股票线性回归指标怎么用的请问什么是线性回归线

一、怎么正确计算股票Beta值的线性回归，计算感觉有问题

这个你回归出来的方程是  Y=-0.174+0.59X  你的beta是0.59 置信度很小，说明beta显著不为0但你的截距 -0.174的置信度是0.486，可以认为是0了。
所以回归的没错，只是你对这个表还不熟悉。
你说的beta为0.762是先把数据标准化再做回归，标准化的数据就没有截距（或者截距为0），所以第一行标准系数是空的。

二、什么是线性回归法？

一元线性回归法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。
 常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量

三、股票中什么是回归线

线性回归的原理线性回归是统计学原理在技术分析上的运用，简单地说，它表现的是离价格区间最近的一条直线。
如果后面的行情是“新的”，它对于线性回归带的支撑与阻力应较敏感。
如果后面的行情与前段没什么区别，它对于线性回归带的支撑与阻力就不敏感。
如果不得不去猜测某一股票明犬的价格，较合逻辑的猜测就应该是“尽量贴近今天的价格”。
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。
如果把此线认做是平衡价的话，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通道线。
通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。
通道下线是支撑位，通道匕线是阻挡位。
价格可能会延伸到通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问的话，表明趋势很快就会逆转了。

四、主力如何使股票价值回归

做股票应该遵循一个原则：勿以涨喜，勿以跌忧！ 心态最重要，其他的说每天赚多少都是没脑子的事， 只有最平稳的炒股心态，加上最永恒坚定且真诚的专业指导， 边做票，边学习，边进步，这样才能在股市里永存！股市不稳定，面对同样的K线组合，同样的技术形态，看空和看多的人得出的结论可能会截然不同，这也正是股市的魅力之所在。
目前多空双方争议之声不绝于耳，但是我想提醒投资者的是，在绝大多数人没有准确预测1600点底部的前提下预测的顶部，准确性有多高？我们需要的不是抄底逃顶，而是扎扎实 实的做好趋势的把握。
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五、如何用回归直线法求资产的系统风险系数β

从本世纪七十年代以来，西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。
这些检验大体可以分为三类： 1.风险与收益的关系的检验 由美国学者夏普（Sharpe）的研究是此类检验的第一例。
他选择了美国34个共同基金作为样本，计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是： a、在1954—1963年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。
 b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。
 c、风险与收益的关系是近似线形的。
 2.时间序列的CAPM的检验 时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black，Jensen与Scholes在1972年做的，他们的研究简称为BJS方法。
BJS为了防止β的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列CAPM检验的标准模式，具体如下： a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。
 b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合，划分的标准是β系数的大小。
这样从高到低系数划分为10个组合。
 c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的β系数。
 d、 将第二期估计出的组合β值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回归。
并对组合的αp进行t检验。
 其中：Rft为第t期的无风险收益率 Rmt为市场指数组合第t期的收益率 βp指估计的组合β系数 ept为回归的残差 BJS对1931—1965年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实际的回归结果与理论并不完全相同。
BJS得出的实际的风险与收益关系比CAPM 模型预测的斜率要小，同时表明实际的αp在β值大时小于零，而在β值小时大于零。
这意味着低风险的股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。
 3.横截面的CAPM的检验 横截面的CAPM检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他们所采用的基本方法如下： a、根据前五年的数据估计股票的β值。
 b、 按估计的β值大小构造20个组合。
 c、计算股票组合在1935年—1968年间402个月的收益率。
 d、 按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。
 Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep 这里：Rp为组合的月收益率、 βp为估计的组合β值 bp2为估计的组合β值的平方 sep为估计βp值的一次回归方程的残差的标准差 g0、g1、g2、g3为估计的系数，每个系数共402个估计值 e、对四个系数g0、g1、g2、g3进行t检验 FM结果表明： ①g1的均值为正值，在95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与β值成正向关系 ②g2、g3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。
 1976年Richard·Roll对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组合是有效市场组合，因而无法对CAPM模型进行检验。
正是由于罗尔的批评才使CAPM的检验由单纯的收益与系统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期CAPM检验的主流。
最近20年对CAPM的检验的焦点不是 ，而是用来解释收益的其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关，如公司的股本大小，公司的收益等等。
这些检验结果大都表明：CAPM模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。

六、股市中的回归线

你说的是指南针里面的指标吗？那是根据资金进出的一个幅度编辑出来的。
如果是其他的，就是一种价值回归了

七、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)/nb=n∑(xy)-(∑x)(∑y)/n∑x?2-(∑x)?2x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。

八、股票中画线工具的线性回归带怎么用?

扯淡用的，你是股评听多了！屁股想想就知道了，股评就是瞎侃，不推荐学习！宏观经济形势听听就算了，所谓技术流，我坚决不信。
补充一点：就算信，你也学不来！

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