Друзья и коллеги, в началом новой плодотворной торговой недели! Кто использует в трейдинге канал линейной регрессии, как результат, стоящая вещь?

AlexGood, делал для Python.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Расчет канала линейной регрессии ---------------------------------------------------------------------------------
std: float = df['close'].std() # Стандартное отклонение для колонки close

x: np = np.arange(30).reshape((-1, 1)) # Одномерный массив numpy в двумерный
y: np = df['close'].to_numpy() # Колонку close в numpy массив
y = y.flatten() # Преобразование двумерного массива numpy в одномерный массив numpy

model = LinearRegression() # Создание модели линейной регрессии
model.fit(x, y) # Обучение модели
y_pred: np = model.predict(x) # Массив предсказаний
diff_pred: np = np.diff(y_pred) # Разница между значениями предсказаний

step_regression = diff_pred[-1] # Шаг повышения или понижения канала регрессии
upper = round(y_pred[-1] + std + step_regression, 0) # Верхняя граница канала регрессии экстраполированная
lower = round(y_pred[-1] — std + step_regression, 0) # Нижняя граница канала регрессии экстраполированная
width_channel = upper — lower # Ширина канала