股票价格线性回归分析

① 股票中画线工具的线性回归带怎么用

线性回归分析是一种可以减少市场价格走势“杂音”的方法之一。最简单的解版释就是在权价格线图上画一条直线，使得这条直线于每个价格距离的平方的加总是最小的。这种分析方式比均线灵敏，也可能会有更多的交易机会。而在回归线的基础上，这篇文章要探讨2个新的参数：回归线斜率以及R平方。利用这两个参数的结合，我们来试着抓出价格的趋势。
线性回归画法：
将鼠标从一个相对低点拖曳到一个相对高点即得到百分比线。
用法：
线性回归、线形回归带及线形回归通道：线性回归、线性回归带及线性回归通道是根据数学上线性回归的原理来确定一定时间内的价格走势。线性回归将一定时间内的股价走势线性回归，然后来确定这一段时间内的总体走势；线性回归带是根据这一段时间内的最高、最低价画出线性回归的平行通道线；回归通道是线性

② 股市中股票涨速怎么计算N日线性回归斜率怎么算谢谢，嘿嘿。

涨速是相对某个来时刻之自前的某个价格而言。
例如，某个股票5分钟之前的股价是10元，而现在的价格是10.1元，则这个股票的5分钟涨速为：
（10.1－10）/10×100％＝1％

N日线性回归斜率怎么算
以最小平方法做线性回归估计这直线方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}
复制内容到剪贴板代码:
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个值的样本行最小平方法估测直线,slope斜率就是前面的b

③ 线性回归分析和指数回归分析有什么区别，如何使用

您好抄
线性回归分析和指数回归分析其实理论基础是一样的，基本没有区别，另外，今年的股票基本会出现大幅度的下跌，这已经是不可避免的了，经济数据您也可以看到，股票市场的股票业绩下滑也是不争的事实，另外大股东的股票减持和注册制度加快实施，也会严重影响股票市场，另外新股加速扩容和人民币加速贬值，都在很大的方面压制股票，这些还只是股票市场困难的一个部分，所以作为理财师我建议您，保持观望，远离股市，真诚回答，希望采纳！

④ 请问什么是线性回归线

线性回归是用来从过去价值中预测未来价值的统计工具。就股票价格而言，它通常用来决定何时价格过份上涨或下跌（行情极端）
线性回归趋势线使用最小平方法做出的一条尽量贴近价格线的直线，使价格线与预测的趋势线差异小。
线性回归线方式：Y=a+bx
其中：a=(∑y-b∑x)/n
b=n∑(xy)-(∑x)(∑y)/n∑x?2-(∑x)?2
x是目前时间段
y是时间段总数原理：如果不得不去猜测某一股票明天的价格，较合逻辑的猜测就应该是“尽量贴近今天价格”如果股票有上涨的趋势，一个好的猜测就是尽量贴近今天的价格加上一个上调值。线性回归分析正是用统计数字来验证了这些逻辑假设。
线性回归线是用最小平方匹配法求出的两点间的趋势线。这条趋势线表示的是中间价。如果把此线认作是平衡价的话，任何偏移此线的情况都暗示着超买或超卖。
在中间线的上方和下方都建立了线性回归渠道线。渠道线和线性回归线的间距是收盘价与线性回归线之间的最大距离。回归线包含了价格移动。渠道下线是支撑位，渠道上线是阻挡位。价格可能会延伸到渠道外一段很短的时间，但如果价格持续在渠道外很长一段时间的话，表明趋势很快就会逆转了。
线性回归线是平衡位置，线性回归渠道线表示价格可能会偏离线性回归线的范围。

⑤ 这是用股票收盘价形成的时间序列数据线性回归模型，求大神帮忙进行回归诊断！

还诊断啥 你看看那R-squared，这模型能用吗 然后回归系数也没有通过显著性检验

⑥ 怎么正确计算股票Beta值的线性回归，计算感觉有问题

这个你回归出来的方抄程是 Y=-0.174+0.59X 你的beta是0.59 置信袭度很小，说明beta显著不为0
但你的截距 -0.174的置信度是0.486，可以认为是0了。所以回归的没错，只是你对这个表还不熟悉。

你说的beta为0.762是先把数据标准化再做回归，标准化的数据就没有截距（或者截距为0），所以第一行标准系数是空的。

⑦ 求股票高手: 收盘价的21日线性回归斜率*20+收盘价的42日指数移动平均, 刚刚拐头向上的通在信选股公式！！

A:=EMA(SLOPE(C,21)*20+C,42);
A>REF(A,1) AND REF(A,1)<REF(A,2);
根据你的复思路制做了个主图
出现黄柱子的K线就是符合选股条件的 供参考：

{黄K线主图}
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 线性回归的基本假设

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；

2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；

3、随机误差项彼此不相关；

4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；

5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；

6、随机误差项服从正态分布。

(8)股票价格线性回归分析扩展阅读：

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：

1 如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

2 给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

⑨ 如何使用excel做一元线性回归分析

首先要准备好两组数据做为x和y，这组数据在可以简单感觉一下是否具有线性关系
将准备好的数据放入excel表格里面

EXCEL需要我们自己启用数据分析，点击文件，选择选项，点击左侧的加载项，加载分析工具

加载工具完成以后，点击数据中的“工具分析”，选择“回归”，点击确定

点击Y值输入区域后面的单元格选择工具，选择Y值单元格，比如小编这里的A2:A20，X值同理操作，这里选择B2:B20
勾选下方的线性拟合图，我们可以看一下拟合的效果

excel会在新的工作表里面输出回归分析的相关结果，比如相关系数R^2，标准误差，在X-variable和Intercept两项的值可以写出一元回归方程

在右侧就是我们的线性拟合图，观察拟合效果还不错
我们可以对图做一些修改，方便放到word文档里面，选中该图

在图表工具里面的图表布局中选择“布局3”，图标样式选择第一个黑白色

在新的图标样式里面多了很多网格线，实际我们并不是太需要，选中右击删除
是整个图标简洁一些

⑩ 一元线性回归分析有哪些优势与劣势谢谢！

一、概念：一元线性回归方程反应一个因变量与一个自变量之间的线性关系，当直线方程Y'=a+bx的a和b确定时，即为一元回归线性方程。
经过相关分析后，在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图，这些点不在一条直线上，但可以从中找到一条合适的直线，使各散点到这条直线的纵向距离之和最小，这条直线就是回归直线，这条直线的方程叫作直线回归方程。
注意：一元线性回归方程与函数的直线方程有区别，一元线性回归方程中的自变量X对应的是因变量Y的一个取值范围。
二、构建一元线性回归方程的步骤：
1.
根据提供的n对数据在直角坐标系中作散点图，从直观上看有误成直线分布的趋势。即两变量具有直线关系时，才能建立一元线性回归方程。
2.
依据两个变量之间的数据关系构建直线回归方程：Y'=a+bx。
（其中：b=Lxy/Lxx
a=y
-
bx）