線形回帰は、2つ以上の変数間の関係をモデル化するために使用される統計的手法です。線形回帰の主な目的は、1つの変数（従属変数または結果変数と呼ばれる）の値を、1つ以上の他の変数（独立変数または説明変数と呼ばれる）の値に基づいて予測することです。
線形回帰はテクニカル分析に適用でき、実際にトレーダーやアナリストが通貨市場での予測やトレンドの特定に使用するツールの1つです。以下は、Forex分析における線形回帰の適用方法です：
1. トレンドの特定
- 線形回帰は、特定の期間における通貨ペアのトレンドを特定するために使用できます。価格データに線形回帰線をフィットさせることで、トレーダーは通貨ペアが上昇トレンド、下降トレンド、または横ばいであるかを判断できます。
2. 価格予測
- 線形回帰モデルは、過去のデータに基づいて将来の価格動向を予測するのに役立ちます。過去の為替レートを分析し、それを使用して将来のレートを予測することで、トレーダーは通貨を売買するタイミングについて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
3. サポートとレジスタンスレベル
- 線形回帰線は、動的なサポートまたはレジスタンスレベルとしても機能します。トレーダーは回帰線を使用して潜在的なエントリーおよびエグジットポイントを特定することがあります。価格が回帰線に近い場合、上昇トレンドの場合はサポートとして、下降トレンドの場合はレジスタンスとして機能する可能性があります。
4. インジケーターの開発
- 線形回帰は、テクニカルインジケーターの開発に使用できます。例えば、線形回帰チャネルは、回帰線とその上下にある2本の平行線から構成され、価格の標準偏差を表します。これにより、トレーダーは買われ過ぎや売られ過ぎの状態を特定するのに役立ちます。
5. 相関分析
- 重回帰分析を使用することで、アナリストは異なる通貨ペア間や通貨ペアとさまざまな経済指標（例：金利、インフレ率）との関係を研究できます。これにより、異なる要因が通貨価格に与える影響を理解するのに役立ちます。
6. アルゴリズミックトレーディング
- 線形回帰は、アルゴリズミックトレーディング戦略において一般的な手法です。自動取引システムは、線形回帰モデルを使用して市場データの統計分析に基づいてリアルタイムの取引決定を行うことができます。
線形回帰オシレーター（LRO)は、潜在的な平均回帰とトレンド条件に関する洞察を提供するために設計されたカスタムインジケーターです。ユーザー定義の期間にわたる終値に基づいて線形回帰を計算することで、このオシレーターは買われ過ぎや売られ過ぎのレベルを特定し、トレンドの変化を強調します。LROが買われ過ぎの状態から下向きに転じて0レベルを交差するときに売りシグナルを提供し、逆に買いシグナルを提供します。
主な特徴：
カスタマイズ可能な回顧期間：
入力：長さ
デフォルト：20
説明：線形回帰が計算される期間を決定します。長い期間はオシレーターを平滑化しますが遅延する可能性があり、短い期間はより反応が良いですがノイズが多くなる可能性があります。
買われ過ぎと売られ過ぎの閾値：
入力：上限閾値と下限閾値
デフォルト：それぞれ1.5と-1.5
説明：買われ過ぎと売られ過ぎの状態を特定するための上限と下限を定義します。これらの閾値を超える値は、潜在的な反転を示唆します。
平均回帰とトレンドシグナル：
視覚的マーカーとラベルは、オシレーターが平均回帰またはトレンドの変化を示唆する際に示され、主要な市場の転換点を特定するのに役立ちます。
無効化レベル：
最近の期間における最高価格と最低価格を追跡し、現在のトレンドシグナルが無効と見なされるレベルを設定します。（図3）