线性回归线叠反映出哪些问题?如何解读线性回归线叠加?

  |   2024年1月26日

线性回归线也可以叠加在成交量柱状图上,它能更清晰地显示成交量趋势。线性回归值反映的是两个不同变量之间的关系,这种单一关系在图中显示为一根直线。

在成交量图中,线性回归值是成交量与时间之间的关系值。我们知道,每日的成交量变化呈无序状态,无规律可言,但线性回归线则是一条笔直的线,趋势显而易见——如果行情确实有一个趋势存在的话。与移动平均线不同的是,只有比较高等级的画图软件才能画线性回归线。如果你的成交量图上能够出现线性回归线,你就能一眼看出趋势的方向,以及这个趋势的强弱。

线性回归线叠加( Linear regression overlays, LRO)的解读与移动平均线相似,但有两个明显的优势。第一,与移动平均值不同的是,线性回归指标( linear regressionindicator, LRI)的滞后不明显。第二,因为线性回归值不是成交量的平均值,而是在相关数据点之间“配”一条线,所以线性回归线对成交量的变化更能做出及时反映。

上图也是摩根大通从2007年4月到2008年4月的日线图,但图中的移动平均线换成了线性回归线。可以看出,相比前面的移动平均线而言,线性回归线笔直而清晰。

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