Linear Regression Trendlines

线性回归趋势线

概述

线性回归是一种利用历史数据来预测未来值的统计工具。就证券价格来说，它通常用于确定价格何时过度偏离。

线性回归趋势线用“最小方差拟合”法从价格曲线中画出一条直线，使得价格与该直线之间的距离最小。

释义

如果你要猜测明天某一特定证券的价格会是多少，那么，一个符合逻辑的猜测应该是“非常接近今天的价格”。如果价格趋于上涨，那么，更好的猜测也许是“非常接近今天的价格加上上升的基点”。线性回归分析是对这些逻辑性猜测进行统计上的确认。

线性回归趋势线是用最小方差拟合法在两个点之间画出来的一条趋势线。趋势线位于价格曲线的正中间。如果你把这条趋势看做“均衡”价格的话，那么任何高于或低于趋势线的价格都意味着过度热情的买方或卖方。

一个应用线性回归趋势线的流行方法是构造拉弗回归通道。线性回归趋势线显示均衡价格在哪里，拉弗回归通道显示预期价格偏离线性回归趋势线的区间。

线性回归指标表现了与线性回归趋势线相同的信息。每一个线性回归指标值都等于线性回归趋势线的期末值。例如，10天的线性回归趋势线的期末值与10天的线性回归指标值相同。

举例

图106显示雅虎公司（Yahoo！）的几条线性回归趋势线。

计算

线性回归趋势线的计算不在本书的范围之内。线性回归趋势线的计算公式如下：

a+bx　　

线性回归趋势线可以利用trend()函数来计算。本书随附的扩展工作表含有非理性力量和trend()方法的例子。