线性回归函数是期货交易中常用的技术分析工具，可以帮助交易者预测期货价格的走势。

期货线性回归函数判断基本原则

• 最小二乘法：线性回归函数的拟合过程是基于最小二乘法，即找到一条直线，使得其与所有数据点的距离之和最小。
• 回归系数：线性回归函数由一根直线方程表示，其中斜率（β1）表示价格变动趋势，截距（β0）表示趋势线在纵轴上的截距。
• 相关系数：相关系数（r）表示拟合直线与数据点之间的相关性。相关系数越接近 1 或 -1，表示线性关系越强。

具体判断原则

1. 判断趋势

• 正斜率：β1 为正，表明价格呈现上升趋势。
• 负斜率：β1 为负，表明价格呈现下降趋势。

2. 判断相关性

• 强相关：|r| > 0.8，表示价格变动与线性回归函数高度相关。
• 弱相关：|r| < 0.5，表示价格变动与线性回归函数相关性较弱。

3. 判断回归效果

• 高拟合度：R² 接近 1，表示回归函数拟合数据点效果好。
• 低拟合度：R² 接近 0，表示回归函数拟合数据点效果差。

4. 应用规则

• 当价格趋势明显，相关性强且拟合度高时，可以根据线性回归函数预测价格走势。
• 当价格趋势不明显，相关性弱或拟合度较低时，线性回归函数的预测准确率会降低。

实例

如下图所示，对某一期货价格进行线性回归分析，得到以下结果：

• β1 = 0.02（正斜率，表明价格上升趋势）
• r = 0.9（强相关，价格变动与回归函数高度相关）
• R² = 0.85（高拟合度，回归函数拟合数据点效果好）

根据这些结果，我们可以判断：该期货价格呈现上升趋势，相关性强，线性回归函数能较好地预测价格走势。

注意事项

• 线性回归函数只是一种预测工具，并不能保证预测准确。
• 在使用线性回归函数之前，需要考虑多种因素，包括市场情绪、基本面变化等。
• 线性回归函数只适用于相对平稳的市场环境。在剧烈波动或趋势突变时，其预测准确率会下降。