Я пытаюсь выяснить, как реализовать эту функцию, используя python (pandas / numpy / talib)
чтение документов торгового обзора:
Линейная кривая 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 квадратовИсходная серия (аргумент x).
Я чрезвычайно 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 ли кто-нибудь помочь мне с этим?