股票預測波動率指標

① 股市高手進 歷史波動率指標 求編程公式

「十大股票軟體排行榜」里有個股診斷功能，裡面有效的分析了大盤及個股壓力位支撐位及消息面分析，一切都是免費的。

② 什麼是波動率指數

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19129

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

③ 股票波動率指標是哪個

股票的波動率指標一般是應用在期權上面，分為歷史波動率和隱含波動率。

歷史波動率：通過一個計算標准差的公式對標的工具在過去價格變化快慢進行衡量；

隱含波動率：只與期權有關，是期權市場對標的物在期權生存期內即將出現的統計波動率的預測。

投資者可以計算和比較兩種波動率，然後分析出對未來價格趨勢的預估，但是對專業要求相對較高。

④ 股票中波動率、市盈率有不同的分類嗎

很多在學習金融的朋友們可能會看到股票中有非常多的名詞，例如說波動率，還有計算企業價值的市盈率。很多玩兒就提出股票中波動率，還有市盈率，有什麼樣的分類，加下來就一起了解一下。

首先我們需要了解的就是這個波動率的含義，一般來說波動率其實是衡量標的物價格或者投資回報率波動的一個劇烈程度，某種程度上也是計算價格或者收益率的一個標准差，方差。代表了一個風險

啊，對於波動率的分類主要有三個，一個是隱含波動率，一個是歷史波動率，還有一個是已經實現的波動率。隱含波動率其實是一種靜態波動率的估計，是假定一定時期的波動率保持不變來計算歷史波動率則是看過去一段時間。

⑤ 股票波動率如何計算

波動率的計算方法分為上升趨勢和下降趨勢的波動率。
1、計算上升趨勢波動率的方法是，在上升趨勢中。用底部與底部的距離除以底部與底部的間隔。然後向上舍入。
即上升波動率=(第二個底部-第一個底部)/兩個底部之間的時間距離。
2、下降趨勢波動率的計算方法是，在下降趨勢中。頂部與頂部之間的距離除以頂部與頂部之間的間隔。並向上舍入，用它們作為坐標在紙上畫刻度。
即下降波動率=(第二個頂部-第一個頂部)/兩個頂部之間的時間距離。

拓展資料：
股票(stock)是股份公司所有權的一部分，也是發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。股票是資本市場的長期信用工具，可以轉讓，買賣，股東憑借它可以分享公司的利潤，但也要承擔公司運作錯誤所帶來的風險。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每家上市公司都會發行股票。
同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小，取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。
股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣，是資本市場的主要長期信用工具，但不能要求公司返還其出資。
股票是股份制企業（上市和非上市）所有者（即股東）擁有公司資產和權益的憑證。上市的股票稱流通股，可在股票交易所（即二級市場）自由買賣。非上市的股票沒有進入股票交易所，因此不能自由買賣，稱非上市流通股。
這種所有權為一種綜合權利，如參加股東大會、投票標准、參與公司的重大決策、收取股息或分享紅利等，但也要共同承擔公司運作錯誤所帶來的風險。
股票是一種有價證券，是股份公司在籌集資本時向出資人發行的股份憑證，代表著其持有者（即股東）對股份公司的所有權。股票是股份證書的簡稱，是股份公司為籌集資金而發行給股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣或作價抵押，是資金市場的主要長期信用工具。

⑥ 股票波動率怎麼查

股票波動率在交易軟體中顯示，投資者查看盤口信息就能看見，股票漲跌幅、振幅等都能代表股票的波動率。
【拓展資料】
波動率（Volatility）是一個用於衡量價格波動水平的指標，能夠反映出價格 偏離平均值的幅度。波動率越大，意味著價格波動幅度就越大，反之波動率越小，表示價格波動幅度越小。通常情況下，當其他因素不變，波動率越高期權的價格越高，反之價格越低。
50ETF期權波動率一般用來衡量50ETF這個指數的波動情況，也就是說，當50ETF或者上證50指數漲跌幅變化較大時，其波動率就會增加，反之，其波動率就會降低。
根據不同的計算方法，將波動率分為四種，歷史波動率、隱含波動率、未來波動率、預期波動率，其中較為常用的是歷史波動率和隱含波動率。
歷史波動率（Historical Volatility）也稱實際波動率，指標的資產在過去一段時間內所表現出的波動率，顧名思義它是利用標的資產歷史價格數據計算所得的波動率，因此具有確定性。我們在期權中使用的計算方式是通過計算一段時期標的價格變化幅度（漲跌幅）的標准差，並進行年化調整（乘以根號下250—交易日）。
隱含波動率（Implied Volatility指實際期權價格所隱含的波動率。由期權定價理論（B-S定價公式）可知，五個影響期權價格的因素分別為標的資產價格、到期時間、波動率、無風險利率和執行價格。將期權實際價格以及除波動率以外的其他參數帶入公式而反推出一個波動率數值，這個就是隱含波動率。
由於期權的實際價格是由期權買賣雙方交易而形成，是市場價格的真實映射。因此隱含波動率反映的是參與者對於市場未來的看法和預期，也被視為最接近當時的真實波動率。
在希臘字母中有一個專門表示波動率變1單位的時候，期權價格會變多少的Vega。Vega有幾個特點，首先所有期權的Vega都大於0，這是因為波動率越大，無論是看漲期權還是看跌期權都會越值錢；其次平值期權的Vega值最大，由於平值期權對各種因素的變動最為敏感，任何一個因素的變化都可能導致它變為實值或虛值期權；最後剩餘期限越長，Vega值越大。

⑦ 股票術語：波動率 什麼是實際波動率

實際波動率，度量波動率的方法，是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，大體上可分為參數法和非參數法兩類。
要明確實際波動率，首先要從波動率的概念入手。波動率（Volatility）：是指關於資產未來價格不確定性的度量。它通常用資產回報率的標准差來衡量。也可以指某一證券的一年最高價減去最低價的值再除以最低價所得到的比率。業內將波動率定義為價格比率自然對數的標准差。波動率的種類有：實際波動率，隱含波動率，歷史波動率等等，實際波動率便是波動率的一種。
波動率指數：
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，因為前者是人們對實際波動率的理解和認識，當然，歷史波動率往往是這種理論和認識的基礎。除此之外，人們對實際波動率的預測還可能來自經驗判斷等其他方面。
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。
期權定價模型需要的是在期權有效期內標的資產價格的實際波動率。相對於當期時期而言，它是一個未知量，因此，需要用預測波動率代替之，一般可簡單地以歷史波動率估計作為預測波動率，但更好的方法是用定量分析與定性分析相結合的方法，以歷史波動率作為初始預測值，根據定量資料和新得到的實際價格資料，不斷調整修正，確定出波動率。