㈠ 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。
㈡ 股票线性回归试什么
股票线性回归是一种统计分析方法，主要用于预测股票价格的趋势。
线性回归是一种数学工具，用于分析两个或多个变量之间的关系。在股票市场中，这种方法通常用于分析股票价格与其相关因素之间的关系。通过这种分析方法，投资者可以更好地理解股票价格背后的影响因素，并据此做出投资决策。
线性回归模型是通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来构建的。在股票预测中，模型中的自变量通常是影响股票价格的因素，如公司的财务数据、宏观经济指标等。因变量则是股票价格本身。通过对历史数据进行回归分析，可以建立一个预测模型，预测未来股票价格的可能走势。
这种方法的优点在于其能够通过对历史数据的分析，发现潜在的模式和趋势，从而帮助投资者做出决策。然而，股票市场受到众多因素的影响，包括政治、经济、社会等多个方面，这些因素往往具有不确定性和不可预测性。因此，虽然线性回归可以提供有价值的参考信息，但并不能保证预测结果的准确性。
此外，投资者在使用线性回归分析股票时，还需要注意数据的局限性和模型的假设条件。例如，模型假设市场是有效的，历史数据能够很好地代表未来等。如果市场条件发生变化，模型的有效性可能会受到影响。因此，在使用线性回归进行股票分析时，应结合其他方法和市场情况，做出全面的判断。
总之，股票线性回归是一种利用统计方法分析股票价格与其相关因素之间关系的工具。通过这种方法，投资者可以更好地理解市场动态并做出投资决策。但使用时需注意其局限性，并结合其他分析方法进行综合判断。