通达信波动率公式(股票波动率指标公式)
日期:2024年09月12日 文章来源与网络,内容仅供参考!
1、求三十天内,股价波动幅度不超过百分之二十的通达信选股公式!
A:=HHV(H,30);
B:=LLV(L,30);
XG:(A-B)/B*100___=20;
2、求大神写个通达信波动率统计指标
可以编写三十天内的股价波动率平均数,但你这最低价涨跌幅计算和最高价的涨跌幅计算是对比昨日收盘价吗。如果是,通达西波动率统计指标,30日波动率平均数指标效果如下图。
3、通达信 分时中均价线在一格里波动指标公式怎么写?谢谢!
首先分时线那格是固定百分比大小的,你要价格在一个格内上下波动,你直接当日最高价比最低价,波动动在一定百分比范围之内不就完了,还跟分时线的格子有什么关系啊
4、求60日内,股价波动幅度不超过20%的通达信选股公式!
(((HHV(HIGH,60)-LLV(LOW,60))/LLV(LOW,60))*100)___20;
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5、股票的波动性是按什么指标算的
股票的波动性是按波动率指数算的,芝加哥期权交易所(Chicago Board Options Exchange,CBOE)的波动率指数(Volatility Index,VIX)或者称之为“恐惧指数”,衡量标准普尔500指数(Samp;P 500 Index)期权的隐含波动率。VIX指数每日计算,代表市场对未来30天的市场波动率的预期。
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。
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。
期权定价模型需要的是在期权有效期内标的资产价格的实际波动率。相对于当期时期而言,它是一个未知量,因此,需要用预测波动率代替之,一般可简单地以历史波动率估计作为预测波动率,但更好的方法是用定量分析与定性分析相结合的方法,以历史波动率作为初始预测值,根据定量资料和新得到的实际价格资料,不断调整修正,确定出波动率。
6、如何计算股票周波动率
各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此,标准差也是一种平均数
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
有时候两个相临间隔的股价之比的自然对数是负值, 这并不影响标准差的求取。
7、如何计算股票历史波动率 详细
财富创业板技巧:下面以计算股票的历史波动率为例加以说明。
1、从市场上获得标的股票在固定时间间隔(如每天、每周或每月
等)上的价格。
2、对于每个时间段,求出该时间段末的股价不该时段初的股价
之比的自然对数。
3、求出这些对数值的标准差,再乘以一年中包含的时段数量的
平方根(如,选取时间间隔为每天,则若扣除闭市,每年中有 250 个
交易日,应乘以根号250),得到的即为历史波动率。
历史波动率是基于过去的统计分析得出的,假定未来是过去的延
伸,利用历史方法估计波动率类似于估计标的资产收益系列的标准差。
在股票市场中,历史波动率反映标的股价过去的波动。然而,由
于股价波动难以预测,利用历史波动率对权证价格进行预测一般都丌
能保证准确,但是由于目前我国内地没有权证市场,因而无法获得权
证价格,也就无法计算隐含波动率。因此权证发行商不投资者在权证
发行初期只能利用历史波动率作参考。
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