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TA.LINEARREG_SLOPE() - 线性回归斜率
线性回归斜率 (Linear Regression Slope)
计算线性回归线的斜率，用于判断趋势方向和强度。
语法
python
TA.LINEARREG_SLOPE(close, timeperiod=14)参数
| 参数名 | 类型 | 必选 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| close | any | 否 | - | 收盘价数组 |
| timeperiod | any | 否 | - | 回归周期，默认 14 |
返回值
返回斜率数组：
- 正值：上升趋势
- 负值：下降趋势
- 接近0：横盘震荡
计算方法
线性回归斜率表示回归线的倾斜程度：
plaintext
Slope = b = Σ((x - x̄)(y - ȳ)) / Σ((x - x̄)²)
其中：
x = 时间索引
y = 价格
x̄ = 时间平均值
ȳ = 价格平均值斜率的绝对值越大，趋势越强。
信号解读
斜率数值
- slope > 0.1：强势上升趋势
- 0 < slope < 0.1：弱上升趋势
- -0.1 < slope < 0：弱下降趋势
- slope < -0.1：强势下降趋势
斜率变化
- 斜率由负转正：趋势反转向上
- 斜率由正转负：趋势反转向下
- 斜率扩大：趋势加速
- 斜率缩小：趋势减弱
基础示例
趋势强度判断
python
def main():
while True:
records = exchange.GetRecords()
if len(records) < 50:
Sleep(1000)
continue
closes = [r['Close'] for r in records]
# 计算线性回归斜率
slope = TA.LINEARREG_SLOPE(closes, 14)
current_slope = slope[-1]
Log(f"线性回归斜率: {current_slope:.4f}")
# 判断趋势
if current_slope > 0.1:
Log("✅ 强势上升趋势")
elif current_slope > 0:
Log("📈 弱上升趋势")
elif current_slope > -0.1:
Log("📉 弱下降趋势")
else:
Log("❌ 强势下降趋势")
Sleep(60000)高级应用
趋势反转检测
python
def main():
while True:
records = exchange.GetRecords()
if len(records) < 100:
Sleep(1000)
continue
closes = [r['Close'] for r in records]
# 计算斜率
slope = TA.LINEARREG_SLOPE(closes, 20)
# 检测趋势反转
if slope[-2] < 0 and slope[-1] > 0:
Log("✅ 斜率由负转正，趋势反转向上")
# exchange.Buy(...)
elif slope[-2] > 0 and slope[-1] < 0:
Log("❌ 斜率由正转负，趋势反转向下")
# exchange.Sell(...)
# 趋势加速
if slope[-1] > slope[-2] and slope[-2] > slope[-3]:
if slope[-1] > 0:
Log("📈 上升趋势加速")
else:
Log("📉 下降趋势加速")
Sleep(60000)斜率背离策略
python
def main():
while True:
records = exchange.GetRecords()
if len(records) < 100:
Sleep(1000)
continue
closes = [r['Close'] for r in records]
# 价格和斜率
slope = TA.LINEARREG_SLOPE(closes, 20)
# 价格创新高但斜率减弱
if closes[-1] > max(closes[-20:-1]):
if slope[-1] < slope[-5]:
Log("⚠️ 顶背离：价格新高但斜率减弱")
# 价格创新低但斜率减弱
if closes[-1] < min(closes[-20:-1]):
if slope[-1] > slope[-5]:
Log("💡 底背离：价格新低但斜率减弱")
Sleep(60000)参数优化建议
| 周期 | 推荐值 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 短期 | 7-10 | 日内交易 |
| 中期 | 14-20 | 波段交易 |
| 长期 | 30-50 | 趋势跟踪 |
与其他指标配合
斜率 + 线性回归
python
lr = TA.LINEARREG(closes, 20)
slope = TA.LINEARREG_SLOPE(closes, 20)
# 上升趋势 + 价格回调
if slope[-1] > 0 and closes[-1] < lr[-1]:
Log("趋势向上，价格回调，买入机会")斜率 + RSI
python
slope = TA.LINEARREG_SLOPE(closes, 20)
rsi = TA.RSI(closes, 14)
# 强势上升 + RSI未超买
if slope[-1] > 0.1 and rsi[-1] < 70:
Log("强势上升且未超买")注意事项
- 单位敏感：斜率值受价格单位影响
- 阈值调整：不同资产需调整判断阈值
- 配合价格：斜率应与价格走势结合分析
- 周期影响：长周期更平滑，短周期更敏感
- 横盘市场：震荡市斜率接近0，信号不明显
相关指标
实战要点
买入信号
✅ 斜率由负转正（反转） ✅ 斜率 > 0.1（强势上升） ✅ 斜率增大（趋势加速）
卖出信号
❌ 斜率由正转负（反转） ❌ 斜率 < -0.1（强势下降） ❌ 斜率减弱（趋势衰竭）