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在 "美好的过去"，编码员试图优化所有可以优化的代码。其中一个例子就是优化 Liner 回归计算。编码员 "mathematics"（如果我没记错的话，如果我说错了，请纠正我）提出了一个简化的线性回归值公式：3*lwma - 2*sma
由于 lwma 和 sma 都可以优化为所谓的 "少循环模式"，因此它被当作最佳计算方法，并产生了正确的值。但这种计算方法缺少 "正常 "线性回归值计算所需的中间值：
- 线性回归截距
- 和线性回归线的斜率
因此，这里有一种不同的线性回归计算方法（最优方法：使用所谓的 "少循环模式"），但同时具有截距和斜率。
由MetaQuotes Ltd译自英文
原代码： https://www.mql5.com/en/code/50492
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Linear Regression Slope
线性回归斜率
