Indicador de regresión lineal en tradestation

También he empezado a hacerlo así y es como voy a hacer los demás indicadores, pero también quería ver esa otra forma para entender la forma de programar.

Bueno, lo he rehecho todo de nuevo tanto en pinescript como en la traducción a tradestation (con ayuda de mi amigo chatgpt) y parece que , aunque no es perfecto, va tomando forma.

Claro, aquí te lo paso en pinescript. Es sólo un canal y es lo que he usado como base para crear el de Easylanguage ya con sus dos canales.

//@version=5
indicator("Recta de Regresión con Canal", overlay=true)

// Parámetros de entrada
length = input(70, title="Longitud de la Regresión")
deviations = input.float(2.0, title="Desviaciones", step=0.1)

// Variables para el cálculo de la regresión
float sumX = 0
float sumY = 0
float sumXY = 0
float sumX2 = 0
float sumY2 = 0

// Bucle para calcular las sumas necesarias para la regresión
for i = 0 to length - 1
    sumX := sumX + i
    sumY := sumY + close[i]
    sumXY := sumXY + i * close[i]
    sumX2 := sumX2 + i * i
    sumY2 := sumY2 + close[i] * close[i]

// Cálculo de los coeficientes de la recta de regresión
slope = (length * sumXY - sumX * sumY) / (length * sumX2 - sumX * sumX)
intercept = (sumY - slope * sumX) / length

// Cálculo de la desviación estándar
float deviation = 0
for i = 0 to length - 1
//    deviation := deviation + math.pow(close[i] - (slope * i + intercept), 2)
//deviation := math.sqrt(deviation / length) * deviations
    deviation := deviation + math.pow(nz(close[i]) - (intercept - slope * (bar_index[i])), 2.0)
deviation := deviation * math.sqrt(deviation / (length-1))
// Cálculo del coeficiente de correlación de Pearson
float pearsonR = ((length * sumXY) - (sumX * sumY)) / (math.sqrt((length * sumX2 - (sumX * sumX)) * (length * sumY2 - (sumY * sumY))))


// Variables para almacenar las líneas de la recta de regresión y los canales
var line regLine = na
var line upperChannel = na
var line lowerChannel = na

// Crear nuevas líneas y eliminar las anteriores
if barstate.isconfirmed
    // Eliminar las líneas anteriores
    if not na(regLine)
        line.delete(regLine)
    if not na(upperChannel)
        line.delete(upperChannel)
    if not na(lowerChannel)
        line.delete(lowerChannel)
    // Dibujar la nueva recta de regresión y los canales en la última vela cerrada
    regLine := line.new(x1=bar_index-length+1, y1=slope * (length - 1) + intercept, x2=bar_index, y2=slope * 0 + intercept, color=color.blue, width=1)
    upperChannel := line.new(x1=bar_index-length+1, y1=slope * (length - 1) + intercept + deviation, x2=bar_index, y2=slope * 0 + intercept + deviation, color=color.red, width=1, style=line.style_dotted)
    lowerChannel := line.new(x1=bar_index-length+1, y1=slope * (length - 1) + intercept - deviation, x2=bar_index, y2=slope * 0 + intercept - deviation, color=color.green, width=1, style=line.style_dotted)

// Opcional: Mostrar los valores de la regresión y desviación
plot(slope, title="Pendiente", color=color.blue)
plot(intercept, title="Intersección", color=color.red)
plot(deviation, title="Desviación", color=color.green)
plot(pearsonR*100, title="Coeficiente de Pearson", color=color.purple)

Puedes ver que es prácticamente lo mismo que el que tenemos en la formación, aunque hay una diferencia en el cálculo de la intersección, que me da unos valores muy distintos con el indicador de Luis y con éste, pero los valores de PearsonR y demás me dan iguales o muy parecidos a la centésima. Si Luis ve algún fallo que lo diga.

Ahora en EasyLanguage sería algo así. Ten en cuenta que la visualización de las líneas de tendencia aún no lo tengo terminado porque no me borra las anteriores y entonces va llenando el gráfico de líneas. Pero los cálculos los hace correctamente. Aquí ya tienes los dos canales de regresión corto y largo. Aún me queda bastante trabajo por hacerle pero llegar aquí también me ha costado bastante, así que a seguir con ello.

Inputs:

lengthCortoSc1(70),

deviationsCortoSc1(2.0),

lengthLargoSc1(140),

deviationsLargoSc1(2.0),


PearsonCortoAlcista(-0.7),

PearsonLargoAlcista(-0.4),

PearsonCortoBajista(0.7),

PearsonLargoBajista(0.4);
Vars:

sumXCortoSc1(0),

sumYCortoSc1(0),

sumXYCortoSc1(0),

sumX2CortoSc1(0),

sumY2CortoSc1(0),

slopeCortoSc1(0),

interceptCortoSc1(0),

deviationCortoSc1(0),

pearsonRCortoSc1(0),

sumXLargoSc1(0),

sumYLargoSc1(0),

sumXYLargoSc1(0),

sumX2LargoSc1(0),

sumY2LargoSc1(0),

slopeLargoSc1(0),

interceptLargoSc1(0),

deviationLargoSc1(0),

pearsonRLargoSc1(0),

index(0),

closeI(0),

x1(0),

y1(0),

x2(0),

y2(0),

lineCorto1(0),

lineCorto2(0),

lineCorto3(0),

lineLargo1(0),

lineLargo2(0),

lineLargo3(0),

texto1(0),

texto2(0),

texto3(0),

texto4(0),

FiltroPearson(false),

FiltroPearsonBajista(false),

FiltroPearsonAlcista(false),

BGColor(0),

prevLineLargo1(0), prevLineLargo2(0), prevLineLargo3(0);
// Calcular las sumatorias necesarias para el canal corto

sumXCortoSc1 = 0;

sumYCortoSc1 = 0;

sumXYCortoSc1 = 0;

sumX2CortoSc1 = 0;

sumY2CortoSc1 = 0;
For index = 0 to lengthCortoSc1 - 1 Begin

closeI = Close[index];

sumXCortoSc1 = sumXCortoSc1 + index;

sumYCortoSc1 = sumYCortoSc1 + closeI;

sumXYCortoSc1 = sumXYCortoSc1 + index * closeI;

sumX2CortoSc1 = sumX2CortoSc1 + index * index;

sumY2CortoSc1 = sumY2CortoSc1 + closeI * closeI;

End;
// Calcular los coeficientes de la recta de regresión para el canal corto

slopeCortoSc1 = (lengthCortoSc1 * sumXYCortoSc1 - sumXCortoSc1 * sumYCortoSc1) / (lengthCortoSc1 * sumX2CortoSc1 - sumXCortoSc1 * sumXCortoSc1);

interceptCortoSc1 = (sumYCortoSc1 - slopeCortoSc1 * sumXCortoSc1) / lengthCortoSc1;
// Calcular la desviación estándar para el canal corto

deviationCortoSc1 = 0;

For index = 0 to lengthCortoSc1 - 1 Begin

closeI = Close[index];

deviationCortoSc1 = deviationCortoSc1 + (closeI - (slopeCortoSc1 * index + interceptCortoSc1)) * (closeI - (slopeCortoSc1 * index + interceptCortoSc1));

End;

deviationCortoSc1 = SquareRoot(deviationCortoSc1 / lengthCortoSc1) * deviationsCortoSc1;
// Calcular el coeficiente de correlación de Pearson para el canal corto

pearsonRCortoSc1 = ((lengthCortoSc1 * sumXYCortoSc1) - (sumXCortoSc1 * sumYCortoSc1)) / SquareRoot((lengthCortoSc1 * sumX2CortoSc1 - (sumXCortoSc1 * sumXCortoSc1)) * (lengthCortoSc1 * sumY2CortoSc1 - (sumYCortoSc1 * sumYCortoSc1)));
// Calcular las sumatorias necesarias para el canal largo

sumXLargoSc1 = 0;

sumYLargoSc1 = 0;

sumXYLargoSc1 = 0;

sumX2LargoSc1 = 0;

sumY2LargoSc1 = 0;
For index = 0 to lengthLargoSc1 - 1 Begin

closeI = Close[index];

sumXLargoSc1 = sumXLargoSc1 + index;

sumYLargoSc1 = sumYLargoSc1 + closeI;

sumXYLargoSc1 = sumXYLargoSc1 + index * closeI;

sumX2LargoSc1 = sumX2LargoSc1 + index * index;

sumY2LargoSc1 = sumY2LargoSc1 + closeI * closeI;

End;
// Calcular los coeficientes de la recta de regresión para el canal largo

slopeLargoSc1 = (lengthLargoSc1 * sumXYLargoSc1 - sumXLargoSc1 * sumYLargoSc1) / (lengthLargoSc1 * sumX2LargoSc1 - sumXLargoSc1 * sumXLargoSc1);

interceptLargoSc1 = (sumYLargoSc1 - slopeLargoSc1 * sumXLargoSc1) / lengthLargoSc1;
// Calcular la desviación estándar para el canal largo

deviationLargoSc1 = 0;

For index = 0 to lengthLargoSc1 - 1 Begin

closeI = Close[index];

deviationLargoSc1 = deviationLargoSc1 + (closeI - (slopeLargoSc1 * index + interceptLargoSc1)) * (closeI - (slopeLargoSc1 * index + interceptLargoSc1));

End;

deviationLargoSc1 = SquareRoot(deviationLargoSc1 / lengthLargoSc1) * deviationsLargoSc1;
// Calcular el coeficiente de correlación de Pearson para el canal largo

pearsonRLargoSc1 = ((lengthLargoSc1 * sumXYLargoSc1) - (sumXLargoSc1 * sumYLargoSc1)) / SquareRoot((lengthLargoSc1 * sumX2LargoSc1 - (sumXLargoSc1 * sumXLargoSc1)) * (lengthLargoSc1 * sumY2LargoSc1 - (sumYLargoSc1 * sumYLargoSc1)));
// Dibujar las líneas de la recta de regresión y los canales

If LastBarOnChart Then Begin

//Tl_delete(lineCorto1);Tl_delete(lineCorto2[1]);Tl_delete(lineCorto3[1]);

// Canal corto

x1 = BarNumber - lengthCortoSc1 + 1;

y1 = slopeCortoSc1 * (lengthCortoSc1 - 1) + interceptCortoSc1;

x2 = BarNumber;

y2 = slopeCortoSc1 * 0 + interceptCortoSc1;
lineCorto1 = TL_New(Date[lengthCortoSc1], Time[lengthCortoSc1], y1, Date[1], Time[1], y2);

TL_SetColor(lineCorto1, Blue);

TL_SetSize(lineCorto1, 1);


lineCorto2 = TL_New(Date[lengthCortoSc1], Time[lengthCortoSc1], y1 + deviationCortoSc1, Date[1], Time[1], y2 + deviationCortoSc1);

TL_SetColor(lineCorto2, Red);

TL_SetSize(lineCorto2, 1);

TL_SetStyle(lineCorto2, Tool_Dotted);


lineCorto3 = TL_New(Date[lengthCortoSc1], Time[lengthCortoSc1], y1 - deviationCortoSc1, Date[1], Time[1], y2 - deviationCortoSc1);

TL_SetColor(lineCorto3, Green);

TL_SetSize(lineCorto3, 1);

TL_SetStyle(lineCorto3, Tool_Dotted);


// Canal largo

x1 = BarNumber - lengthLargoSc1 + 1;

y1 = slopeLargoSc1 * (lengthLargoSc1 - 1) + interceptLargoSc1;

x2 = BarNumber;

y2 = slopeLargoSc1 * 0 + interceptLargoSc1;


// Eliminar las líneas anteriores si existen

//TL_Delete(prevLineLargo1);

//TL_Delete(prevLineLargo2);

//TL_Delete(prevLineLargo3);


lineLargo1 = TL_New(Date[lengthLargoSc1], Time[lengthLargoSc1], y1, Date[1], Time[1], y2);

TL_SetColor(lineLargo1, Cyan);

TL_SetSize(lineLargo1, 1);


lineLargo2 = TL_New(Date[lengthLargoSc1], Time[lengthLargoSc1], y1 + deviationLargoSc1, Date[1], Time[1], y2 + deviationLargoSc1);

TL_SetColor(lineLargo2, Magenta);

TL_SetSize(lineLargo2, 1);

TL_SetStyle(lineLargo2, Tool_Dotted);


lineLargo3 = TL_New(Date[lengthLargoSc1], Time[lengthLargoSc1], y1 - deviationLargoSc1, Date[1], Time[1], y2 - deviationLargoSc1);

TL_SetColor(lineLargo3, White);

TL_SetSize(lineLargo3, 1);

TL_SetStyle(lineLargo3, Tool_Dotted);


// Guardar referencias a las líneas actuales para eliminarlas en la próxima iteración

prevLineLargo1 = lineLargo1;

prevLineLargo2 = lineLargo2;

prevLineLargo3 = lineLargo3;



// Mostrar los valores de la regresión y la desviación

//Plot1(slope, "Pendiente",cyan);

//Plot2(intercept, "Intersección", Red);

//Plot3(deviation, "Desviación", Darkcyan);

//Plot4(pearsonR * 100, "Coeficiente de Pearson", yellow);


// Colorear el fondo del gráfico en verde cuando FiltroPearsonAlcista es verdadero y en rojo cuando FiltroPearsonBajista es verdadero

If FiltroPearsonAlcista Then

SetPlotColor(1, RGB(0, 230, 119)); // Verde

If FiltroPearsonBajista Then

SetPlotColor(1, RGB(230, 0, 0)); // Rojo

If FiltroPearsonAlcista = False and FiltroPearsonBajista = False Then

Setplotcolor(1, RGB(128, 128, 128)); // Neutro
//SetPlotBGColor(1,RGB(0, 230, 119) );set

Plot1(pearsonRCortoSc1);

No olvides que este código no es definitivo, sino que estoy en el proceso de creación y depuración, por tanto no confíes en la totalidad sin antes hacer tus propias comprobaciones. Si encuentras fallos o tienes alguna sugerencia, hazlo saber.

Cualquier cosa me dices.

Lo de la desviación Standar es lo que no veo, pero lo de borrar las líneas lo tienes igual que lo había hecho yo y no me funciona. Cuando el mercado está parado no repinta porque no hay velas nuevas pero cuando se empiezan a crear las velas, empiezan a quedarse las líneas anteriores. He probado muchas cosas pero no lo he conseguido, a ver si tú aportas algo de luz.

lo tuve antes del código y de diversas formas, pero no me lo hacía. A lo mejor era un detalle que se me pasó y a tí te funciona, luego cuando haya mercado y lo compruebes nos dices a ver qué tal. De todas formas es algo que no me preocupa porque lo uso para depurar y ver las entradas y demás pero para el strategy no lo necesito. Además puedo añadir un filtro para que me pinte o no y no activo cuando quiero verlo y luego lo desactivo, que opciones hay muchas, aunque claro que lo que quiero al final es poder hacerlo bien.