvikelse kring ett glidande medelvärde.
• R2, determinationskoefficienten för samma regressionsanpassning.
• LinearRegression, själva värdet på den anpassade regressionslinjen.
• LinearRegressionSlope, regressionslinjens riktning och lutning.
• Average, enkelt glidande medelvärde, referensen som STD använder.
• Volatility, allmän volatilitetsskattning för jämförelse.