股票軟體中線性回歸線的用法
A. 股票軟體中的 {畫線分析} 怎麼用啊！
股票軟體中的畫線分析，是用K線圖中高低點連線的方法來進行分析的一種方法。這是一種較普遍的分析法。
使用時，在軟體的K線圖下面（根據不同軟體，可能在左下角或右下角），點擊「畫線」， 然後在彈出的各條線的選項中，點「斜線」，或「水平線」等，然後就可以進行畫線。 比如點斜線時，點擊後，再將滑鼠點擊K線圖的兩個最低點，得到一條連線。 如果連線向上，則判斷該股的趨勢是向上的。 如果連線向下，則表示其趨勢是向下的。 如再點擊K線中的兩個高點，又可得出另一連線。 這條高點連線與低點連線就構成了該股的上升通道或下降通道， 從中可以觀察該股在這兩條連線構成的通道中上下震盪的規律。
點擊水平線時， 可以再將滑鼠點擊K線圖的兩個低點或兩個高點，這樣得到兩條水平線。 這兩條水平線構成一個支撐平台或壓力平台， 可以由此幫助分析該股受支撐時是否買入，或在壓力位時是否需賣出的判斷。
連線分析是一個很有用的技術分析。因為任何股票在某一時間段都會走出相對有規律的一種趨勢。 當然，單靠這種分析還是不夠的， 還需要結合大盤情況，以及實際操作經驗等才能更有效地去獲利或避險。
B. 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。
C. 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
D. 股票畫線工具都怎麼用
1、畫線：在「工具」主菜單里「畫線工具」菜單、或者在「工具欄」上點擊畫線圖標，則會出現各種畫線工具，將輔助您分析大盤及個股走勢；
2一般股票分析軟體「畫線」的入口一般在：菜單》工具》畫線工具、工具欄》畫線、快捷鍵ctrl+x或者hx+enter；
3、智能分析主要支持承壓分析、黃金分割自動畫線；
4、自主分析從左至右展示直線、箭頭線段、矩形、江恩角度線、平行線、等周期線、黃金分割線、八浪線、圓、安德魯音叉線和更多按鈕，點開可自主調整工具欄默認展示的線型。自主選擇從左上至右下的順序分別為直線組、矩形組、江恩角度線組、平行線組、等周期線組、黃金分割線組、八浪組、圓形組、安德魯音叉組；
5、輔助工具分別為選擇、字體、顏色選擇、其他功能組、刪除、設置、切換版式、解盤；
6、設置可以對全部畫線進行設置，包括顏色、粗細、隱藏、鎖定等所有通用屬性。
溫馨提示：
1、以下信息僅供參考，不做任何建議；
2、入市有風險，投資需謹慎。
應答時間：2021-03-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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E. 炒股軟體中的那些線分別表示什麼意思
均線，你看左上角有5 10 20 60 不同的顏色代表不同的天數。下面的是每天的成交量。只K線是紅的量就是紅的，K線是藍的量就是藍的。 越高說明當天交易越活躍，越低說明當天交易不活躍，沒主力參戰。
F. 股票軟體的這幾條線是什麼線代表什麼意思
3.4.5.6.是均線！5.10.20.60日均線
1.2.是缺口
G. 股票軟體裡面畫線有什麼用處
股票軟體中的畫線分析，是用K線圖中高低點連線的方法來進行分析的一種方法。這是一種較普遍的分析法。
使用時，在軟體的K線圖下面（根據不同軟體，可能在左下角或右下角），點擊「畫線」， 然後在彈出的各條線的選項中，點「斜線」，或「水平線」等，然後就可以進行畫線。 比如點斜線時，點擊後，再將滑鼠點擊K線圖的兩個最低點，得到一條連線。 如果連線向上，則判斷該股的趨勢是向上的。 如果連線向下，則表示其趨勢是向下的。 如再點擊K線中的兩個高點，又可得出另一連線。 這條高點連線與低點連線就構成了該股的上升通道或下降通道， 從中可以觀察該股在這兩條連線構成的通道中上下震盪的規律。
點擊水平線時， 可以再將滑鼠點擊K線圖的兩個低點或兩個高點，這樣得到兩條水平線。 這兩條水平線構成一個支撐平台或壓力平台， 可以由此幫助分析該股受支撐時是否買入，或在壓力位時是否需賣出的判斷。
連線分析是一個很有用的技術分析。因為任何股票在某一時間段都會走出相對有規律的一種趨勢。 當然，單靠這種分析還是不夠的， 還需要結合大盤情況，以及實際操作經驗等才能更有效地去獲利或避險。
H. 股票軟體中分析走勢的紅線、白線、黃線各代表什麼意思
1、股票軟體中分析走勢的紅線、白線、黃線各代表了20天的均線、5天均線、10天均線。
2、股票走勢圖通常是叫做分時走勢圖或即時走勢圖，它是把股票市場的交易信息實時地用曲線在坐標圖上加以顯示的技術圖形。坐標的橫軸是開市的時間，縱軸的上半部分是股價或指數，下半部分顯示的是成交量。分時走勢圖是股市現場交易的即時資料。分時走勢圖分為指數分時走勢圖和個股分時走勢圖。
I. 線性回歸線什麼用處啊
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。
分析按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。
我們以一簡單數據組來說明什麼是線性回歸。假設有一組數據型態為 y=y(x)，其中
x={0, 1, 2, 3, 4, 5}, y={0, 20, 60, 68, 77, 110}
如果我們要以一個最簡單的方程式來近似這組數據，則非一階的線性方程式莫屬。先將這組數據繪圖如下
圖中的斜線是我們隨意假設一階線性方程式 y=20x，用以代表這些數據的一個方程式。以下將上述繪圖的 MATLAB 指令列出，並計算這個線性方程式的 y 值與原數據 y 值間誤差平方的總合。
>> x=[0 1 2 3 4 5];
>> y=[0 20 60 68 77 110];
>> y1=20*x; % 一階線性方程式的 y1 值
>> sum_sq = sum((y-y1).^2); % 誤差平方總合為 573
>> axis([-1,6,-20,120])
>> plot(x,y1,x,y,'o'), title('Linear estimate'), grid
如此任意的假設一個線性方程式並無根據，如果換成其它人來設定就可能採用不同的線性方程式；所以我們 須要有比較精確方式決定理想的線性方程式。我們可以要求誤差平方的總合為最小，做為決定理想的線性方 程式的准則，這樣的方法就稱為最小平方誤差(least squares error)或是線性回歸。MATLAB的polyfit函數提供了 從一階到高階多項式的回歸法，其語法為polyfit(x,y,n)，其中x,y為輸入數據組n為多項式的階數，n=1就是一階 的線性回歸法。polyfit函數所建立的多項式可以寫成
從polyfit函數得到的輸出值就是上述的各項系數，以一階線性回歸為例n=1，所以只有 二個輸出值。如果指令為coef=polyfit(x,y,n)，則coef(1)= , coef(2)=,...,coef(n+1)= 。注意上式對n 階的多 項式會有 n+1 項的系數。我們來看以下的線性回歸的示範：
>> x=[0 1 2 3 4 5];
>> y=[0 20 60 68 77 110];
>> coef=polyfit(x,y,1); % coef 代表線性回歸的二個輸出值
>> a0=coef(1); a1=coef(2);
>> ybest=a0*x+a1; % 由線性回歸產生的一階方程式
>> sum_sq=sum(y-ybest).^2); % 誤差平方總合為 356.82
>> axis([-1,6,-20,120])
>> plot(x,ybest,x,y,'o'), title('Linear regression estimate'), grid [編輯本段]線性回歸擬合方程一般來說，線性回歸都可以通過最小二乘法求出其方程，可以計算出對於y=bx+a的直線，其經驗擬合方程如下：
其相關系數（即通常說的擬合的好壞）可以用以下公式來計算：
理解回歸分析的結果
雖然不同的統計軟體可能會用不同的格式給出回歸的結果，但是它們的基本內容是一致的。我們以STATA的輸出為例來說明如何理解回歸分析的結果。在這個例子中，我們測試讀者的性別（gender），年齡（age），知識程度（know）與文檔的次序（noofdoc）對他們所覺得的文檔質量(relevance)的影響。
輸出：
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 .
-------------------------------------------------------------------------------------------
這個輸出包括一下及部分。左上角給出方差分析表，右上角是模型擬合綜合參數。下方的表給出了具體變數的回歸系數。方差分析表對大部分的行為研究者來講不是很重要，我們不做討論。在擬合綜合參數中， R-squared 表示因變數中多大的一部分信息可以被自變數解釋。在這里是4.46%，相當小。一般地，我們要求這個值大於5%。對大部分的行為研究者來講，最重要的是回歸系數。我們看到，年齡增加1個單位，文檔的質量就下降 -.1020986個單位，表明年長的人對文檔質量的評價會更低。這個變數相應的t值是 -2.10，絕對值大於2，p值也<0.05，所以是顯著的。我們的結論是，年長的人對文檔質量的評價會更低，這個影響不是顯著的。相反，領域知識越豐富的人，對文檔的質量評估會更高，但是這個影響不是顯著的。這種對回歸系數的理解就是使用回歸分析進行假設檢驗的過程。