股票投资组合的相关系数

A. 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。

(1)股票投资组合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。

B. 投资组合的系统风险怎么算

投资组合的系统风险计算为：具体的投资风险乘以相应的风险系数然后进行加权平均，得出的结果就是组合投资的风险。比如说股票的风险系数是0.5，基金的是0.6，债券的是0.7，你买100手股票，200手基金，300手债券，那么这组组合的风险系数就是：（100*0.5+200*0.6+300*0.7）/100+200+300=0.633。
系统风险就是指整个市场都具有，而不单是单个股票特有的风险。投资组合只能分散非系统风险，而系统风险是没有办法降低的。β系数用于衡量系统风险。投资组合的系统风险等于各项资产的一个加权平均数，也说明系统风险是不可以分散抵消的，是一个平均风险。
投资组合的系统风险指标：
(一)贝塔系数。贝塔系数(β)是评估证券或投资组合系统性风险的指标，反映的是投资对象对市场变化的敏感度。投资组合P与市场收益的相关系数为：
1、贝塔系数大于0时，该投资组合的价格变动方向与市场一致；
2、贝塔系数小于0时，该投资组合的价格变动方向与市场相反；
3、贝塔系数等于1时，该投资组合的价格变动幅度与市场一致；
4、贝塔系数大于1时，该投资组合的价格变动幅度比市场更大。
(二)波动率。投资组合波动率在风险管理中最常见的定义是单位时间收益率的标准差。单位时间根据数据来源和应用场景可以取每日、每周、每月、每年等。公募基金一般都会公布每日净值_长率。
(三)跟踪误差。波动率是一个绝对风险指标，跟踪误差则是相对于业绩比较基准的相对风险指标。跟踪误差计量的前提是清晰的业绩比较基准。
(四)主动比重。主动比重(AS)是指投资组合持仓与基准不同的部分。假定全市场可投资股票有n只，wp，i为第i只股票在投资组合中的权重，wb，i为第i只股票在基准中的权重，则主动比重为：
主动比重是一个相对于业绩比较基准的风险指标，用来衡量投资组合相对于基准的偏离程度。
局限性在于：(1)与基准不同并不意味着投资组合一定会跑赢或跑输基准，投资组合要跑赢基准必须在适当的时候以适当的方式偏离基准。(2)与基准不同并不意味着投资组合的业绩表现会与基准有显着区别。有的组合主动比重很高，但其持仓可能和基准有较高的相关性。
(五)最大回撤。最大回撤测量投资组合在指定区间内从最高点到最低点的回撤，计算结果是在选定区间内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。
(六)下行标准差。波动率计算中，既包括了收益率高于平均值的单位区间的波动，也考虑了收益率低于平均值的单位区间的波动

C. 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

D. 计算投资组合的标准差的公式是什么可以举个例子吗

投资组合的标准差公式是：组合标准差=(A的平方+B的平方+C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方，具体解释如下：

根据算数标准差的代数公式：(a+b+c)的平方=(a的平方+b的平方+c的平方+2ab+2ac+2bc)来推导出投资组合标准差的公式。

例如根据权重、标准差计算：

1、A证券的权重×标准差设为A。

2、B证券的权重×标准差设为B。

3、C证券的权重×标准差设为C。

确定相关系数：

1、A、B证券相关系数设为X。

2、A、C证券相关系数设为Y。

3、B、C证券相关系数设为Z。展开上述代数公式，将x、y、z代入，即可得三种证券的组合标准差=(A的平方+B的平方 +C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方。

(4)股票投资组合的相关系数扩展阅读：

注意事项：

1、用标准差对收益进行风险调整，其隐含的假设就是所考察的组合构成了投资者投资的全部。因此只有在考虑在众多的基金中选择购买某一只基金时，夏普比率才能够作为一项重要的依据。

2、使用标准差作为风险指标也被人们认为不很合适的。

3、夏普比率的有效性还依赖于可以以相同的无风险利率借贷的假设。

4、夏普比率没有基准点，因此其大小本身没有意义，只有在与其他组合的比较中才有价值。

E. 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。

F. 对一个两只股票的资产组合，它们之间的相关系数是多少为最好

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，这两个相关系数是一回事吗？

G. 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。

H. 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。

I. 进行双证券投资组合时,两只证券相关性在什么情况下最好

投资比例不变，其他条件不变时。
1、不论投资组合中两只证券之间的相关系数如何，只要投资比例不变，各只证券的期望收益率不变，则该投资组合的期望收益率就不变，即投资组合的期望收益率与其相关系数无关。
2、在其他条件不变时，如果两只股票收益率的相关系数越小，组合的方差就越小，表明组合后的风险越低，组合中分散掉的风险越大，其投资组合可分散的风险的效果就越大。即投资组合的风险与其相关系数负相关。以上是进行双证券投资组合时，两只证券相关性在什么情况下最好的解释。