- 线性回归：线性回归是一种统计学上的方法，用于预测两个或多个变量之间存在线性关系。在量化投资中，可以用机器学习算法来预测股票价格的未来走势。常见的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等（不在讨论范围内）。
我们常说的线性回归是一种统计学上的方法，用于建立两个或多个变量之间的线性关系模型。以下是线性回归的常用数学公式：
- 简单线性回归：
y = β0 + β1*x + ε
其中，y是响应变量（因变量），x是解释变量（自变量），β0和β1是回归系数，ε是误差项。该公式表示响应变量y与解释变量x之间的线性关系，即y等于β0加上β1乘以x再加上误差项ε。
- 多元线性回归：
y = β0 + β1*x1 + β2*x2 + … + βp*xp + ε
其中，y是响应变量（因变量），x1, x2, ..., xp是解释变量（自变量），β0和β1, β2, ..., βp是回归系数，ε是误差项。该公式表示响应变量y与多个解释变量之间的线性关系，即y等于β0加上β1乘以x1再加上β2乘以x2再加上...直到βp乘以xp再加上误差项ε。
- 最小二乘法：
最小二乘法是一种用于拟合线性模型的统计学方法。它的目标是找到一条直线（或者多条直线），使得所有数据点到这条直线的距离的平方和最小。对于简单线性回归，最小二乘法的拟合直线为：
y = β0 + β1*x
其中，β0和β1是使得所有数据点到直线y = β0 + β1*x的距离的平方和最小的系数值。对于多元线性回归，最小二乘法的拟合直线为：
y = β0 + β1*x1 + β2*x2 + … + βp*xp
其中，β0, β1, β2, ..., βp是使得所有数据点到直线y = β0 + β1*x1 + β2*x2 + … + βp*xp的距离的平方和最小的系数值。
这些公式是线性回归的基础，但是实际应用中可能还需要考虑其他因素，如误差项的分布、模型的拟合优度等等。
这些都是一些基础数学知识，对你做果仁策略也许起不到什么作用。
