股票價格線性回歸分析

① 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。最簡單的解版釋就是在權價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

② 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。

漲速是相對某個來時刻之自前的某個價格而言。
例如，某個股票5分鍾之前的股價是10元，而現在的價格是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

③ 線性回歸分析和指數回歸分析有什麼區別，如何使用

您好抄
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，希望採納！

④ 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。

⑤ 這是用股票收盤價形成的時間序列數據線性回歸模型，求大神幫忙進行回歸診斷！

還診斷啥 你看看那R-squared，這模型能用嗎 然後回歸系數也沒有通過顯著性檢驗

⑥ 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抄程是 Y=-0.174+0.59X 你的beta是0.59 置信襲度很小，說明beta顯著不為0
但你的截距 -0.174的置信度是0.486，可以認為是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。

⑦ 求股票高手: 收盤價的21日線性回歸斜率*20+收盤價的42日指數移動平均, 剛剛拐頭向上的通在信選股公式！！

A:=EMA(SLOPE(C,21)*20+C,42);
A>REF(A,1) AND REF(A,1)<REF(A,2);
根據你的復思路製做了個主圖
出現黃柱子的K線就是符合選股條件的 供參考：

{黃K線主圖}
A:=EMA(SLOPE(C,21)*20+C,42);
STICKLINE(A>REF(A,1) AND REF(A,1)<REF(A,2),O,C,1,0),COLORYELLOW;

⑧ 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。

(8)股票價格線性回歸分析擴展閱讀：

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。

⑨ 如何使用excel做一元線性回歸分析

首先要准備好兩組數據做為x和y，這組數據在可以簡單感覺一下是否具有線性關系
將准備好的數據放入excel表格裡面

EXCEL需要我們自己啟用數據分析，點擊文件，選擇選項，點擊左側的載入項，載入分析工具

載入工具完成以後，點擊數據中的「工具分析」，選擇「回歸」，點擊確定

點擊Y值輸入區域後面的單元格選擇工具，選擇Y值單元格，比如小編這里的A2:A20，X值同理操作，這里選擇B2:B20
勾選下方的線性擬合圖，我們可以看一下擬合的效果

excel會在新的工作表裡面輸出回歸分析的相關結果，比如相關系數R^2，標准誤差，在X-variable和Intercept兩項的值可以寫出一元回歸方程

在右側就是我們的線性擬合圖，觀察擬合效果還不錯
我們可以對圖做一些修改，方便放到word文檔裡面，選中該圖

在圖表工具裡面的圖表布局中選擇「布局3」，圖標樣式選擇第一個黑白色

在新的圖標樣式裡面多了很多網格線，實際我們並不是太需要，選中右擊刪除
是整個圖標簡潔一些

⑩ 一元線性回歸分析有哪些優勢與劣勢謝謝！

一、概念：一元線性回歸方程反應一個因變數與一個自變數之間的線性關系，當直線方程Y'=a+bx的a和b確定時，即為一元回歸線性方程。
經過相關分析後，在直角坐標系中將大量數據繪製成散點圖，這些點不在一條直線上，但可以從中找到一條合適的直線，使各散點到這條直線的縱向距離之和最小，這條直線就是回歸直線，這條直線的方程叫作直線回歸方程。
注意：一元線性回歸方程與函數的直線方程有區別，一元線性回歸方程中的自變數X對應的是因變數Y的一個取值范圍。
二、構建一元線性回歸方程的步驟：
1.
根據提供的n對數據在直角坐標系中作散點圖，從直觀上看有誤成直線分布的趨勢。即兩變數具有直線關系時，才能建立一元線性回歸方程。
2.
依據兩個變數之間的數據關系構建直線回歸方程：Y'=a+bx。
（其中：b=Lxy/Lxx
a=y
-
bx）