xel_arjona

ORDINARY LEAST SQUARES Slope by @XeL_Arjona

ORDINARY LEAST SQUARES Slope by @XeL_Arjona
Ver. 1 by Ricardo M Arjona @XeL_Arjona

DISCLAIMER:

The Following indicator/code IS NOT intended to be a formal investment advice or recommendation by the author, nor should be construed as such. Users will be fully responsible by their use regarding their own trading vehicles/assets.

The embedded code and ideas within this work are FREELY AND PUBLICLY available on the Web for NON LUCRATIVE ACTIVITIES and must remain as is.


WHAT'S THIS?

This is a REAL mathematically approach of an ORDINARY LEAST SQUARES LINE FITTING SLOPE as TradingView currently don't have a native one embedded, neither as a pine function. Other "Sope" indicators from this linear regression model I found on public library are currently based on "momentum" rather tan slope.

Any modifications or additions are quite welcome!

Cheers!
@XeL_Arjona

סקריפט קוד פתוח

ברוח TradingView אמיתית, מחבר הסקריפט הזה פרסם אותו בקוד פתוח, כך שסוחרים יכולים להבין ולאמת אותו. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בו בחינם, אך שימוש חוזר בקוד זה בפרסום כפוף לכללי הבית. אתה יכול להכניס אותו למועדפים כדי להשתמש בו בגרף.

כתב ויתור

המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.

רוצה להשתמש בסקריפ זה בגרף?
//@version=2
study("ORDINARY LEAST SQUARES Slope by @XeL_Arjona",shorttitle="LinReg Slope", overlay=false,precision=4)
p   = input(title="Lookback Window:",defval=21)
src = input(title="Series Source:",type=source,defval=close)
// SLOPE FUNCTION
ols_slope(array,lookback) =>
    x1 = n[lookback]
    x2 = n
    y1 = linreg(array,lookback,lookback)
    y2 = linreg(array,lookback,0)
    dx = x2-x1
    dy = y2-y1
    out = (dy/dx)
// STUDY VARIABLES TO OUTPUT
slp = ols_slope(src,p)
// PLOTTING DIRECTIVES
plot(slp,style=columns,color=slp>0?blue:red,title="OLS Slope",transp=55)