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scipy线性回归:计算时间序列上的支撑线和阻力趋势线

scipy线性回归是一种基于scipy库的统计学方法，用于计算时间序列数据上的支撑线和阻力趋势线。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的模型，通过拟合数据点到一条直线上，来预测未来的趋势。

支撑线是指在价格下跌过程中，价格停止下跌并开始反弹的水平线。它代表了市场上的买盘力量，当价格接近支撑线时，可能会有更多的买盘进入市场，从而推动价格上涨。

阻力趋势线是指在价格上涨过程中，价格停止上涨并开始下跌的水平线。它代表了市场上的卖盘力量，当价格接近阻力趋势线时，可能会有更多的卖盘进入市场，从而推动价格下跌。

scipy库是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学、科学和工程计算功能。在scipy库中，可以使用线性回归方法来计算支撑线和阻力趋势线。具体的实现可以使用scipy中的stats模块中的linregress函数。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla），这些产品提供了强大的机器学习和数据分析能力，可以用于处理时间序列数据和进行线性回归分析。

总结：scipy线性回归是一种用于计算时间序列数据上的支撑线和阻力趋势线的统计学方法。腾讯云提供了相关的机器学习和数据分析平台，可以用于处理和分析时间序列数据。

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