Рассчитать кривую линейной регрессии (как описано в документах по трейдингу) TALIB

Я пытаюсь выяснить, как реализовать эту функцию с помощью Python (pandas/numpy/talib)

чтение трейдингвью документации:

Кривая линейной регрессии. Линия, которая наилучшим образом соответствует ценам, указанным за определенный пользователем период времени. Он рассчитывается с использованием метода наименьших квадратов. Результат этой функции вычисляется по формуле: linreg = intercept + slope * (length - 1 - offset), где length - аргумент y, offset - аргумент z, intercept и slope - значения, рассчитанные методом наименьших квадратов на исходной серии (аргумент x).

Я очень новичок в этой области, поэтому не судите меня (ха-ха), поэтому я попытался воспроизвести ту же функцию, используя функции талиба, и пришел к следующему:

lri = ta.LINEARREG_INTERCEPT(df, timeperiod=length)
lrs = ta.LINEARREG_SLOPE(df, timeperiod=length)
lrc_res = (lri + lrs) * (length - 1 - offset)

но результат не тот, который ожидается

Может кто-то помочь мне с этим?

0 ответов

Другие вопросы по тегам