Statistics
Autocorrelation
L'autocorrelazione è la correlazione di un segnale con una copia ritardata di se stesso in funzione del ritardo. Praticamente, è la somiglianza tra i valori di una variabile casuale in funzione del loro scarto temporale. L'analisi dell'autocorrelazione è uno strumento matematico per trovare schemi ripetitivi, come la presenza di un segnale periodico oscurato dal rumore, o identificare la frequenza fondamentale mancante in un segnale implicito nelle sue frequenze armoniche. Viene spesso utilizzato nell'elaborazione dei segnali per analizzare funzioni o serie di valori, come i segnali nel tempo.
Chande Forecast Oscillator
Il Chande Forecast Oscillator è un indicatore basato sulla regressione lineare: traccia la differenza percentuale esistente tra il prezzo atteso, attraverso la regressione lineare, e il prezzo attuale. Quando l'oscillatore è superiore a zero il prezzo atteso è superiore al prezzo corrente, altrimenti l'indicatore assume valori negativi. Pertanto, se l'indicatore è maggiore di zero si presuppone la presenza di un trend rialzista, mentre quando l'indicatore è inferiore a zero si prevede un trend ribassista. Il suo ideatore, Tushar Chande, suggerisce di tracciare una media mobile a x periodi dell'indicatore: in questo modo si ottengono segnali BUY e SELL con l'incrocio, verso l'alto o verso il basso, tra l'indicatore e la sua media mobile.
Change %
Change % è un indicatore statistico di semplice concezione: visualizza la variazione % degli strumenti finanziari rispetto al CLOSE del giorno precedente. Non è influenzato dal timeframe selezionato perché non prende come riferimento il CLOSE della barra precedente, ma quello del giorno precedente.
Generic Oscillator
Il Generic Oscillator è una funzione che traduce la serie di prezzi di input in un oscillatore compreso tra 0 e 100, utilizzando i valori LOW e high nel periodo per ridimensionare e normalizzare il valore del prezzo corrente.
Linear Regression Forecast
È la regressione lineare semplice, che è un metodo per trovare l'equazione lineare che meglio approssima un insieme di punti dati. La previsione della regressione lineare cerca di passare attraverso più punti minimizzando la distanza tra loro. L’interpretazione dell’indicatore di previsione della regressione lineare è simile alla media mobile ma ha il vantaggio di avere un “ritardo”: poiché l’indicatore corrisponde a una linea di dati piuttosto che a una media, la previsione di regressione lineare è più sensibile alle variazioni di prezzo.
Linear Regression Intercept
Il Linear Regression Intercept è uno degli indicatori statistici calcolati utilizzando la regressione lineare, viene infatti calcolata utilizzando la formula classica della “Previsione della Regressione Lineare” ma assegnando il valore Y (asse dei prezzi) assumendo il valore X (asse dei tempi) = 0.
Linear Regression R-Squared
La regressione lineare è molto utilizzata dagli analisti tecnici. Mentre la pendenza della linea di regressione lineare indica la direzione del trend del mercato, r-squared evidenzia la forza del mercato stesso: più i prezzi si avvicinano alla linea di regressione, più forte sarà il trend. Il valore assunto da questa variabile identifica la percentuale di movimento del prezzo che viene indicata dalla regressione lineare, ciò significa che un valore pari a 0,3 (calcolato su 21 periodi) indica che il 30% del movimento del prezzo è compreso nella linea di regressione, mentre il restante 70% non è correlato alla regressione lineare. Valori bassi esprimono un’elevata forza del trend. Per determinare se il trend è statisticamente significativo per una regressione lineare costruita su periodi "x", fare riferimento alla tabella seguente che mostra i valori r-squared richiesti per un livello di confidenza del 95%, in base a vari periodi di tempo. Se il valore assunto dall'indicatore è inferiore a quello indicato in tabella, si deve dedurre che i prezzi non mostrano un andamento statisticamente significativo.
Periods | R-Squared value |
|---|---|
5 | 0.77 |
10 | 0.40 |
14 | 0.27 |
20 | 0.20 |
25 | 0.16 |
30 | 0.13 |
50 | 0.08 |
60 | 0.06 |
120 | 0.03 |
Linear Regression Slope
Il Linear Regression Slope è un oscillatore calcolato utilizzando la tecnica della regressione lineare. Questa tecnica viene applicata nell'analisi tecnica per determinare se il trend è rialzista o ribassista e con quale intensità, considerando le fluttuazioni dei prezzi passate. Come indicato dal nome, la pendenza della regressione lineare, oscilla sopra e sotto la linea 0, è positiva quando la pendenza della linea di regressione (Slope) è maggiore di 0 e negativa quando è inferiore a 0. Può essere utilizzato per misurare la forza o la debolezza e la direzione del trend.
Prime Number Oscillator
Il Prime Number Oscillator è un indicatore che deriva dalle “Prime Number Bands” visualizzate però sotto forma di oscillatore.
Rainbow Oscillator
L'indicatore Rainbow Oscillator è stato creato da Mel Widner nel 1997. In sostanza, l'indicatore viene calcolato facendo una media della differenza tra il prezzo e i valori di tutte le “medie mobili” con un periodo inferiore o uguale al valore dell'input Levels (si consiglia di visualizzare Rainbow Oscillator come un istogramma) . Il semplice incrocio indica il potenziale cambiamento del trend; Rainbow Oscillator è un tipico indicatore trend-following e dovrai fare attenzione, perché nelle fasi laterali verranno sicuramente generati falsi segnali. Per questo motivo può essere più efficace se utilizzato come conferma delle riduzioni di prezzo dalle aree congestionate.
Random Walk Index
Il Random Walk Index è un indicatore che cerca di determinare se il movimento del prezzo di uno strumento finanziario è casuale o conseguenza di un trend statisticamente significativo e quindi più affidabile. L'indicatore è composto da due fasce RWI High e RWI Low, la prima individua i trend long, la seconda individua i trend short. L'interpretazione è molto semplice, maggiore è l'ampiezza del range tra le due bande tracciate maggiore sarà la forza del trend, long o short in base a quale delle due si trova sopra la linea dello 0.
Sine Wave
Il Sine Wave è un indicatore recente, ideato da John Ehlers nel 1996 e utilizzato per evidenziare se il titolo è in trend o in un ciclo. La Sine Wave è composto da due grafici, il Sine Wave (verde) ed il Lead Sine (rosso), il primo misura la fase, il secondo la fase maggiorata di 45° gradi. Insieme le curve danno indicazioni sullo stato: in trend definito o non in trend. Un segnale BUY si verifica quando il Sine Wave (verde) incrocia il Lead Sine (rosso) in alto, un segnale SELL quando Sine Wave (verde) attraversa il Lead Sine (rosso) in basso.
Standard Deviation
La deviazione standard è un indice che misura la volatilità dei prezzi, come differenza tra i prezzi medi. Ne consegue che l’indicatore salirà verso l’alto quando la differenza tra il prezzo di CLOSE attuale e il prezzo di CLOSE medio è maggiore, scenderà nel caso opposto. Può essere utilizzato come supporto per determinare fasi di euforia o di stabilità del mercato: avremo dei picchi in caso di euforia, mentre i valori saranno bassi in presenza di fasi di lateralità dello strumento finanziario oggetto di analisi. Dato l’elevato numero di informazioni che spesso provengono da altri indicatori, la Deviazione Standard può essere utile per avere un quadro generale della situazione. L'utente ha la possibilità di configurare l'indicatore come ritiene più opportuno, ad esempio applicandolo ai prezzi OPEN, oppure utilizzando altre tipologie di “Medie Mobili”, o infine modificando il numero di periodi di “Medie Mobili”.
Standard Error
Lo Standard Error, per un periodo specificato, misura di quanto i prezzi si sono discostati da una linea di regressione lineare per lo stesso periodo. Più alto è il valore, più i prezzi si sono discostati da una linea di regressione lineare per lo stesso periodo, mentre più basso è il valore, più i prezzi si avvicinano alla linea di regressione lineare. Se tutti i prezzi CLOSE fossero uguali ai valori corrispondenti della linea di regressione lineare, lo Standard Error sarebbe zero.
Variance
Data una serie di valori, è la media dei quadrati degli scarti dei singoli valori dalla loro media aritmetica tracciata negli istogrammi. Per comodità viene assegnata una scala di colori in base all'andamento del prezzo su cui viene calcolata.
Z-Score
L'indicatore Z-Score può essere utilizzato sia su un grafico degli asset che su una watchlist con un insieme di asset. Lo Z-Score rappresenta la distanza di un punto di una serie di dati dalla media degli stessi, espressa in numero di deviazioni standard. I valori superiori a +2 indicano che esiste una probabilità del 95% che i valori nel vettore di input diminuiscano. Valori inferiori a -2 indicano che esiste una probabilità del 95% che i valori nel vettore di input aumentino.