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美股期权交易基础

指标-趋势线

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指标-趋势线

关键词 趋势趋势跟踪 2019-03-11

扇形线形态特征及流行的扇形分析方法

扇形线形态特征及流行的扇形分析方法

扇形线的形态特征扇形线(fan principle )与趋势线有很紧密的联系,初看起来像趋势线的调整。扇形线丰富了趋势线的内容,明确给出了趋势反转(不是局部短暂

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Q:在Excel的图表中添加趋势线以后,可以在趋势线的选项中设置显示趋势线公式和R平方值,这个R平方值是什么意思?有何用途?
A:R平方值是趋势线拟合程度的指标,它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度,拟合程度越高,趋势线的可靠性就越高。
R平方值是取值范围在0~1之间的数值,当趋势线的 R 平方值等于 1 或接近 1 时,其可靠性最高,反之则可靠性较低。R平方值也称为决定系数。

用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时,实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致,即各实验点(xi,yi)并不一定都落在回归线上,各实验点偏离回归线的程度,可用它们的总偏差平方和(总平方和)SST(sum of squares for total)来表征,SST=∑(yi-Yi)+∑(Yi-y),其中y是各实验值yi的平均值。SSR(sum of squares for regression)=∑(Yi-y)称为回归平方和,SSE (sum of squares for error)=∑(yi-Yi)称为残差平方和。残差平方和越小,自变量与因变量之间的相关性越好。

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置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度,其给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的“一个概率”。 [1]

置信区间 理论描述

置信区间是一种常用的区间估计方法,所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间 [2] 。对于一组给定的样本数据,其平均值为μ,标准偏差为σ,则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ,其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ,Ζα/2即为对应的标准分数。 [1]

置信区间 计算公式

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的,显著性水平通常称为α(希腊字母alpha),如前所述,绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α),或者100×(1-α)%。于是,如果α=0.05,那么置信度则是0.95或95%,后一种表示方式更为常用 [2] 。置信区间的常用计算方法如下: