股票線性回歸

A. 線性回歸系統（LR）的指標是什麼

您好
線性回歸分析和指數回歸分析其實理論基礎是一樣的，基本沒有區別，另外，今年的股票基本會出現大幅度的下跌，這已經是不可避免的了，經濟數據您也可以看到，股票市場的股票業績下滑也是不爭的事實，另外大股東的股票減持和注冊制度加快實施，也會嚴重影響股票市場，另外新股加速擴容和人民幣加速貶值，都在很大的方面壓制股票，這些還只是股票市場困難的一個部分，所以作為理財師我建議您，保持觀望，遠離股市，真誠回答，！

B. 請股票公式高手解釋下SLOPE（線性回歸斜率）是什麼意思有什麼用，具體是指哪方面越詳細越好，麻煩您了

以最小平方法做線性回歸估計這直線方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估計值a,b,代入得估計直線}
復制內容到剪貼板代碼:
x:=k棒值;
y:=c;
b1:=∑(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));
b2:=∑(x(i)-avr(x,30))^2;
b:=b1/b2;
a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);

SLOPE=(X,N)
表示以n個值的樣本行最小平方法估測直線,slope斜率就是前面的b

C. Python 關於兩個股票線性回歸的 求教

你好：上面的程序，請看如下代碼：#-*-coding:cp936-*-end=input("是否結束(y/n)：")whileend=="n":print"Numberofcoordinates：2"xx=input("x's：")yy=input("y's：")a=float(list(xx)[0])b=float(list(xx)[1])c=float(list(yy

D. 股票中畫線工具的線性回歸帶怎麼用

線性回歸分析是一種可以減少市場價格走勢「雜音」的方法之一。最專簡單的解釋就是在價屬格線圖上畫一條直線，使得這條直線於每個價格距離的平方的加總是最小的。這種分析方式比均線靈敏，也可能會有更多的交易機會。而在回歸線的基礎上，這篇文章要探討2個新的參數：回歸線斜率以及R平方。利用這兩個參數的結合，我們來試著抓出價格的趨勢。
線性回歸畫法：
將滑鼠從一個相對低點拖曳到一個相對高點即得到百分比線。
用法：
線性回歸、線形回歸帶及線形回歸通道：線性回歸、線性回歸帶及線性回歸通道是根據數學上線性回歸的原理來確定一定時間內的價格走勢。線性回歸將一定時間內的股價走勢線性回歸，然後來確定這一段時間內的總體走勢；線性回歸帶是根據這一段時間內的最高、最低價畫出線性回歸的平行通道線；回歸通道是線性

E. 股市中股票漲速怎麼計算N日線性回歸斜率怎麼算謝謝，嘿嘿。

漲速是相對某個時刻之前的某個價格而言。
例如，某個股票5分鍾之前的股價是10元，而回現在的價答格是10.1元，則這個股票的5分鍾漲速為：
（10.1－10）/10×100％＝1％

N日線性回歸斜率怎麼算
以最小平方法做線性回歸估計這直線方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估計值a,b,代入得估計直線}
復制內容到剪貼板代碼:
x:=k棒值;
y:=c;
b1:=Σ(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));
b2:=Σ(x(i)-avr(x,30))^2;
b:=b1/b2;
a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);

SLOPE=(X,N)
表示以n個值的樣本行最小平方法估測直線,slope斜率就是前面的b

F. 請問什麼是線性回歸線

線性回歸是用來從過去價值中預測未來價值的統計工具。就股票價格而言，它通常用來決定何時價格過份上漲或下跌（行情極端）
線性回歸趨勢線使用最小平方法做出的一條盡量貼近價格線的直線，使價格線與預測的趨勢線差異小。
線性回歸線方式：Y=a+bx
其中：a=(∑y-b∑x)/n
b=n∑(xy)-(∑x)(∑y)/n∑x?2-(∑x)?2
x是目前時間段
y是時間段總數原理：如果不得不去猜測某一股票明天的價格，較合邏輯的猜測就應該是「盡量貼近今天價格」如果股票有上漲的趨勢，一個好的猜測就是盡量貼近今天的價格加上一個上調值。線性回歸分析正是用統計數字來驗證了這些邏輯假設。
線性回歸線是用最小平方匹配法求出的兩點間的趨勢線。這條趨勢線表示的是中間價。如果把此線認作是平衡價的話，任何偏移此線的情況都暗示著超買或超賣。
在中間線的上方和下方都建立了線性回歸渠道線。渠道線和線性回歸線的間距是收盤價與線性回歸線之間的最大距離。回歸線包含了價格移動。渠道下線是支撐位，渠道上線是阻擋位。價格可能會延伸到渠道外一段很短的時間，但如果價格持續在渠道外很長一段時間的話，表明趨勢很快就會逆轉了。
線性回歸線是平衡位置，線性回歸渠道線表示價格可能會偏離線性回歸線的范圍。

G. 線性回歸的基本假設

1、隨機誤差項是一個期望值或平均值為0的隨機變數；

2、對於解釋變數的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差；

3、隨機誤差項彼此不相關；

4、解釋變數是確定性變數，不是隨機變數，與隨機誤差項彼此之間相互獨立；

5、解釋變數之間不存在精確的（完全的）線性關系，即解釋變數的樣本觀測值矩陣是滿秩矩陣；

6、隨機誤差項服從正態分布。

(7)股票線性回歸擴展閱讀：

線性回歸方程是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一。線性回歸也是回歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的類型。按自變數個數可分為一元線性回歸分析方程和多元線性回歸分析方程。

線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類：

1 如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的和X的值擬合出一個預測模型。當完成這樣一個模型以後，對於一個新增的X值，在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出一個y值。

2 給定一個變數y和一些變數X1,...,Xp，這些變數有可能與y相關，線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關性的強度，評估出與y不相關的Xj，並識別出哪些Xj的子集包含了關於y的冗餘信息。

H. 通達信股軟中線性回歸斜率SLOPE的具體運算公式是

以最小平方法做復線性回歸制估計這直線方程式

y=a+b*x;

最小平方法求出估計值a,b,代入得估計直線}

復制內容到剪貼板代碼:

x:=k棒值;

y:=c;

b1:=∑(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));

b2:=∑(x(i)-avr(x,30))^2;

b:=b1/b2;

a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);SLOPE=(X,N)

表示以n個值的樣本行最小平方法估測直線,slope斜率就是前面的b

I. 怎麼正確計算股票Beta值的線性回歸，計算感覺有問題

這個你回歸出來的方程是 Y=-0.174+0.59X 你的beta是0.59 置信度很小，說明beta顯著不為0
但你的截距 -0.174的置信度是專0.486，可以認為是屬0了。所以回歸的沒錯，只是你對這個表還不熟悉。

你說的beta為0.762是先把數據標准化再做回歸，標准化的數據就沒有截距（或者截距為0），所以第一行標准系數是空的。

J. 股票回歸射線的原理和畫法

線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一，運用十分廣泛。