‘壹’ 股市高手进 历史波动率指标 求编程公式
“十大股票软件排行榜”里有个股诊断功能,里面有效的分析了大盘及个股压力位支撑位及消息面分析,一切都是免费的。
‘贰’ 波动率计算公式是什么
波动率的计算:
江恩理论认为,波动率分上升趋势的波动率计算方法和下降趋势的波动率计算方法。
1、上升趋势的波动率计算方法是:在上升趋势中,底部与底部的距离除以底部与底部的相隔时间,取整。
上升波动率=(第二个底部-第一个底部)/两底部的时间距离
2、下降趋势的波动率计算方法是:在下降趋势中,顶部与顶部的距离除以顶部与顶部的相隔时间,取整。并用它们作为坐标刻度在纸上绘制。
下降波动率=(第二个顶部-第一个顶部)/两顶部的时间距离
股市波动率的类型:
1、实际波动率
实际波动率又称作未来波动率,它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量,由于投资回报率是一个随机过程,实际波动率永远是一个未知数。或者说,实际波动率是无法事先精确计算的,人们只能通过各种办法得到它的估计值。
2、历史波动率
历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率,它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说,可以根据{St}的时间序列数据,计算出相应的波动率数据,然后运用统计推断方法估算回报率的标准差,从而得到历史波动率的估计值。
‘叁’ 股票中收益波动率是什么意思,怎么计算
股票波动率:波动率是指标的资产投资回报率的变化程度,有实际波动率和历史波动率之分。它是江恩理论的一个重要内容,在期货期权市场的指导意义较股票市场更大。
实际波动率
实际波动率又称作未来波动率,它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量,由于投资回报率是一个随机过程,实际波动率永远是一个未知数。或者说,实际波动率是无法事先精确计算的,人们只能通过各种办法得到它的估计值。
历史波动率
历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率,它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说,可以根据{St}的时间序列数据,计算出相应的波动率数据,然后运用统计推断方法估算回报率的标准差,从而得到历史波动率的估计值。显然,如果实际波动率是一个常数,它不随时间的推移而变化,则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。
波动率计算方法
1、上升趋势的波动率计算方法是:在上升趋势中,底部与底部的距离除以底部与底部的相隔时间,取整。上升波动率=(第二个底部-第一个底部)/两底部的时间距离。
2、下降趋势的波动率计算方法是:在下降趋势中,顶部与顶部的距离除以顶部与顶部的相隔时间,取整。并用它们作为坐标刻度在纸上绘制。下降波动率=(第二个顶部-第一个顶部)/两顶部的时间距离。
(3)股票的波动率指标扩展阅读:
股票收益率是反映股票收益水平的指标
1、是反映投资者以现行价格购买股票的预期收益水平。它是年现金股利与现行市价之比率。本期股利收益率=(年现金股利/本期股票价格)*100%。
2、股票投资者持有股票的时间有长有短,股票在持有期间获得的收益率为持有期收益率。持有期收益率=[(出售价格-购买价格)/持有年限+现金股利]/购买价格*100%。
3、公司进行拆股必然导致股份增加和股价下降,正是由于拆股后股票价格要进行调整,因而拆股后的持有期收益率也随之发生变化。
拆股后持有期收益率=(调整后的资本所得/持有期限+调整后的现金股利)/调整后的购买价格*100%。
‘肆’ 求大神写个通达信波动率统计指标
可以编写通达信波动率统计指标,可以统计三十天的平均数,但有一个细节问题需要确认一下,那就是,最高级涨了,1.7和最低价跌了-0.5是怎么计算的,是这数是具体金额啊还是百分比,是谁减谁啊还是谁除以谁这需要说清楚了才好编写啊。
‘伍’ 有没有什么技术指标或者统计学工具能够反映股票的波动性和趋势性,
现在的指标都起不了多大的作用了样
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优优数学学校提示:孩子不听话的很大原因是缺乏家长的关系,你统计一下,你花在,股票、工作以及孩子上面的精力各占多少,如果关心孩子孩子的比例占不到20%,那么请不要责怪孩子学习不用心,不听话,应该好好反思一下了。lichao
‘陆’ 请问股票波动率如何计算
波动率的计算:
江恩理论认为,波动率分上升趋势的波动率计算方法和下降趋势的波动率计算方法。
1、上升趋势的波动率计算方法是:在上升趋势中,底部与底部的距离除以底部与底部的相隔时间,取整。
上升波动率=(第二个底部-第一个底部)/两底部的时间距离
2、下降趋势的波动率计算方法是:在下降趋势中,顶部与顶部的距离除以顶部与顶部的相隔时间,取整。并用它们作为坐标刻度在纸上绘制。
下降波动率=(第二个顶部-第一个顶部)/两顶部的时间距离
拓展资料:
股市波动率的类型:
1、实际波动率
实际波动率又称作未来波动率,它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量,由于投资回报率是一个随机过程,实际波动率永远是一个未知数。或者说,实际波动率是无法事先精确计算的,人们只能通过各种办法得到它的估计值。
2、历史波动率
历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率,它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说,可以根据{St}的时间序列数据,计算出相应的波动率数据,然后运用统计推断方法估算回报率的标准差,从而得到历史波动率的估计值。
显然,如果实际波动率是一个常数,它不随时间的推移而变化,则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。
3、预测波动率
预测波动率又称为预期波动率,它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果,并将其用于期权定价模型,确定出期权的理论价值。
因此,预测波动率是人们对期权进行理论定价时实际使用的波动率。这就是说,在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。需要说明的是,预测波动率并不等于历史波动率。
4、隐含波动率
隐含波动率是期权市场投资者在进行期权交易时对实际波动率的认识,而且这种认识已反映在期权的定价过程中。从理论上讲,要获得隐含波动率的大小并不困难。
由于期权定价模型给出了期权价格与五个基本参数(St,X,r,T-t和σ)之间的定量关系,只要将其中前4个基本参数及期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型,就可以从中解出惟一的未知量σ,其大小就是隐含波动率。因此,隐含波动率又可以理解为市场实际波动率的预期。
参考链接:网络:波动率指数
‘柒’ 什么是波动率指数
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19129
摘要
在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交易和报价,以及基于高收益的流动性的计算和预测。
高频数据的处理
在本节中,我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤:(i)清理和(ii)数据聚合。
> 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
高频数据的汇总
通常不会在等间隔的时间点记录价格,而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。
最受欢迎的方法是按照时间汇总,它通过获取每个网格点之前的最后价格来将价格强制为等距网格。
> # 加载样本价格数据> data("sample");> # 聚合到5分钟的采样频率:> 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秒的频率:> 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,价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间网格。此外,aggregates函数内置于所有已实现的度量中,可以通过设置参数align.by和align.period来调用该函数。在这种情况下,首先将价格强制等间隔的常规时间网格,然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。这样做的优点是,用户可以将原始价格序列输入到实际度量中,而不必担心价格序列的异步性或不规则性。
带有时间和波动率计算的价格示例:
> #我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据:> #汇总到一分钟:> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新时间聚合:refreshTime(list(stock1,stock2));> #计算跳跃鲁棒的波动性指标> #基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量> #基于异步数据:
实际波动性度量
高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性(Andersen等,2003)。实际上,单变量波动率估计的主要挑战是应对(i)价格的上涨和(ii)微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。
下面的示例代码说明了日内周期的估计:
> #计算并绘制日内周期> 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
最受欢迎的见解
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‘捌’ 股票波动率指标是哪个
股票的波动率指标一般是历史波动率和隐含波动率。历史波动率:通过一个计算标准差的公式对标的工具在过去价格变化快慢进行衡量;隐含波动率:只与期权有关,是期权市场对标的物在期权生存期内即将出现的统计波动率的预测。投资者可以计算和比较两种波动率,然后分析出对未来价格趋势的预估,但是对专业要求相对较高。
拓展资料:波动率分类:
1、实际波动率,实际波动率又称作未来波动率,它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量,由于投资回报率是一个随机过程,实际波动率永远是一个未知数。或者说,实际波动率是无法事先精确计算的,人们只能通过各种办法得到它的估计值。
2、历史波动率,历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率,它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说,可以根据{St}的时间序列数据,计算出相应的波动率数据,然后运用统计推断方法估算回报率的标准差,从而得到历史波动率的估计值。显然,如果实际波动率是一个常数,它不随时间的推移而变化,则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。
3、预测波动率,预测波动率又称为预期波动率,它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果,并将其用于期权定价模型,确定出期权的理论价值。因此,预测波动率是人们对期权进行理论定价时实际使用的波动率。这就是说,在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。需要说明的是,预测波动率并不等于历史波动率,因为前者是人们对实际波动率的理解和认识,当然,历史波动率往往是这种理论和认识的基础。除此之外,人们对实际波动率的预测还可能来自经验判断等其他方面。