线性回归是一种用于价格数据的分析工具，它可以用以下直线方程来表示：
y[x] = y0 + b*x
其中：
- x 是柱子的编号 (x=1..n);
- y[x] 是相应的价格（开盘价、收盘价、中位价等）；
- b 是比例系数;
- y0 是偏差。
该指标提供的线性回归斜率等于系数b的标准化版本。
b的计算公式为：
b = (n*Sxy - Sx*Sy)/(n*Sxx - Sx*Sx)
其中：
- Sx = Sum(x, x = 1..n) = n*(n + 1)/2;
- Sy = Sum(y[x], x = 1..n);
- Sxx = Sum(x*x, x = 1..n) = n*(n+1)*(2*n+1)/6;
- Sxy = Sum(x*y[x], x = 1..n);
- n 是LRS的周期（输入参数 Per）。
b的分母可以简化为：
n*Sxx - Sx*Sx = n*n*(n-1)*(n+1)/12
最终，b的完整公式可以简化为：
b = 6*(2*Sxy/(n + 1) - Sy)/n/(n - 1)
系数b并未标准化。如果我们希望LRS在不同货币对中有大致相同的范围，必须对其进行标准化。通常，我们通过简单移动平均（SMA）或线性加权移动平均（LWMA）来标准化b，公式如下：
SMA = Sy/n
LWMA = 2*Sxy/n/(n + 1)
对应的LRS版本为：
LRS_SMA = b/SMA = 6*(2*Sxy/Sy/(n + 1) - 1)/(n + 1)
LRS_LWMA = b/LWMA = 6*(1 - (n + 1)*Sy/Sxy/2)/(n + 1)
这两种标准化版本几乎没有区别，因此选择了SMA标准化方式。同时，由于LRS的数值非常小，指标值的计算和绘制采用每十万分之一的比例，以便大致适应-100到+100的范围。
