股市日歷價差怎麼算

A. 股市休息時間

股市是按照法定節假日休息的。2022股市休市安排時間表，(一)元旦，1月1日(星期六(21.400，-0.88，-3.95%))至1月3日(星期一)休市，1月4日(星期二)起照常開市。(二)春節，1月31日(星期一)至2月6日(星期日)休市，2月7日(星期一)起照常開市。1月29日(星期六)、1月30日(星期日)為周末休市。(三)清明節，4月3日(星期日)至4月5日(星期二)休市，4月6日(星期三)起照常開市。4月2日(星期六)為周末休市。(四)勞動節，4月30日(星期六)至5月4日(星期三)休市，5月5日(星期四)起照常開市。4月24日(星期日)、5月7日(星期六)為周末休市。(五)端午節，6月3日(星期五)至6月5日(星期日)休市，6月6日(星期一)起照常開市。(六)中秋節，9月10日(星期六)至9月12日(星期一)休市，9月13日(星期二)起照常開市。(七)國慶節，10月1日(星期六)至10月7日(星期五)休市，10月10日(星期一)起照常開市。10月8日(星期六)、10月9日(星期日)為周末休市。
股市日常的交易時間為每周一至周五，周六日休息。華泰證券的一站式財富管理平台-「漲樂財富通」方便快捷查詢交易日歷，歡迎下載了解。華泰證券，貼心管家，您想要的都在這里，快點擊下方圖片加入我們

B. 股市中波動率在盤面怎麼顯示的，由什麼代表請具體回答新手

定義：首先將指定區間按照設定的周期分割為若干個樣本區間，然後計算指定周期的平均收益率標准差。例如：指定周期＝月，則計算結果為為月收益率的標准差。

公式：波動率＝{∑[（Ri-∑Ri÷N）^2]÷（N-1）}^0.5 1、根據計算周期（日指交易周期；周、月、季度、年均指日歷周期）在所選時間段內拆分出N個區間（頭尾包含的不完整日歷周期捨去）。 2、獲取每個區間最末一個交易日的收盤價EPi和最初一個交易日的前收盤價BPi。 3、如果所選收益率計算方法是「普通收益率」則以「EPi÷BPi-1」作為區間內的收益率Ri；如果所選收益率計算方式是「對數收益率」則以「Ln（EPi÷BPi）」作為區間內的收益率Ri。 4、根據以下公式確定計算結果。

簡介波動率是標的資產投資回報率的變化程度的度量。
從統計角度看，它是以復利計的標的資產投資回報率的標准差。
從經濟意義上解釋，產生波動率的主要原因來自以下三個方面：
a宏觀經濟因素對某個產業部門的影響，即所謂的系統風險；
b特定的事件對某個企業的沖擊，即所謂的非系統風險；
c投資者心理狀態或預期的變化對股票價格所產生的作用。
但是，無論原因如何，波動率總是一個變數。[1]
分類波動率有下列4種：
（1） 實際波動率。
實際波動率又稱作未來波動率，它是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，由於投資回報率是一個隨機過程，實際波動率永遠是一個未知數。或者說，實際波動率是無法事先精確計算的，人們只能通過各種辦法得到它的估計值。
（2） 歷史波動率。
歷史波動率是指投資回報率在過去一段時間內所表現出的波動率，它由標的資產市場價格過去一段時間的歷史數據（即St的時間序列資料）反映。這就是說，可以根據{St}的時間序列數據，計算出相應的波動率數據，然後運用統計推斷方法估算回報率的標准差，從而得到歷史波動率的估計值。顯然，如果實際波動率是一個常數，它不隨時間的推移而變化，則歷史波動率就有可能是實際波動率的一個很好的近似。
（3） 預測波動率。
預測波動率又稱為預期波動率，它是指運用統計推斷方法對實際波動率進行預測得到的結果，並將其用於期權定價模型，確定出期權的理論價值。因此，預測波動率是人們對期權進行理論定價時實際使用的波動率。這就是說，在討論期權定價問題時所用的波動率一般均是指預測波動率。需要說明的是，預測波動率並不等於歷史波動率，因為前者是人們對實際波動率的理解和認識，當然，歷史波動率往往是這種理論和認識的基礎。除此之外，人們對實際波動率的預測還可能來自經驗判斷等其他方面。
（4） 隱含波動率。
隱含波動率是制期權市場投資者在進行期權交易時對實際波動率的認識，而且這種認識已反映在期權的定價過程中。從理論上講，要獲得隱含波動率的大小並不困難。由於期權定價模型給出了期權價格與五個基本參數（St，X，r，T-t和ς）之間的定量關系，只要將其中前4個基本參數及期權的實際市場價格作為已知量代入期權定價模型，就可以從中解出惟一的未知量ς，其大小就是隱含波動率。因此，隱含波動率又可以理解為市場實際波動率的預期。
期權定價模型需要的是在期權有效期內標的資產價格的實際波動率。相對於當期時期而言，它是一個未知量，因此，需要用預測波動率代替之，一般可簡單地以歷史波動率估計作為預測波動率，但更好的方法是用定量分析與定性分析相結合的方法，以歷史波動率作為初始預測值，根據定量資料和新得到的實際價格資料，不斷調整修正，確定出波動率。
波動率和時間的關系許多初學者認為，接近到期日，時間價值耗損速度加快，所以應該在接近到期日的時後。去放空選擇權。－－這種觀念是錯誤的。
市場的時間流逝，對於買賣雙方是平等的。您沒有辦法從時間流逝中討到任何便宜的。因為，您在接近到期日放空選擇權，雖然時間價值流逝的速度加快，但是，相對地，您放空選擇權所收取的權利金降低，兩相抵銷，您是討不到半點便宜的。
但是，波動率的偏高或偏低，確實會對買賣雙方造成不平等的差別待遇。也因此，操作選擇權的兩個重點，就是趨勢和波動率。如果您能夠兩者皆掌握得宜，則您可以賺很多錢。如果您只能夠掌握其中一個重點，則您最好是對另一個重點作避險的動作。
與波段幅度的關系一般人都會把波動率和波段幅度，兩者搞混在一起。其實，它們之間是相關而不相同的。
事實上，當行情出現大幅波段（不論漲跌）的時候，波動率也是會被帶動而上升的。但是，同樣的波動率在不同的情況下，卻會出現波段幅度變動巨大的情況。其中的原因，就是波段幅度是波動率的信賴區間，當標准差發生變動的時候，即使波動率完全不變，波幅的變動率還是非常驚人的。
這一點，在實務上尤其重要。當您放空勒式部位賺取權利金的時候，除了要注意在偏高的波動率情況下進場，您還要注意去檢查，過去幾天的波幅是否安全，因為，高幅度的波幅往往會吸引另一個高幅度波幅，導致波幅擴大，行情漲跌超過您放空勒式部位的損益平衡點。
實務上的做法就是，把過去5,10,15,20,25,30,35,40,45,50天期的最高價和最低價之價差，做一個紀錄，拿來比較您所放空部位的損益平衡點，看看該部位的安全性如何，如果即將產生安全顧慮，則最好做一下部位調整。否則，部位調整是浪費手續費，壓縮獲利空間的毒葯。
期限結構眾所皆知，不同長短的波動率取樣期間，會造成波動率變動幅度出現不同的變化景觀。
一般言之，取樣期間愈短，波動率的變動幅度愈大，取樣期間愈長，波動率愈穩定。這種現象稱之為volatility cone。
波動率期間結構，除了有上述的短天期領先長天期的現象之外，它還有短天期回歸長天期的現象。這種現象稱之為mean reversal。
也就是說，當您記錄了一組5,15,30,60,90,150天期的歷史或隱含波動率，除了可以觀察短天期如何影響長天期的現象之外，您還可以觀察短天期如何回歸長天期的現象。
就實務的觀點言之，
如果短天期大部分時間都是在長天期之下，則表示波動率正呈現著下降的趨勢中，您可以盡量放空選擇權。只要，短天期突然跑到長天期之上，則您可以預期會有拉回下降的現象出現，您可以大量放空選擇權。
如果短天期大部分時間都是在長天期之上，則表示波動率正呈現著上升的趨勢中，您可以盡量做多選擇權。只要，短天期突然跑到長天期之下，則您可以預期會有拉回上升的現象出現，您可以大量做多選擇權。
這種現象跟移動平均線非常相似。差別只在於價位的移動平均線，長天期均線本身變化很大，而長天期波動率均線則少有變化，這樣子，反而是它的優點。
評等Wilder曾經發問過，什麼是高價？什麼是低價？
我們對於波動率也同樣可以發問，什麼是偏高的波動率？什麼是偏低的波動率？
如果我們把過去紀錄的歷史波動率，或隱含波動率的紀錄，利用高低評等的excel工具，就可以製作出簡單的波動率高低評等工具。
這種高低評等工具，其實在國外選擇權市場里，是一個很普遍的工具。比方說，Optionetics這個網站就搜集歐美主要期貨選擇權市場的波動率，將之一一做評等比較，依其波動率相對高低，羅列成一張表格。以供交易者決定如何在偏高的波動率情況下，放空選擇權，在偏低的波動率情況下，做多選擇權。
我們也可以利用這個原理，針對台指選擇權波動率，計算出它的相對高低。方法就是：
假設今天的波動率（歷史和隱含）是V，最近20天最高波動率=Vh，最低波動率=Vl，則今天的波動率評等就是：
(V-Vl)⁄(Vh-Vl)
計算出來的值介於1~0之間，如果該值大於0.85，就表示波動率偏高，小於0.15就表示波動率偏低。－－波動率偏高就應該做選擇權賣方，波動率偏低，就應該做選擇權買方。
我們也可以把這些評等比值，利用Excel畫成一條時間系列曲線，以供交易參考。
當然，您也可以針對該比值做快速和慢速的移動平均線，這樣就成為一種KD指標。

C. 量化投資

沒有你想的書

我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到

數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：

一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。

選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：

資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略

基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。

動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。

二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：

戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。

三、股價預測

股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。

主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。

四、績效評估

作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。

績效評估模型 / 指標

績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解

模型 / 指標
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
資產配置收益

證券選擇收益

行業選擇收益

行業內個股選擇收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
雙向表分析

時間序列相關性
總風險收益

系統風險收益

分散化投資收益

五、基於行為金融學的投資策略

上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。

行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。

六、程序化交易與演算法交易策略

根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。

演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。

綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

D. 賣出看漲期權和賣出看跌期權的區別

期權是一種選擇權，是持有者付出一定成本而獲得的，在某個時間段內，以雙方約定的價格購買或者出售一定數量的某項資產的權利。區別如下

看漲期權：就是價格漲了才買，賦予期權持有人在價格到期前，以執行價格購買標的資產的權利。

例如：執行價格為80元的甲公司股票2月份到期的歐式看漲期權（只允許其持有者在到期日當天執行的期權。此外，還有美式期權，就是允許股票持有人在期權合約到期日或者到期日前任何時間執行的期權。還有其他期權，暫不展開討論），賦予了持有者在到期日以80元價格購買甲公司股票的權利。如果看漲期權的執行價格低於當前股市的市價，則看漲期權處於實值狀態；如果看漲期權的執行價格高於當前股市的市價，則看漲期權處於虛值狀態；看漲期權的執行價格等於當前股市的市價，則看漲期權處平價狀態。

看跌期權，標的資產價格跌了才買，與上述的看漲期權相反。賦予期權持有者在到期日或之前以確定的執行價格出售某種資產的權利。

例如：執行價格為70元乙公司的股票是在2017年3月份到期的歐式看跌期權，就賦予其持有者在到期日以70元價格出售乙公司股票的權利！如果看漲期權的執行價格高於當前股市的市價，則看漲期權處於實值狀態；如果看漲期權的執行價格低於當前股市的市價，則看漲期權處於虛值狀態；看漲期權的執行價格等於當前股市的市價，則看漲期權處平價狀態。

拓展資料

空頭看跌期權真正的風險來自於目前市場價值和敲定價格之間的差異再減去你賣出看跌期權所獲得的權利金。這就告訴了人們一個賣出無保護看跌期權時的保守投資准則：如果風險水平被權利金抵扣後的價格你認為是這支股票的合理價格，那麼賣出無保護看跌期權就是穩妥的，不過必須是你情願以此價格購買股票。一旦空頭看跌期權履約，你可以只是持有股票，等待價格反彈，或者通過賣出有保護看漲期權彌補賬面虧損。關鍵是，在有些情況下，即使你是一個保守型投資者，你仍然也可能想要賣出無保護看跌期權。

考慮一下這種情況，股價的下跌已經成為整個市場范圍內價格下跌的一部分。你相當確定在不久的將來價格會反彈；但是考慮到公司的基本面、每股收益、分紅歷史以及每股賬面有形價值，當前的價格水平是相當低廉的。在這種情況下，你可能不會立刻買入股票，因為你有兩個關於期權的選擇。你可以投資看漲期權，以期從價格反彈中獲利，但這需要資金的投入；或者你可以賣出無保護看跌期權並得到權利金。資金流入總是比流出要好，不過作為賬戶上資金增加的代價，你也要承擔履約的風險。不管怎樣，只要你非常確信價格在不久的將來會上漲，此時賣出無保護看跌期權就比其他時候面臨著更低的風險。例如，當股價已經急劇上漲，賣出看跌期權同買入看漲期權一樣是個魯莽的不合時機的決定。我們認為價格會以某一特定方式運行，並且當我們發現超買和超賣的情況時，適時選擇期權策略是值得信賴的。這些情況都為選擇期權交易時機創造了機會，並且無保護看跌期權可以通過構造而帶來更大的機會，而相伴的風險卻相對較低。