QMT 量化实战：用 Python 实现线性回归通道，精准识别趋势中的支撑与压力（下）

书接上回，下面是python的实现，

我们用上面 get_hq 方法获取数据，再用 scikit-learn 来做回归。

结果如下：

运行后，你就能看到一条"红色的回归线"，上下两条虚线就是通道。

如何用呢？

1. 判断压力位：股价一旦接近上轨，就要警惕回调风险。
2. 判断支撑位：股价接近下轨，往往容易获得支撑，可能出现反弹。
3. 判断趋势：回归线本身的斜率，也能帮我们判断中期趋势是上涨还是下跌。

注意：这是一个辅助工具，不是买卖信号。结合成交量、基本面等一起分析，效果更佳。

实战小技巧 ：

1. 调整通道宽度：本文用了 ±2 个标准差，你也可以试 ±1.5 或 ±2.5 来适配不同波动率的股票。
2. 不同周期验证：日线、周线、甚至分钟线都可以画通道，短线和长线结合会更有参考价值。
3. 结合交易策略：比如回到下轨时分批建仓，接近上轨逐步减仓，这样比"盲目追涨杀跌"要理性得多。

风险提示

本文所有内容仅为量化技术学习与交流，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。任何基于本文代码进行的实盘交易，盈亏自负。