股票软件中线性回归线的用法
A. 股票软件中的 {画线分析} 怎么用啊！
股票软件中的画线分析，是用K线图中高低点连线的方法来进行分析的一种方法。这是一种较普遍的分析法。
使用时，在软件的K线图下面（根据不同软件，可能在左下角或右下角），点击“画线”， 然后在弹出的各条线的选项中，点“斜线”，或“水平线”等，然后就可以进行画线。 比如点斜线时，点击后，再将鼠标点击K线图的两个最低点，得到一条连线。 如果连线向上，则判断该股的趋势是向上的。 如果连线向下，则表示其趋势是向下的。 如再点击K线中的两个高点，又可得出另一连线。 这条高点连线与低点连线就构成了该股的上升通道或下降通道， 从中可以观察该股在这两条连线构成的通道中上下震荡的规律。
点击水平线时， 可以再将鼠标点击K线图的两个低点或两个高点，这样得到两条水平线。 这两条水平线构成一个支撑平台或压力平台， 可以由此帮助分析该股受支撑时是否买入，或在压力位时是否需卖出的判断。
连线分析是一个很有用的技术分析。因为任何股票在某一时间段都会走出相对有规律的一种趋势。 当然，单靠这种分析还是不够的， 还需要结合大盘情况，以及实际操作经验等才能更有效地去获利或避险。
B. 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。
C. 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。最简单的解释就是在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
D. 股票画线工具都怎么用
1、画线：在“工具”主菜单里“画线工具”菜单、或者在“工具栏”上点击画线图标，则会出现各种画线工具，将辅助您分析大盘及个股走势；
2一般股票分析软件“画线”的入口一般在：菜单》工具》画线工具、工具栏》画线、快捷键ctrl+x或者hx+enter；
3、智能分析主要支持承压分析、黄金分割自动画线；
4、自主分析从左至右展示直线、箭头线段、矩形、江恩角度线、平行线、等周期线、黄金分割线、八浪线、圆、安德鲁音叉线和更多按钮，点开可自主调整工具栏默认展示的线型。自主选择从左上至右下的顺序分别为直线组、矩形组、江恩角度线组、平行线组、等周期线组、黄金分割线组、八浪组、圆形组、安德鲁音叉组；
5、辅助工具分别为选择、字体、颜色选择、其他功能组、删除、设置、切换版式、解盘；
6、设置可以对全部画线进行设置，包括颜色、粗细、隐藏、锁定等所有通用属性。
温馨提示：
1、以下信息仅供参考，不做任何建议；
2、入市有风险，投资需谨慎。
应答时间：2021-03-11，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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E. 炒股软件中的那些线分别表示什么意思
均线，你看左上角有5 10 20 60 不同的颜色代表不同的天数。下面的是每天的成交量。只K线是红的量就是红的，K线是蓝的量就是蓝的。 越高说明当天交易越活跃，越低说明当天交易不活跃，没主力参战。
F. 股票软件的这几条线是什么线代表什么意思
3.4.5.6.是均线！5.10.20.60日均线
1.2.是缺口
G. 股票软件里面画线有什么用处
股票软件中的画线分析，是用K线图中高低点连线的方法来进行分析的一种方法。这是一种较普遍的分析法。
使用时，在软件的K线图下面（根据不同软件，可能在左下角或右下角），点击“画线”， 然后在弹出的各条线的选项中，点“斜线”，或“水平线”等，然后就可以进行画线。 比如点斜线时，点击后，再将鼠标点击K线图的两个最低点，得到一条连线。 如果连线向上，则判断该股的趋势是向上的。 如果连线向下，则表示其趋势是向下的。 如再点击K线中的两个高点，又可得出另一连线。 这条高点连线与低点连线就构成了该股的上升通道或下降通道， 从中可以观察该股在这两条连线构成的通道中上下震荡的规律。
点击水平线时， 可以再将鼠标点击K线图的两个低点或两个高点，这样得到两条水平线。 这两条水平线构成一个支撑平台或压力平台， 可以由此帮助分析该股受支撑时是否买入，或在压力位时是否需卖出的判断。
连线分析是一个很有用的技术分析。因为任何股票在某一时间段都会走出相对有规律的一种趋势。 当然，单靠这种分析还是不够的， 还需要结合大盘情况，以及实际操作经验等才能更有效地去获利或避险。
H. 股票软件中分析走势的红线、白线、黄线各代表什么意思
1、股票软件中分析走势的红线、白线、黄线各代表了20天的均线、5天均线、10天均线。
2、股票走势图通常是叫做分时走势图或即时走势图，它是把股票市场的交易信息实时地用曲线在坐标图上加以显示的技术图形。坐标的横轴是开市的时间，纵轴的上半部分是股价或指数，下半部分显示的是成交量。分时走势图是股市现场交易的即时资料。分时走势图分为指数分时走势图和个股分时走势图。
I. 线性回归线什么用处啊
线性回归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，运用十分广泛。
分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
我们以一简单数据组来说明什么是线性回归。假设有一组数据型态为 y=y(x)，其中
x={0, 1, 2, 3, 4, 5}, y={0, 20, 60, 68, 77, 110}
如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据，则非一阶的线性方程式莫属。先将这组数据绘图如下
图中的斜线是我们随意假设一阶线性方程式 y=20x，用以代表这些数据的一个方程式。以下将上述绘图的 MATLAB 指令列出，并计算这个线性方程式的 y 值与原数据 y 值间误差平方的总合。
>> x=[0 1 2 3 4 5];
>> y=[0 20 60 68 77 110];
>> y1=20*x; % 一阶线性方程式的 y1 值
>> sum_sq = sum((y-y1).^2); % 误差平方总合为 573
>> axis([-1,6,-20,120])
>> plot(x,y1,x,y,'o'), title('Linear estimate'), grid
如此任意的假设一个线性方程式并无根据，如果换成其它人来设定就可能采用不同的线性方程式；所以我们 须要有比较精确方式决定理想的线性方程式。我们可以要求误差平方的总合为最小，做为决定理想的线性方 程式的准则，这样的方法就称为最小平方误差(least squares error)或是线性回归。MATLAB的polyfit函数提供了 从一阶到高阶多项式的回归法，其语法为polyfit(x,y,n)，其中x,y为输入数据组n为多项式的阶数，n=1就是一阶 的线性回归法。polyfit函数所建立的多项式可以写成
从polyfit函数得到的输出值就是上述的各项系数，以一阶线性回归为例n=1，所以只有 二个输出值。如果指令为coef=polyfit(x,y,n)，则coef(1)= , coef(2)=,...,coef(n+1)= 。注意上式对n 阶的多 项式会有 n+1 项的系数。我们来看以下的线性回归的示范：
>> x=[0 1 2 3 4 5];
>> y=[0 20 60 68 77 110];
>> coef=polyfit(x,y,1); % coef 代表线性回归的二个输出值
>> a0=coef(1); a1=coef(2);
>> ybest=a0*x+a1; % 由线性回归产生的一阶方程式
>> sum_sq=sum(y-ybest).^2); % 误差平方总合为 356.82
>> axis([-1,6,-20,120])
>> plot(x,ybest,x,y,'o'), title('Linear regression estimate'), grid [编辑本段]线性回归拟合方程一般来说，线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=bx+a的直线，其经验拟合方程如下：
其相关系数（即通常说的拟合的好坏）可以用以下公式来计算：
理解回归分析的结果
虽然不同的统计软件可能会用不同的格式给出回归的结果，但是它们的基本内容是一致的。我们以STATA的输出为例来说明如何理解回归分析的结果。在这个例子中，我们测试读者的性别（gender），年龄（age），知识程度（know）与文档的次序（noofdoc）对他们所觉得的文档质量(relevance)的影响。
输出：
Source | SS df MS Number of obs = 242
-------------+------------------------------------------ F ( 4, 237) = 2.76
Model | 14.0069855 4 3.50174637 Prob > F = 0.0283
Resial | 300.279172 237 1.26700072 R-squared = 0.0446
------------- +------------------------------------------- Adj R-squared = 0.0284
Total | 314.286157 241 1.30409194 Root MSE = 1.1256
------------------------------------------------------------------------------------------------
relevance | Coef. Std. Err. t P>|t| Beta
---------------+--------------------------------------------------------------------------------
gender | -.2111061 .1627241 -1.30 0.196 -.0825009
age | -.1020986 .0486324 -2.10 0.037 -.1341841
know | .0022537 .0535243 0.04 0.966 .0026877
noofdoc | -.3291053 .1382645 -2.38 0.018 -.1513428
_cons | 7.334757 1.072246 6.84 0.000 .
-------------------------------------------------------------------------------------------
这个输出包括一下及部分。左上角给出方差分析表，右上角是模型拟合综合参数。下方的表给出了具体变量的回归系数。方差分析表对大部分的行为研究者来讲不是很重要，我们不做讨论。在拟合综合参数中， R-squared 表示因变量中多大的一部分信息可以被自变量解释。在这里是4.46%，相当小。一般地，我们要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。我们看到，年龄增加1个单位，文档的质量就下降 -.1020986个单位，表明年长的人对文档质量的评价会更低。这个变量相应的t值是 -2.10，绝对值大于2，p值也<0.05，所以是显著的。我们的结论是，年长的人对文档质量的评价会更低，这个影响不是显著的。相反，领域知识越丰富的人，对文档的质量评估会更高，但是这个影响不是显著的。这种对回归系数的理解就是使用回归分析进行假设检验的过程。