投资股票的相关系数

⑴ 一只股票基本资料里的“相关指数”是什么意思。

股市指数说白了，就是由证券交易所或金融服务机构编制的、表明股票行市变动的一种供参考的数字。
如何能直观地知晓当前各个股票市场的涨跌情况呢？通过观察指数就可以。
股票指数的编排原理事实上还是很繁琐的，这里就不展开讲了，点击下方链接，教你快速看懂指数：新手小白必备的股市基础知识大全
一、国内常见的指数有哪些？
会根据股票指数的编制方法及其性质来进行分类，股票指数基本上被分成这五个类别：规模指数、行业指数、主题指数、风格指数和策略指数。
其中，出现频率最多的是规模指数，就好像广为认知的“沪深300”指数，它反映的是沪深市场中股票的一个整体状况，说明的是交易比较活跃的300家大型企业的股票代表性和流动性都很不错。
再者，“上证50 ”指数也属于规模指数，其具体作用就是能够表达出上海证券市场代表性好、规模大、流动性好的50只股票的整体情况。

行业指数其实代表的就是某一行业的现在的一个整体情况。例如“沪深300医药”就属于行业指数，代表沪深300指数样本股中的17个医药卫生行业股票整体状况，反映出了该行业公司股票的整体表现怎么样。
如果想要表示作为人工智能或者新能源汽车这样的那些主题的整体情况的话，就需要用主题指数来表示，那么相关指数有“科技龙头”、“新能源车”等。
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二、股票指数有什么用？
根据上述的文章内容可以知道，指数实际上就是选择了市场上有代表性的股票，因此有了指数，我们就可以第一时间对市场的整体涨跌情况做到了如指掌，从而对市场的整体热度有一个大概的了解，甚至对于未来的走势也可以预测一二。具体则可以点击下面的链接，获取专业报告，学习分析的思路：最新行业研报免费分享

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⑵ 某投资组合由AB两种股票组成，计算A与B的相关系数，要求哪些值

逻辑有严重问题。直接全投A即可。

做相关性分析，投资A、B股票，计算A、B股票之间的相关系数和A与组合的相关系数、B与组合的相关系数，这两个相关系数不是一回事。

（2）A证券与B证券的相关系数=（3）证券投资组合的预期收益率=12%×80％+16％×20％=12．8％

证券投资组合的标准差=（4）相关系数的大小对投资组合预期收益率没有影响；相关系数的大小对投资组合风险有影响，相关系数越大，投资组合的风险越大。

(2)投资股票的相关系数扩展阅读：

需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

⑶ 在金融中，如果两只股票相关系数为1，可以说明什么

理论上相关系数反应了两者之间的相互影响的程度。为1，那是正相关，就是其中一个的变动和另外一个的变动时同向。

⑷ 在计算出股票之间的相关性之后，这样一个相关系数对于股民来讲有什么用，我们可以根据这个数字得到什么

只能学术研究 在中国没现实意义

⑸ 两证券协方差和相关系数的计算

两证券协方差表示两种证_之间共同变动的程度：相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证_之间共同变动的程度。相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值，其计算公式为：相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动，-1代表完全负相关了，+1代表完全正相关了，0则表示不相关。相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差就一定是负的。
相关系数是变量之间相关程度的指标，相关系数在0到1之间，表示两种报酬率的增长是同向的；相关系数在0到-1之间，表示两种报酬率的增长是反向的，所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。
协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为：当协方差为正值时，这就表示了两种资产的收益率呈同方向变动；协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈反方向变动。
总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是这两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差啦。

⑹ 期望收益率、方差、协方差、相关系数的计算公式

1、期望收益率计算公式

HPR=（期末价格 -期初价格+现金股息）/期初价格

例：A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%，B股票在下一年有30%的概率收益率为10%，40%的概率收益率为5%，另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只股票下一年的预期收益率。

解:

A股票的预期收益率 ＝（3%＋5%＋4%）/3 ＝ 4% 

B股票的预期收益率 ＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30% ＝ 7.4%

2、方差计算公式

(6)投资股票的相关系数扩展阅读：

1、期望收益率，又称为持有期收益率（HPR）指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率。期望收益率是投资者在投资时期望获得的报酬率，收益率就是未来现金流折算成现值的折现率，换句话说，期望收益率是投资者将预期能获得的未来现金流折现成一个现在能获得的金额的折现率。。

2、方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。

4、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

⑺ 如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）

计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。
相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。
拓展资料：
1.协方差：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
2.标准差（Standard Deviation） ：标准差也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的着作《聪明的投资者》里说过：“经验表明在大多事例中，安全依赖于收益能力，如果收益能力不充分的话，资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。”
3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说，这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时，相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时，相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系，行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。
4.相反，它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关，这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料，20日相关系数仍然大幅上涨，经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说，任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。

⑻ 股票市场相关性包含哪些内容

从总体相关性来看，股票市场和债券市场存在跷跷板效应，但是，这种效应在不同时期表现不一致。我们发现，在不同期间，股票价格波动和债券价格波动时而同向变化，时而反向变化。在2002年初到2004年底期间，股票价格波动与债券价格波动基本呈现出同向的变化趋势；但是从2005年开始，两者表现出非常明显的反向变化。在前一个阶段，两者的相关系数为0.92，在后一个阶段两者的相关系数是-0.63。因此，股市和债市在2002年到2004年的3年时间里表现出强烈的协同效应；而在2005年初到2009年9月这将近5年时间里，表现出较强烈的跷跷板效应。对这种差别一种可能的解释是，在前一段时期中，股市波动性相对不剧烈.计算得到，2002年到2004年期间，上证指数的波动标准差是20.9，只有全样本波动性的三分之一。这种股票市场的较低波动性不足以引起投资者的股票和债券的资产组合发生大规模的变化。而这种协同效应主要由影响股市和债市的共同因素所致，比如利率的变化和经济增长率的变化，这两者的变化通常会带来股市和债市的协同波动。因为股票和债券一样都是资产，资产的价格通常同其收益率呈正比，与其贴现率成反比。经济增长使得股票和债券的收益率都上升，市场利率的提高使得股票和债券的贴现率同时上升。为了更加详细的分析两者之间的关系，我们将股市的大起大落的阶段作为参考期。显示了在股市大涨大跌时期，债券市场价格的涨跌状况。我们发现，除了2002年7月至2003年1月这段股市下跌时期中，债券市场出现同方向的下跌趋势外，其它5个股市大波动时期，债券市场都表现出与股市变化相反的变动趋势。在同向变化的这个时期，股价的涨跌幅最小。这组数据支持了股市与债市之间的“跷跷板效应”。表3的数据中表现出一个明显的特征是，股市涨跌幅越大，债市相反方向的涨跌幅也越大；并且，股市下跌时债市涨幅更加明显。前一个特征表现出投资者在资产组合选择中对于风险的敏感性较高。后一个特征主要是由于股市通常上涨较慢，而下跌较快。因此，在股市上涨时期，债市资金总是通过缓慢的方式撤离；而一旦股市出现大跌，投资者为了避免损失，会快速从股市撤出资金，大量资金从股市流入债市带来的债券需求的突然增长，通常会较快的拉高债券价格。

⑼ 以下是六只股票之间的相关系数,选择哪四只股票

以下是六只股票之间的相关系数，选择四只股票的内容如下：
股票之间的相关系数如下：
Corr(A，B)=0.85；Corr(A，C)=0.60；Corr(A，D)=0.45。
每种股票的期望收益率为8%，标准差为20%。如果投资者的全部资产现在由A股票组成，并且只被允许选取另一种股票组成资产组合，投资者将会选择C。

⑽ 如何快速比较股票间的相关性

股票相关性指的是多只股票的股价或收益率，在一个时段内的相关联系，通常用相关系数来表示。通常而言在股票市场中的上市公司间相同行业的相关性较高，相似行业的相关性次之，对属于完全不同行业的则相关性最低。根据现有研究成果可知，股票关联性对资本市场性风险的衡量及资产组合的构建都具有重大价值，所以股票相关性成为了个人投资者或者投资机构衡量股票市场风险以及构建资产组合的有效性的重要参考依据。相关性的性质表明，股票间的相关程度越高，其所组成的市场的系统风险越强，由股票所组成的资产组合的有效性相应的也就越差。