本功能思路来源于《趋势永存：打败市场的动量策略》第七章，简要介绍如下：
一种常见的股票排序方法是按当前价格与其均线之间的差价来排序，但这种方法没有考虑到股票的正常波动。 这将导致高波动率的股票往往排名靠前，这类股票通常会远离其均线之后开始下跌。 我们想买的股票不仅能随着时间的推移获得可观的收益，而且还能尽可能平稳地移动。我们的排名方法需要同时考虑股票的动量和波动率。
线性回归得到的斜率是过去一段时间内平均每天涨跌多少美元（单位货币）。但同样每天上涨 2 美元，股价为 10 美元比 100 美元的股票显然涨幅更大。 而指数回归的斜率表示每日平均涨跌幅的百分比。这本书中使用 90 个交易日内（中期）的价格动量排名方法。
衡量指数回归的结果是否符合回归曲线：决定系数，通常用 R2 来表示。 最小值为 0，最大值为 1，R2 越低，回归曲线的拟合性越差。
把这两者相乘，如果回归线的拟合程度较低，该数值会下降。 这意味着我们利用年化收益率来衡量动量，并通过考虑波动率来添加惩罚项。 波动率越高，惩罚越严重。对于那些兼具高波动率和高收益率的股票，会在排名上发生重大变化。