❶ 选取30家上市公司的股票价格，选出影响股票价格的四个以上的变量，建立多元线性回归模型，并使模型通过检验
选择沪深300指数里的股票就可以了，先下载30支个股数年来的日收盘价。
然后找到四个变量，比如大盘指数（或者沪市深市点数），美国标普指数，澳元兑美元汇率，石油或其他工业金属期货价格，等等。。。把数据下下来，也都是日收盘价。这些数据都不难下的，雅虎上基本都能下。
最后，在eviews里面测试一下。如果不会用eviews的话，谷歌eviews 线性回归 教程 视频等字眼，会有很详细的视频教程。
希望可以帮到你。
❷ 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。
❸ 什么是股票的回归通道
股票的回归线又被叫做回归通道线，回归通道线在很多炒股软件里面都没有被保留，这也导致了很多投资者没有见过股票的回归线，但是并不是说这种指标没有实战价值，其实这种指标在实战中有很强的运用价值，股票的价格变动，往往都是通过震荡的方式来运行的，在震荡的过程当中，也就形成了上涨通道或者下跌通道，在这个通道里面，蕴含着很丰富的技术内涵，它对股票价格的趋势判断有很强的意义。
❹ 线性回归分析的原理
最初学习线性回归的时，其实是在数学课上，在接触股票之后，发现其实线性回归同样是可以运用在股票走势分析过程中，当然它的原理是依据统计原理所设计的。那究竟线性回归的基本原理是怎么样的?下面就是赢家学院的主编人员进行的解读。
线性回归是统计学原理所设计的，我们就简单来对于它的定义进行相关的极少。它其实指的就是：离价格最近的一条直线。如果后面的行情是“新的”，那么它对于线性回归带的支撑与阻力就会比较名敏感，如果寿面的行情与前一段没什么区别，那么它对于线性回归带的支撑与阻力就不敏感。
线性回归线是用最小的平方匹配法求出的两点线的趋势线，这条趋势线表示的中间价，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。
赢家江恩软件中的线性回归工具，是由三条线所组成的，即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。回归线包含了价格的移动，通道下轨线是支撑位，通道下轨线是阻挡位，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间的话，表明趋势很快就会逆转了。下面我们就来看中国海防的日K线走势图。
❺ 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！
❻ 股市中股票涨速怎么计算N日线性回归斜率怎么算谢谢，嘿嘿。
涨速是相对某个时刻之前的某个价格而言。
例如，某个股票5分钟之前的股价是10元，而现在的价格是10.1元，则这个股票的5分钟涨速为：
（10.1－10）/10×100％＝1％
N日线性回归斜率怎么算
以最小平方法做线性回归估计这直线方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}
复制内容到剪贴板代码:
x:=k棒值;
y:=c;
b1:=Σ(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));
b2:=Σ(x(i)-avr(x,30))^2;
b:=b1/b2;
a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);
SLOPE=(X,N)
表示以n个值的样本行最小平方法估测直线,slope斜率就是前面的b
❼ 股票回归射线的原理和画法
线性回归
画法：
将鼠标从一个相对低点拖曳到一个相对高点即得到百分比线。
用法：
线性回归、线形回归带及线形回归通道：线性回归、线性回归带及线性回归通道是根据数学上线性回归的原理来确定一定时间内的价格走势。线性回归将一定时间内的股价走势线性回归，然后来确定这一段时间内的总体走势；线性回归带是根据这一段时间内的最高、最低价画出线性回归的平行通道线；回归通道是线性
原理：百分比回归，黄金数字
❽ 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。
❾ 线性回归的基本假设
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、随机误差项服从正态分布。
(9)对股票价格做线性回归扩展阅读：
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1 如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
2 给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
❿ 企业投资于A.B两种股票，两种股票收益率的正相关或负相关对于收益风险防范具有什么样的影响
两种证券如果是负相关的话则是，不会因为一方的涨跌影响另外一方。而正相关的话，两只股票如果都赚钱还好，都亏钱肯定是无法接受的，而且客观加大了投资的风险性。
一、什么是相关性？
相关性度量两个不同变量的运动相互关联的程度。相关性是使用-1.00到+1.00的标度进行的统计度量。
-1.00代表一个完美的负相关，其中一个变量下降的幅度正好是另一个变量上升的幅度。
同时，+1.00的相关性表示一个完美的正相关性，即每个变量都是以精确的顺序移动的。
如果两个变量完全不相关，则相关性将完全为零。
为了确定两个股票之间是否存在负相关，以一只股票作为因变量，另一只作为自变量，对单个股票价格进行线性回归。回归的结果包含了相关系数，并显示了两个股票之间的相互关系。
二、负相关与投资
负相关性是投资组合构建中的一个重要概念，因为它定义了从多样化中获得的收益。投资者应设法纳入一些负相关资产，以防范整体投资组合的波动。许多股票与其他股票和整个股票市场正相关，这使得仅用股票进行多样化变得困难。
投资者可能需要从股市之外寻找负相关的资产。大宗商品与股市负相关的可能性可能更高。然而，大宗商品价格与股市之间的相关性随着时间的推移而变化。股市和大宗商品之间的关联程度的一个方面是波动性。
两个股票可能是负相关的，因为它们直接经历了彼此之间的负反馈，或者因为它们对外部的反应不同。在第一种情况下：例如，百事可乐（Pepsi）推出的一款热门新产品可能会提价，而可口可乐（Coke）则会下跌。因此，在竞争激烈的市场中，密切的竞争对手可能会看到负相关。
另一个原因是两支股票对同一外部消息或事件的反应大体相反。例如，当利率上升时，银行或保险公司等金融类股往往会受到提振，而房地产和公用事业板块则会受到加息的特别严重冲击。