capissimo

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 https://www.geeksforgeeks.org/ml-locally...
and for the formula see https://fawda123.github.io/swmp_workshop...

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.
Mã nguồn mở

Với tinh thần của TradingView, tác giả đã xuất bản tập lệnh theo mã nguồn mở, vì thế trader có thể dễ dàng hiểu và tùy chỉnh được. Bạn có thể sử dụng miễn phí, hoặc tùy chỉnh lại mã đã được cấp phép bởi Quy tắc Chung. Bạn có thể sử dụng nó trên biểu đồ.

Bạn muốn sử dụng tập lệnh này trên biểu đồ?

Bình luận

Excellent work, thanks for sharing, I made the changes that you suggest but it shows an error when adding them ,, line26: Could not find function or function reference scale.It does not recognize a function scale
Phản hồi
capissimo mercacoin
@mercacoin, see here
or add these lines:
scaleMinimax(X, p, min, max) =>
hi = highest(X, p), lo = lowest(X, p)
(max - min) * (X - lo)/(hi - lo) + min

scale(X, p) => scaleMinimax(X, p, lowest(close, p), highest(close, p))
Phản hồi
mercacoin capissimo
@capissimo, Perfect thank you very much, it works better, I'm going to try it:)
Phản hồi
does this repaint?
Phản hồi
capissimo greyghost7
@greyghost7, it uses the current value of the price, not the previous.
Phản hồi
UPD: here's the mod that allows to work with securities other than BTC. Replace the lines 19 thru 35 with the following:

locally_weighted(x, p, b, mx) =>
PI = 3.14159265359
l = 0.0
for i=0 to p-1
l := b + b*i + b*2*x + b*sin(2*PI*i) + b*cos(2*PI*i)
scale(linreg(l, p, 0), mx)

//*** Inputs
price = input(close, "Price Data")
p = input(5, "Lookback Window")
span = input(8, "Rising/Falling span", minval=2)
crvs = input(false, "Show curves?")
lbls = input(true, "Show Labels?")
mmx = input(2, "Scaler Lookback", minval=1)

//*** Main
BETA = .5
lwr = locally_weighted(price, p, BETA, mmx)
Phản hồi
capissimo capissimo
@capissimo, by the way, the best mmx value is 20
Phản hồi
Tested with BTCUSD.
Phản hồi