OPEN-SOURCE SCRIPT
Forecasting - Locally Weighted Regression
This is a continuation of the series on forecasting techniques.
Locally weighted linear regression is a non-parametric algorithm, that is, the model does not learn a fixed set of parameters as is done in ordinary linear regression. Rather parameters Θ (theta) are computed individually for each query point x. While computing Θ, a higher “preference” is given to the points in the training set lying in the vicinity of x than the points lying far away from x.
For a detailed discussion see geeksforgeeks.org/ml-locally-weighted-linear-regression/
and for the formula see fawda123.github.io/swmp_workshop_2016/training_modules/module2_wrtds/wrtds.pdf.
Here you can see a shortcut application of this technique to time series with results unexpectedly favorable for price data labelling.
Good at detecting pullbacks. Can be incorporated into a trading system as a signal generator. Alerting is included.
Locally weighted linear regression is a non-parametric algorithm, that is, the model does not learn a fixed set of parameters as is done in ordinary linear regression. Rather parameters Θ (theta) are computed individually for each query point x. While computing Θ, a higher “preference” is given to the points in the training set lying in the vicinity of x than the points lying far away from x.
For a detailed discussion see geeksforgeeks.org/ml-locally-weighted-linear-regression/
and for the formula see fawda123.github.io/swmp_workshop_2016/training_modules/module2_wrtds/wrtds.pdf.
Here you can see a shortcut application of this technique to time series with results unexpectedly favorable for price data labelling.
Good at detecting pullbacks. Can be incorporated into a trading system as a signal generator. Alerting is included.
Open-source Skript
Ganz im Sinne von TradingView hat dieser Autor sein/ihr Script als Open-Source veröffentlicht. Auf diese Weise können nun das Script auch andere Trader verstehen und prüfen. Vielen Dank an den Autor! Sie können das Script kostenlos verwenden. Die Nutzung dieses Codes in einer Veröffentlichung wird in unseren Hausregeln reguliert. Sie können es als Favoriten auswählen, um es in einem Chart zu verwenden.
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