Garis regresi linear menghampiri persamaan garis lurus terhadap data harga seperti berikut:
y[x] = y0 + b*x
Di mana:
- x adalah nombor bar (x=1..n);
- y[x] adalah harga yang bersesuaian (buka, tutup, median dan lain-lain);
- b adalah pekali perkadaran;
- y0 adalah bias.
Sudut garis regresi linear yang diberikan oleh penunjuk ini adalah versi dinormalisasi dari pekali b.
Formula untuk b adalah:
b = (n*Sxy - Sx*Sy)/(n*Sxx - Sx*Sx)
Di mana:
- Sx = Jumlah(x, x = 1..n)= n*(n + 1)/2;
- Sy = Jumlah(y[x], x = 1..n);
- Sxx = Jumlah(x*x, x = 1..n) = n*(n+1)*(2*n+1)/6;
- Sxy = Jumlah(x*y[x], x = 1..n);
- n adalah tempoh LRS (parameter input Per).
Penyebut bagi b boleh dipermudahkan kepada:
n*Sxx - Sx*Sx = n*n*(n-1)*(n+1)/12
Akhirnya, keseluruhan persamaan untuk b boleh dipermudahkan kepada:
b = 6*(2*Sxy/(n + 1) - Sy)/n/(n - 1)
Pekali b tidak dinormalisasi. Ia perlu dinormalisasi jika kita ingin LRS mempunyai julat yang lebih kurang sama untuk pasangan mata wang yang berbeza. Ia sesuai untuk menormalkan b dengan membahagikannya dengan sama ada purata bergerak sederhana (SMA) atau purata bergerak berbobot linear (LWMA), yang diberikan oleh:
SMA = Sy/n
LWMA = 2*Sxy/n/(n + 1)
Versi LRS yang bersesuaian diberikan oleh:
LRS_LWMA = b/LWMA = 6*(1 - (n + 1)*Sy/Sxy/2)/(n + 1)
Kedua-dua versi normalisasi ini hampir tidak dapat dibezakan. Oleh itu, normalisasi SMA dipilih untuk penunjuk ini. Juga, kerana nilai LRS yang sangat kecil, nilai penunjuk dikira dan dilukis dalam bahagian per 100 ribu untuk masuk ke dalam julat -100 hingga +100.
