⑴ Python 關於兩個股票線性回歸的 求教
你好： 上面的程序，請看如下代碼： # -*- coding: cp936 -*-end=input("是否結束(y/n)：")while end=="n": print "Number of coordinates：2" xx=input("x's：") yy=input("y's：") a=float(list(xx)[0]) b=float(list(xx)[1]) c=float(list(yy...
⑵ 請問什麼是線性回歸線
線性回歸是用來從過去價值中預測未來價值的統計工具。就股票價格而言，它通常用來決定何時價格過份上漲或下跌（行情極端）
線性回歸趨勢線使用最小平方法做出的一條盡量貼近價格線的直線，使價格線與預測的趨勢線差異小。
線性回歸線方式：Y=a+bx
其中：a=(∑y-b∑x)/n
b=n∑(xy)-(∑x)(∑y)/n∑x?2-(∑x)?2
x是目前時間段
y是時間段總數原理：如果不得不去猜測某一股票明天的價格，較合邏輯的猜測就應該是「盡量貼近今天價格」如果股票有上漲的趨勢，一個好的猜測就是盡量貼近今天的價格加上一個上調值。線性回歸分析正是用統計數字來驗證了這些邏輯假設。
線性回歸線是用最小平方匹配法求出的兩點間的趨勢線。這條趨勢線表示的是中間價。如果把此線認作是平衡價的話，任何偏移此線的情況都暗示著超買或超賣。
在中間線的上方和下方都建立了線性回歸渠道線。渠道線和線性回歸線的間距是收盤價與線性回歸線之間的最大距離。回歸線包含了價格移動。渠道下線是支撐位，渠道上線是阻擋位。價格可能會延伸到渠道外一段很短的時間，但如果價格持續在渠道外很長一段時間的話，表明趨勢很快就會逆轉了。
線性回歸線是平衡位置，線性回歸渠道線表示價格可能會偏離線性回歸線的范圍。
⑶ 如何構建一個能夠有效預測股票價格變動的模型
收集和整理數據：要構建一個有效的預測模型，首先需要收集和整理大量的數據，包括歷史股票價格、市場指數、公司財務報表、行業數據等。
選擇合適的特徵：根據問題的需求和數據的特點，選擇合適的特徵作為輸入數據。例如，可以選擇市場指數、公司盈利情況、行業趨勢等作為輸入特徵。
選擇合適的模型：選擇合適的模型來處理輸入數據，例如線性回歸模型、支持向量機模型、神經網路模型等。根據模型的性能表現和精度來選擇銀如卜合適的模型。
訓練模型：使用歷史數據進行模型的訓練和調整，以提高模型的預測精度和性能。可以使用交叉驗證和調參等方法來優化模型的鋒穗性能。
預測未來價格變動：使用訓練好的模型來橡豎預測未來股票價格變動，並進行驗證和評估。如果模型的預測精度達到一定的水平，則可以使用該模型進行實際的股票投資決策。
需要注意的是，股票價格變動受多種因素影響，包括市場情緒、宏觀經濟因素、公司業績、行業趨勢等，因此構建一個有效的預測模型是非常復雜的，並且存在很大的風險。建議投資者在投資股票時要多方面考慮，不要只依賴單一的預測模型。
⑷ 股市中股票漲速怎麼計算N日線性回歸斜率怎麼算謝謝，嘿嘿。
漲速是相對某個時刻之前的某個價格而言。
例如，某個股票5分鍾之前的股價是10元，而現在的價格是10.1元，則這個股票的5分鍾漲速為：
（10.1－10）/10×100％＝1％
N日線性回歸斜率怎麼算
以最小平方法做線性回歸估計這直線方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估計值a,b,代入得估計直線}
復制內容到剪貼板代碼:
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個值的樣本行最小平方法估測直線,slope斜率就是前面的b
⑸ 如何通過機器學習演算法來預測股票市場的短期波動
預測股票市場短期波動是一項挑戰性的任務，而機器學習演算法可彎談以用來處理這個問題。以下是一些在股票市場短期波動預測方面常用的機器學習演算法：
1. 線性回歸模型：該模型可以用來預測股票價格的變搏禪化趨勢。它基於歷史數據，通過尋找輸入變數與輸出變數之間的關系，來預測未來的股票價格。
2. 支持向量機(SVM)模型：該模型可以幫助預測股票市場的崩盤或者反彈時刻。SVM使用一組數學函數，通過分析數據埋銀碰點之間的距離關系，來創建一個演化模型。通過使用訓練數據，該模型可以准確地預測股票價格的變化。
3. 隨機森林模型：基於隨機森林的機器學習演算法可以用來預測股票市場的未來波動。該演算法使用多個決策樹，每個決策樹作為一個分類器，分析股票市場數據點之間的關系，並為未來的股票市場趨勢提供預測。
4. 深度學習網路模型：利用深度學習演算法可以透過一些技術手段將股票市場的各項資訊以圖像化的形式呈現並分析，以便找到市場變化的模式並做出預測。
總的來說，預測股票市場短期波動是一件復雜的任務，機器學習演算法可以為此提供許多有用的工具。通過選擇合適的演算法，並使用大量的歷史數據進行訓練，可以幫助投資者更好地預測股票市場的趨勢。
⑹ 如何利用機器學習演算法預測股票價格走勢
預測股票價格走勢是機器學習中的一個熱門應用領域，通常可以通過以下步驟進行：
1. 數據收集：收集股票歷史價格數據、公司財務數據、市場指數數據等相關數據。
2. 數據預處理：對數據進行清洗、去噪、缺失值填褲肢充、特徵工程等處理，以提高模型的准確性。
3. 特徵選擇：根據業務需求和數據分析結果，選擇對股票價格走勢預測有影響的特徵。
4. 模型選擇：選擇適合股票價格預測的機器學習演算法，比如線性回歸、支持向量機、決策樹、隨機森林等。
5. 模型訓練：使用歷史數據訓練機器學習模型，並對模型進行調參和優化。
6. 模型評估：使用測試數據對模型進行評估，比如計算模型的准確率、精度、召回率等指標。
7. 模型應用：使用訓練好的模型對未來股票價格進行預測，並根據預測結果進行投資決策。
需要注意的是，股票價格預測是一個復雜的問題，受迅肢到多種因素的影響，包括市場情緒畝純世、政策變化、公司業績等。因此，機器學習演算法的預測結果並不一定準確，需要結合其他因素進行綜合分析和決策。
⑺ 利用機器學習方法提高股票價格預測准確性
股票價格預測一直是金融領域的重要問題之一，但是由於股票市場的不穩定性和復雜性，傳統的方法往往無法預測芹橘出精確的價格。利用機器學習方法可以通過大量歷史數據、市場指標等因素進行分析和學習，從而提高股票價格預測的准確性。
下面是一些可以用於股票價格預測的機器學習方法：
1.線性回歸（LinearRegression）：這是用於預測連續變數的常見方法，可以考慮歷史價格、交易量、市場指數等因素，並根據這些因素分析其與股票價格之間的相關關系。
2.K近鄰演算法（K-NearestNeighbors）：這個演算法可以在歷史數據中找到與目前市場狀態最相似的幾個樣本，並預測股票價格基於它們的價格行為。毀首野
3.支持向量機（SupportVectorMachine）：這個演算法通過構造一個分類器來預測股票價格的正面或負面趨勢，並根據這些趨勢來作出預測。
4.隨機森林（RandomForest）：這個演算法結合多個決策樹來預測股票價格，每一棵決策樹都考慮了歷史數據中的一部分特徵。
此外，還有一些其他機器學習方法，如決策樹、神經網路等，都可以應用於股票價格預測。但需要注意的是，任何機器學習方法都需要在大量纖喊真實數據的基礎上進行訓練和驗證，以確保它們可以對股票價格進行准確的預測。
⑻ 股票中畫線工具的線性回歸帶怎麼用
線性回歸分析是一種可以減少市場價格走勢「雜音」的方法之一。最簡單的解釋就是在價格線圖上畫一條直線，使得這條直線於每個價格距離的平方的加總是最小的。這種分析方式比均線靈敏，也可能會有更多的交易機會。而在回歸線的基礎上，這篇文章要探討2個新的參數：回歸線斜率以及R平方。利用這兩個參數的結合，我們來試著抓出價格的趨勢。
線性回歸畫法：
將滑鼠從一個相對低點拖曳到一個相對高點即得到百分比線。
用法：
線性回歸、線形回歸帶及線形回歸通道：線性回歸、線性回歸帶及線性回歸通道是根據數學上線性回歸的原理來確定一定時間內的價格走勢。線性回歸將一定時間內的股價走勢線性回歸，然後來確定這一段時間內的總體走勢；線性回歸帶是根據這一段時間內的最高、最低價畫出線性回歸的平行通道線；回歸通道是線性