如何用股票歷史數據計算系數

❶ 原題是：利用股票市場中任意兩種股票的歷史價格數據，計算這兩種股票的相關系數和協方差。

你網路里看定義相關系數和協方差就可以了啊，若要算的話....還要從股票軟體導出XLS文件，然後再計算....懶得幫你算，你自己操作吧

❷ 如何計算股票歷史波動率

財富創業板技巧:下面以計算股票的歷史波動率為例加以說明。
1、從市場上獲得標的股票在固定時間間隔(如每天、每周或每月
等)上的價格。
2、對於每個時間段，求出該時間段末的股價不該時段初的股價
之比的自然對數。
3、求出這些對數值的標准差，再乘以一年中包含的時段數量的
平方根(如，選取時間間隔為每天，則若扣除閉市，每年中有 250 個
交易日，應乘以根號250)，得到的即為歷史波動率。
歷史波動率是基於過去的統計分析得出的，假定未來是過去的延
伸，利用歷史方法估計波動率類似於估計標的資產收益系列的標准差。
在股票市場中，歷史波動率反映標的股價過去的波動。然而，由
於股價波動難以預測，利用歷史波動率對權證價格進行預測一般都丌
能保證准確，但是由於目前我國內地沒有權證市場，因而無法獲得權
證價格，也就無法計算隱含波動率。因此權證發行商不投資者在權證
發行初期只能利用歷史波動率作參考。

❸ 貝塔系數怎麼計算 具體

貝塔系數利用回歸的方法計算。貝塔系數為1即證券的價格與市場一同變動。貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動。貝塔系數低於1（大於0）即證券價格的波動性比市場為低。

貝塔系數的計算公式：

其中ρam為證券a與市場的相關系數；σa為證券a的標准差；σm為市場的標准差。

據此公式，貝塔系數並不代表證券價格波動與總體市場波動的直接聯系。

不能絕對地說，β越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。

甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。

❹ 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析

Cov(ra,rm) = ρamσaσm。

其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。

貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。

貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。

如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。

(4)如何用股票歷史數據計算系數擴展閱讀

金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。

貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。

貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。

個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。

❺ 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）

計算公式為相關系數=協方差/兩個項目標准差之積。
相關系數：度量兩個隨機變數間關聯程度的量。相關系數的取值范圍為(-1，+1)。當相關系數小於0時，稱為負相關；大於0時，稱為正相關；等於0時，稱為零相關。
拓展資料：
1.協方差：如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大於自身的期望值，另外一個也大於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是正值。 如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中一個大於自身的期望值，另外一個卻小於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是負值。
2.標准差（Standard Deviation） ：標准差也稱均方差（mean square error），是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聰明的投資者》里說過：「經驗表明在大多事例中，安全依賴於收益能力，如果收益能力不充分的話，資產就會喪失大部分的名譽(或帳面)價值。」
3.相關系數是反映兩種證券之間相關性的統計方法。換句話說，這個統計告訴我們一個證券與另一個證券有多密切相關。當兩種證券向上或向下同向移動時，相關系數為正。當兩種證券向相反方向移動時，相關系數為負。確定兩種證券之間的關系對分析跨市場關系，行業/股票關系以及行業/市場關系很有用。該指標還可以幫助投資者通過識別與股市低或負相關的證券進行多樣化。 解釋 相關系數在-1和+1之間振盪。這不是一個動量振盪器。
4.相反，它從正相關周期移動到周期負相關。+1被認為是完美的正相關，這是罕見的。0到+1之間的任何值表示兩個證券向相同的方向移動。正相關的程度可能隨時間而變化。石油股和石油大部分時間呈正相關。下面的例子顯示了一隻石油股股價和石油價格的關系。不出所料，20日相關系數仍然大幅上漲，經常上探+75。這兩種證券之間顯然存在著積極的關系。一般來說，任何超過0.50的數據都表現出強烈的正相關。

❻ 股票中的貝塔系數，是怎樣算出來的

貝塔系數衡量股票收益相對於業績評價基準收益的總體波動性，是一個相對指標。 β 越高，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大。 β 大於 1 ，則股票的波動性大於業績評價基準的波動性。反之亦然。
如果 β 為 1 ，則市場上漲 10 ％，股票上漲 10 ％；市場下滑 10 ％，股票相應下滑 10 ％。如果 β 為 1.1, 市場上漲 10 ％時，股票上漲 11%, ；市場下滑 10 ％時，股票下滑 11% 。如果 β 為 0.9, 市場上漲 10 ％時，股票上漲 9% ；市場下滑 10 ％時，股票下滑 9% 。
貝塔系數（Beta coefficient）是一種評估證券系統性風險的工具，用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性。在股票、基金等投資術語中常見。
貝塔系數是統計學上的概念，是一個在＋1至-1之間的數值，它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。其絕對值越大，顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大；絕對值越小，顯示其變化幅度相對於大盤越小。如果是負值，則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反；大盤漲的時候它跌，大盤跌的時候它漲。由於我們投資於投資基金的目的是為了取得專家理財的服務,以取得優於被動投資於大盤的表現情況，這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。在計算貝塔系數時,除了基金的表現數據外,還需要有作為反映大盤表現的指標。

❼ 怎樣算股票的歷史波動率啊

財富創業板技巧:下面以計算股票的歷史波動率為例加以說明。
1、從市場上獲得標的股票在固定時間間隔(如每天、每周或每月
等)上的價格。
2、對於每個時間段，求出該時間段末的股價不該時段初的股價
之比的自然對數。
3、求出這些對數值的標准差，再乘以一年中包含的時段數量的
平方根(如，選取時間間隔為每天，則若扣除閉市，每年中有 250 個
交易日，應乘以根號250)，得到的即為歷史波動率。
歷史波動率是基於過去的統計分析得出的，假定未來是過去的延
伸，利用歷史方法估計波動率類似於估計標的資產收益系列的標准差。
在股票市場中，歷史波動率反映標的股價過去的波動。然而，由
於股價波動難以預測，利用歷史波動率對權證價格進行預測一般都丌
能保證准確，但是由於目前我國內地沒有權證市場，因而無法獲得權
證價格，也就無法計算隱含波動率。因此權證發行商不投資者在權證
發行初期只能利用歷史波動率作參考。

❽ 單獨個股β系數在哪裡可以查到或者如何簡單計算在線等。

實際中，一般用單個股票資產的歷史收益率對同期指數（大盤）收益率進行回歸，回歸系數就是Beta系數。

使用大盤的收益率和你選擇的個股的收益率,在同花順中可以導到excel中,然後再用數據分析進行回歸分析,得到的斜率就是Beta系數.