線形回帰係数

解説

線形回帰係数とは、線形回帰直線式の傾きのことです。
その線形回帰直線とは、n期間の2次元データー(日足データではマーケットデーターと日にち)のばらつきで、Y軸方向(株価)のマーケットデーターと線形回帰直線の幅(残差)の二乗和が最小になるように計算された直線です。

計算方法

実際に線形回帰係数を算出することは難しいので割愛しますが、それを使用した線形回帰直線の計算式は下記のようになります。

Y=aX+b

Y=線形回帰理論値(理論上の予想株価)
a=回帰係数(直線の傾きを表す)
X=この場合は日にち
b=切符

設定方法

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これは、終値を元のデーターとした、前日の期間10日間線形回帰係数が2日前の線形回帰係数よりも大きい(上傾きが急である)ことを表しています。

使用方法

数日前よりも、傾きが大きくなるということは、上昇していると考えることが出来ると思われます。