❶ 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。最簡單的解釋就是在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
❷ 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
❸ 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
❹ 線性回歸分析和指數回歸分析有什麼區別，如何使用
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，希望採納！
❺ 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。
❻ 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。
(6)線性回歸分析股票擴展閱讀：
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。
❼ 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。
❽ 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析
Cov(ra,rm) = ρamσaσm。
其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。
貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。
貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。
如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。
(8)線性回歸分析股票擴展閱讀
金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。
貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。
貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。
個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。
❾ 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
❿ excel回歸分析 估計股票β
www.tipdm.cn,這是一個在線的數據分析軟體，對股票的回歸分析也有