[更正：原圖下方六個小直方圖的標題有誤，已修正]

製作了一系列的直方圖(Histogram)，除了總體的乖離率和報酬之外，另外針對不同的乖離率繪製報酬率直方圖，應該較有實際意義。

不過還是得提醒一下，在這裡統計的勝率有其可能的誤導性，比方說報酬與乖離率的線性關係可能在不同時間段的情況不同，可能2009年負相關性比較明顯，而2010年的時候就偏向無相關(只是假設)。我想到可以吧報酬率和負的乖離率依照線性回歸係數修正后按時間畫在一個圖上，另外再算個兩者之差，這樣就比較能夠看出與線性模型契合度是否在不同時間上存在一致性。 今天有點晚了，明天再做。

這次這張圖R只用了不到50行code就做出來了，要是用python+pylab大概得花大量時間讀文檔，寫出來的code可能還會更長。所以應該是先學R再去學pylab(numpy+scipy+matplotlib)會比較輕鬆。

最近在學R（一個統計學計算和製圖軟體）、順便複習複習統計學，接下來應該陸續會把一些練習的成果放上來做個記錄和分享。

給自己的第一個任務是簡單分析現在股市分析師最喜歡用的“季線”是否真的能作為多空走向的指標。所謂“季線”我查到有兩個定義，一個是60天的移動平均線，另一個是72天的，我這裡採取72天定義。數據來源是Yahoo! Finance，統計2003/01/02至2011/11/18的台灣加權指數收盤價（2003年以前的數據沒有成交量資訊，為了統計時間段的一致性，只採用2003年以後的數據）。

第一步先做出走勢圖，畫上季線（藍色）和乖離率（紅色），乖離率為當日收盤價和72日平均之差除以72日平均。所以只要紅色的線在零以上就是指數在季線之上。可以看出最近的乖離率走勢有些類似2004年第二季左右的時候。（字有點小，請點圖片看大圖，以後會改進…）

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