以下是关于最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计的理论推导与证明的详细解析，内容涵盖基本假设、一元/多元线性回归的推导、统计性质及几何解释等内容。 1. ​最小二乘法的核心思想与基本假设​ ​核心思想​：通过最小化残差平方和（RSS）求解模型参数： (1)   其中 \mathbf{y} 为观测值向量，\mathbf{X} 为设计矩阵，\boldsymbol{\beta} 为待估参数向量。 ​经典线性回归模型（CLR）的假设​： ​线性关系​：y_i = \mathbf{…

以下是对股票数据分类及指标的整理 一、股票数据分类逻辑 ​技术面数据​ ​核心逻辑​：市场行为反映在价格与成交量中，通过历史数据预测未来走势。 ​数据来源​：实时行情、历史K线、交易量等市场行为数据。 ​适用场景​：短期交易、趋势跟踪、买卖时机判断。 ​基本面数据​ ​核心逻辑​：股票内在价值由公司财务、行业地位等核心因素决定。 ​数据来源​：财务报表、行业报告、宏观经济数据。 ​适用场景​：长期投资、价值挖掘、风险评估。 二、技术面指标详解与实战应用 1. 移动平均线（MA） ​公式​： SMA = (周期内收盘…