股票波動性指標

㈠ 什麼是波動率指數

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摘要

在學術界和金融界，分析高頻財務數據的經濟價值現在顯而易見。它是每日風險監控和預測的基礎，也是高頻交易的基礎。為了在財務決策中高效利用高頻數據，高頻時代採用了最先進的技術，用於清洗和匹配交易和報價，以及基於高收益的流動性的計算和預測。

高頻數據的處理

在本節中，我們討論高頻金融數據處理中兩個非常常見的步驟：（i）清理和（ii）數據聚合。

> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7

高頻數據的匯總

通常不會在等間隔的時間點記錄價格，而許多實際波動率衡量方法都依賴等實際間隔的收益。有幾種方法可以將這些非同步和/或不規則記錄的序列同步為等距時間數據。
最受歡迎的方法是按照時間匯總，它通過獲取每個網格點之前的最後價格來將價格強制為等距網格。

> # 載入樣本價格數據> data("sample");> # 聚合到5分鍾的采樣頻率：> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420> # 聚合到30秒的頻率：> tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670

在上面的示例中，價格被強制設置為5分鍾和30秒的等距時間網格。此外，aggregates函數內置於所有已實現的度量中，可以通過設置參數align.by和align.period來調用該函數。在這種情況下，首先將價格強制等間隔的常規時間網格，然後根據這些常規時間段內執行觀察值的收益率來計算實際度量。這樣做的優點是，用戶可以將原始價格序列輸入到實際度量中，而不必擔心價格序列的非同步性或不規則性。

帶有時間和波動率計算的價格示例：

> #我們假設stock1和stock2包含虛擬股票的價格數據：> #匯總到一分鍾：> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新時間聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));> #計算跳躍魯棒的波動性指標> #基於同步數據rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #計算跳躍和雜訊魯棒的波動性度量> #基於非同步數據：

實際波動性度量

高頻數據的可用性使研究人員能夠根據日內收益的平方來估計實際波動性（Andersen等，2003）。實際上，單變數波動率估計的主要挑戰是應對（i）價格的上漲和（ii）微觀結構雜訊。因此多變數波動率估計也引起了人們的注意。高頻軟體包實施了許多新近提出的實際波動率方法。

下面的示例代碼說明了日內周期的估計：

> #計算並繪制日內周期> head(out); returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941

最受歡迎的見解

1.HAR-RV-J與遞歸神經網路（RNN）混合模型預測和交易大型股票指數的高頻波動率

2.WinBUGS對多元隨機波動率模型：貝葉斯估計與模型比較

3.波動率的實現：ARCH模型與HAR-RV模型

4.R語言ARMA-EGARCH模型、集成預測演算法對SPX實際波動率進行預測

5.使用R語言隨機波動模型SV處理時間序列中的隨機波動率

6.R語言多元COPULA GARCH 模型時間序列預測

7.R語言基於ARMA-GARCH過程的VAR擬合和預測

8.R語言隨機搜索變數選擇SSVS估計貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型

9.R語言對S＆P500股票指數進行ARIMA + GARCH交易策略

㈡ 股票趨勢指標有哪些

指標有很多 掌握哪個用哪個 MACD配合均線看中期趨勢，KDJ看短期波動。<br />做股票指標具有滯後性，因為指標是事後諸葛亮。<br />中長線只需要看成交量和周均線就可以了。

㈢ 股票中收益波動率是什麼意思,怎麼計算

股票波動率：波動率是指標的資產投資回報率的變化程度，有實際波動率和歷史波動率之分。它是江恩理論的一個重要內容，在期貨期權市場的指導意義較股票市場更大。

實際波動率

實際波動率又稱作未來波動率，它是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，由於投資回報率是一個隨機過程，實際波動率永遠是一個未知數。或者說，實際波動率是無法事先精確計算的，人們只能通過各種辦法得到它的估計值。

歷史波動率

歷史波動率是指投資回報率在過去一段時間內所表現出的波動率，它由標的資產市場價格過去一段時間的歷史數據（即St的時間序列資料）反映。這就是說，可以根據{St}的時間序列數據，計算出相應的波動率數據，然後運用統計推斷方法估算回報率的標准差，從而得到歷史波動率的估計值。顯然，如果實際波動率是一個常數，它不隨時間的推移而變化，則歷史波動率就有可能是實際波動率的一個很好的近似。

波動率計算方法

1、上升趨勢的波動率計算方法是：在上升趨勢中，底部與底部的距離除以底部與底部的相隔時間，取整。上升波動率=（第二個底部-第一個底部）/兩底部的時間距離。

2、下降趨勢的波動率計算方法是：在下降趨勢中，頂部與頂部的距離除以頂部與頂部的相隔時間，取整。並用它們作為坐標刻度在紙上繪制。下降波動率=（第二個頂部-第一個頂部）/兩頂部的時間距離。

(3)股票波動性指標擴展閱讀：

股票收益率是反映股票收益水平的指標

1、是反映投資者以現行價格購買股票的預期收益水平。它是年現金股利與現行市價之比率。本期股利收益率=(年現金股利/本期股票價格)*100%。

2、股票投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間獲得的收益率為持有期收益率。持有期收益率=[(出售價格-購買價格)/持有年限+現金股利]/購買價格*100%。

3、公司進行拆股必然導致股份增加和股價下降，正是由於拆股後股票價格要進行調整，因而拆股後的持有期收益率也隨之發生變化。

拆股後持有期收益率=(調整後的資本所得/持有期限+調整後的現金股利)/調整後的購買價格*100%。

㈣ 有沒有什麼技術指標或者統計學工具能夠反映股票的波動性和趨勢性，

現在的指標都起不了多大的作用了樣
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優優數學學校提示：孩子不聽話的很大原因是缺乏家長的關系，你統計一下，你花在，股票、工作以及孩子上面的精力各佔多少，如果關心孩子孩子的比例占不到20%，那麼請不要責怪孩子學習不用心，不聽話，應該好好反思一下了。lichao

㈤ 網易股票波動性漲跌如何，各項指標怎麼樣

你一毛錢不花 就想知道幾萬塊錢的消息

㈥ 股票,有關波動幅度的指標

如果是免費軟體，試試選股功能，條件選擇波動在多大之間就行，我用的是操盤手收費軟體，功能比較全，有詳細的統計功能 ，也有強大的選股功能。呵，如果免費軟體沒有的話，那對你說，周期性的行業的股票波動最大，比如煤炭，有色，汽車，房產等。你在裡面挑吧。

㈦ 度量股票市場的波動性有哪些常見方法

1.首先你要知道股票的數據是時間序列數據。
經研究表明，股票數據是有自相關性的，所以古典的回歸模型擬合常常是無效的。

2.另外股票數據序列是具有平穩性，或一階差分、高階差分平穩性
所以一般來說都會採用平穩性時間序列模型。
簡單的如AR(p), MA(q), ARMA(p,q)模型等。

3.但由於這些數據往往還有條件異方差性。進一步的模型修正
有ARCH(p) , GARCH(p,q)等模型。

3中的模型是現今一些研究股票波動的主流手段的基礎。

4.如果要研究多支股票波動的聯合分布，可以用Copula理論進行建模(這個一般用於VaR,ES風險度量，比較前沿，國內90年代才開始引進，但並不算太難)

5.另外還有一些非實證的手段，那是搞數學的弄的了

㈧ 請問股票波動率如何計算

波動率的計算：

江恩理論認為，波動率分上升趨勢的波動率計算方法和下降趨勢的波動率計算方法。

1、上升趨勢的波動率計算方法是：在上升趨勢中，底部與底部的距離除以底部與底部的相隔時間，取整。

上升波動率=（第二個底部-第一個底部）/兩底部的時間距離

2、下降趨勢的波動率計算方法是：在下降趨勢中，頂部與頂部的距離除以頂部與頂部的相隔時間，取整。並用它們作為坐標刻度在紙上繪制。

下降波動率=（第二個頂部-第一個頂部）/兩頂部的時間距離

拓展資料：

股市波動率的類型：

1、實際波動率

實際波動率又稱作未來波動率，它是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，由於投資回報率是一個隨機過程，實際波動率永遠是一個未知數。或者說，實際波動率是無法事先精確計算的，人們只能通過各種辦法得到它的估計值。

2、歷史波動率

歷史波動率是指投資回報率在過去一段時間內所表現出的波動率，它由標的資產市場價格過去一段時間的歷史數據（即St的時間序列資料）反映。這就是說，可以根據{St}的時間序列數據，計算出相應的波動率數據，然後運用統計推斷方法估算回報率的標准差，從而得到歷史波動率的估計值。

顯然，如果實際波動率是一個常數，它不隨時間的推移而變化，則歷史波動率就有可能是實際波動率的一個很好的近似。

3、預測波動率

預測波動率又稱為預期波動率，它是指運用統計推斷方法對實際波動率進行預測得到的結果，並將其用於期權定價模型，確定出期權的理論價值。

因此，預測波動率是人們對期權進行理論定價時實際使用的波動率。這就是說，在討論期權定價問題時所用的波動率一般均是指預測波動率。需要說明的是，預測波動率並不等於歷史波動率。

4、隱含波動率

隱含波動率是期權市場投資者在進行期權交易時對實際波動率的認識，而且這種認識已反映在期權的定價過程中。從理論上講，要獲得隱含波動率的大小並不困難。

由於期權定價模型給出了期權價格與五個基本參數（St，X，r，T-t和σ）之間的定量關系，只要將其中前4個基本參數及期權的實際市場價格作為已知量代入期權定價模型，就可以從中解出惟一的未知量σ，其大小就是隱含波動率。因此，隱含波動率又可以理解為市場實際波動率的預期。

參考鏈接：網路：波動率指數

㈨ 測量股票價格波動幅度的最佳指標是哪幾個

股票價格波動與鍾擺
說起來股票價格波動與鍾擺的運動有很多相似的地方.
股市中股票價格的波動很象鍾擺的運動軌跡。
股市中的股票價格漲上來又降下去。總是在不同的價位上下來回波動。這種波動的股票價格差別，為博取利差的人提供機會和沖動力。使買賣交易延續下去。顯現股票市場的活力.
我們再看看機械鍾鍾擺的運動軌跡。也是擺過來又擺過去。鍾擺的均勻波動，為機械鍾指針的計量走時提供了助力。完成鍾表指針計量報時的運動功能.

要是我們把股市股票價格變動與鍾擺波動作一下對比，就會看到它們之間有好多相同相似的 地方.也能給我們些啟迪.
1 股價的波動軌跡與鍾擺的運動過程很相似。而且在自然界這種波動現象是普遍存在的。並不僅僅這兩種物像中存在波動，波動是一種普遍存在的現象.

上市股票的價格，不管是漲到多高，或落跌到多低，都必然要有一個波動回歸。不要為一時的價格扭曲現象迷惑難解，焦慮不安。股票的價格波動就象鍾擺每次運動到一個終極頂點都要回歸朝相反的方向運動。價格波動回歸.

如果我們回顧所有股票市場股價的運動也確實是按這種不斷的重復性波動來運行的。
2 鍾擺波動助力時鍾為我們展示現在的時間。而股價的波動曲線，是記錄股票的歷史價格.
3 中線。鍾擺的波動是有一個中線。起於中線，最後停在中線。一但遠離這個中線，就必然要回歸到中線。到達中線又因慣性力原理，鍾擺朝又一個極端運動。
股市股票的波動也是有一個中線。股價的波動是圍繞這個中線來回波動。
股票的價格中線，與上市公司的真實價值價格有關。與股市中的諸多因素有關.

一旦股票價格回歸到中線的位值就有可投資的價值。當然中線價與公司凈資產。分紅派息高低等有關.股票到達中線位置這就是對要投資股票的人發出可以買進的信號。

4 鍾擺的波動與股市的波動還是有很多的不同之處。鍾擺的波動是很有規律的運動波型。而股市股票價格的波動變化很大。每分鍾每小時，每天，每月都有很大的變化和差別。股市的波動很復雜。它是變數很大的波動。不均勻。不規則。這是它不同於鍾擺波動的 地方。原因是影響股價波動的素太多。
我們總結對比股票價格波動與鍾擺的運動有如下幾個問題需要關註：
[1]股價波動是正常現象，盡管有時表現為各種極端化。如果我們能夠很好的掌握這些變化波動的規律,對我們掌握買進賣出股票是有幫助的.

[2]股票價格波動的重復性，可回歸。

[3]波動的「中線」是我們確定股價高低的基礎。是比較股票價格波動重要參考.

[4]影響波動的原因。這些原因很多。象公司的經營好壞，宏觀經濟，股票市場情況，等等。