① 度量股票市场的波动性有哪些常见方法
1.首先你要知道股票的数据是时间序列数据。
经研究表明，股票数据是有自相关性的，所以古典的回归模型拟合常常是无效的。
2.另外股票数据序列是具有平稳性，或一阶差分、高阶差分平稳性
所以一般来说都会采用平稳性时间序列模型。
简单的如AR(p), MA(q), ARMA(p,q)模型等。
3.但由于这些数据往往还有条件异方差性。进一步的模型修正
有ARCH(p) , GARCH(p,q)等模型。
3中的模型是现今一些研究股票波动的主流手段的基础。
4.如果要研究多支股票波动的联合分布，可以用Copula理论进行建模(这个一般用于VaR,ES风险度量，比较前沿，国内90年代才开始引进，但并不算太难)
5.另外还有一些非实证的手段，那是搞数学的弄的了
② 我朋友有一个股票稳定交易系统，请问怎么验证
首先这报表回测信息太少,又不值观.
回测报表最直观的就是资金曲线.
例如通达信回测会自动生成很比较直观报表.
这策略都已经用通达信回测了,
为什么直截那么点截图,连个个资金曲线都没有.
再有就是策略不能只看胜率,也要看最大回撤,等等很多信息.
再有就是这回测是如何设置的,例如回测的周期,滑点是多少,以什么价格计算,手续费的设置.开平仓信号等等.这些都没有.
再有这个策略回测的时间段太短了.
如果这是一个日线策略,回测的时段怎么的也得在15年左右.这样才能看出这个策略在,牛市,熊市,盘整等各种行情下的表现.
再有就是回测的品种,是回测所有股票,还是沪深300,或者中小版,创业板,是否剔除st.等等.
就算历史回测可以盈利,还要模拟交易观察.
就算回测模拟都通过了,模拟的环境和真实交易环境也是有很大差别的.
既然这策略能用通达信回测说明这策略已经能写成选股公式,或者专家指标了.
其实很简单你想验证这个策略好不好用,找个看得懂公式代码的,一看就明白这策略的交易思路了.
③ 15年的数据需要做平稳性吗
不需要的，15年的数据是不要做平稳性的，检验效率低，数据挺少的也。
④ 一支股票的价格怎样才算是稳定
其实只要在14.3到15块之间波动都算稳定 每天的涨跌幅在百分之1..5到2就好了
⑤ 在stata中怎样检验数据的平稳性
用stata进行平稳性检验的方法：
1、点击面板上的额ADF检验
2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验
Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
⑥ 怎么从arma的结果图看各个变量的系数
利用以上得出的模型.ARMA模型的检验。最终选取ARIMA(1。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,模型拟合基本符合。
5.股价预测,首先直接对数据平稳检验,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。
选取长江证券股票具体数据进行实证分析
1.数据选取,即可认为残差中没有包含太多信息。在后期,再观察其平稳性,对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近。
由于时间序列模型往往需要大样本。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。
(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p。
数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)
从上图可看出有一定的趋势走向,应为非平稳过程,对其取对数lnS,1,所以这里我选取长江证券从09/03。选取ARIMA(1,且Q值基本通过检验,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验;20到09,然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。
有一定的误差;06/19日开盘价,即不平稳。
可以看出lnS没有通过检验,也是一个非平稳过程,那么我们想到要对其进行差分。
(2)一阶差分后平稳性检验,ADF检验结果如下,通过1%的显着检验,即数据一阶差分后平稳,波动较大,这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,但相比前期的涨跌趋势基本吻合,这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一,没通过检验,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,并定阶。
2,明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显着水平下的临界值的,所以可以通过平稳性检验。
3.确定适用模型.数据平稳性分析。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。
先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。
(1)ADF平稳性检验,残差不明显存在相关,1。
可以看出差分后,被广泛应用到经济领域预测中,MA或者是ARMA模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题,可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件,可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值,其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型
⑦ eviews 怎么进行平稳性检验，协整检验，还有GRANGER因果检验，操作步骤SPSS的可以么
平稳性检验使用ADF方法，它针对的是单个序列。在你的workfile中双击待检验的序列，在弹出的序列查看窗口左上角依次view/unit root test设定好参数点击OK。
协整检验针对的是多个序列，以group的形式打开，在group窗口左上角依次view-cointegeation test，设定参数，点击确定。
GRANGER因果检验与协整检验操作类似，依次view-Granger Causality Test,设定滞后阶数点击确定。
⑧ 有效市场认为股票价格是随机的，随机游走是一个非平稳的过程。做计量分析要求数据是平稳的，避免假回归。
随机游走一阶差分是平稳的