股市日历价差怎么算

A. 股市休息时间

股市是按照法定节假日休息的。2022股市休市安排时间表，(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)起照常开市。(二)春节，1月31日(星期一)至2月6日(星期日)休市，2月7日(星期一)起照常开市。1月29日(星期六)、1月30日(星期日)为周末休市。(三)清明节，4月3日(星期日)至4月5日(星期二)休市，4月6日(星期三)起照常开市。4月2日(星期六)为周末休市。(四)劳动节，4月30日(星期六)至5月4日(星期三)休市，5月5日(星期四)起照常开市。4月24日(星期日)、5月7日(星期六)为周末休市。(五)端午节，6月3日(星期五)至6月5日(星期日)休市，6月6日(星期一)起照常开市。(六)中秋节，9月10日(星期六)至9月12日(星期一)休市，9月13日(星期二)起照常开市。(七)国庆节，10月1日(星期六)至10月7日(星期五)休市，10月10日(星期一)起照常开市。10月8日(星期六)、10月9日(星期日)为周末休市。
股市日常的交易时间为每周一至周五，周六日休息。华泰证券的一站式财富管理平台-“涨乐财富通”方便快捷查询交易日历，欢迎下载了解。华泰证券，贴心管家，您想要的都在这里，快点击下方图片加入我们

B. 股市中波动率在盘面怎么显示的，由什么代表请具体回答新手

定义：首先将指定区间按照设定的周期分割为若干个样本区间，然后计算指定周期的平均收益率标准差。例如：指定周期＝月，则计算结果为为月收益率的标准差。

公式：波动率＝{∑[（Ri-∑Ri÷N）^2]÷（N-1）}^0.5 1、根据计算周期（日指交易周期；周、月、季度、年均指日历周期）在所选时间段内拆分出N个区间（头尾包含的不完整日历周期舍去）。 2、获取每个区间最末一个交易日的收盘价EPi和最初一个交易日的前收盘价BPi。 3、如果所选收益率计算方法是“普通收益率”则以“EPi÷BPi-1”作为区间内的收益率Ri；如果所选收益率计算方式是“对数收益率”则以“Ln（EPi÷BPi）”作为区间内的收益率Ri。 4、根据以下公式确定计算结果。

简介波动率是标的资产投资回报率的变化程度的度量。
从统计角度看，它是以复利计的标的资产投资回报率的标准差。
从经济意义上解释，产生波动率的主要原因来自以下三个方面：
a宏观经济因素对某个产业部门的影响，即所谓的系统风险；
b特定的事件对某个企业的冲击，即所谓的非系统风险；
c投资者心理状态或预期的变化对股票价格所产生的作用。
但是，无论原因如何，波动率总是一个变量。[1]
分类波动率有下列4种：
（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。
（4） 隐含波动率。
隐含波动率是制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。
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。
波动率和时间的关系许多初学者认为，接近到期日，时间价值耗损速度加快，所以应该在接近到期日的时后。去放空选择权。－－这种观念是错误的。
市场的时间流逝，对于买卖双方是平等的。您没有办法从时间流逝中讨到任何便宜的。因为，您在接近到期日放空选择权，虽然时间价值流逝的速度加快，但是，相对地，您放空选择权所收取的权利金降低，两相抵销，您是讨不到半点便宜的。
但是，波动率的偏高或偏低，确实会对买卖双方造成不平等的差别待遇。也因此，操作选择权的两个重点，就是趋势和波动率。如果您能够两者皆掌握得宜，则您可以赚很多钱。如果您只能够掌握其中一个重点，则您最好是对另一个重点作避险的动作。
与波段幅度的关系一般人都会把波动率和波段幅度，两者搞混在一起。其实，它们之间是相关而不相同的。
事实上，当行情出现大幅波段（不论涨跌）的时候，波动率也是会被带动而上升的。但是，同样的波动率在不同的情况下，却会出现波段幅度变动巨大的情况。其中的原因，就是波段幅度是波动率的信赖区间，当标准差发生变动的时候，即使波动率完全不变，波幅的变动率还是非常惊人的。
这一点，在实务上尤其重要。当您放空勒式部位赚取权利金的时候，除了要注意在偏高的波动率情况下进场，您还要注意去检查，过去几天的波幅是否安全，因为，高幅度的波幅往往会吸引另一个高幅度波幅，导致波幅扩大，行情涨跌超过您放空勒式部位的损益平衡点。
实务上的做法就是，把过去5,10,15,20,25,30,35,40,45,50天期的最高价和最低价之价差，做一个纪录，拿来比较您所放空部位的损益平衡点，看看该部位的安全性如何，如果即将产生安全顾虑，则最好做一下部位调整。否则，部位调整是浪费手续费，压缩获利空间的毒药。
期限结构众所皆知，不同长短的波动率取样期间，会造成波动率变动幅度出现不同的变化景观。
一般言之，取样期间愈短，波动率的变动幅度愈大，取样期间愈长，波动率愈稳定。这种现象称之为volatility cone。
波动率期间结构，除了有上述的短天期领先长天期的现象之外，它还有短天期回归长天期的现象。这种现象称之为mean reversal。
也就是说，当您记录了一组5,15,30,60,90,150天期的历史或隐含波动率，除了可以观察短天期如何影响长天期的现象之外，您还可以观察短天期如何回归长天期的现象。
就实务的观点言之，
如果短天期大部分时间都是在长天期之下，则表示波动率正呈现着下降的趋势中，您可以尽量放空选择权。只要，短天期突然跑到长天期之上，则您可以预期会有拉回下降的现象出现，您可以大量放空选择权。
如果短天期大部分时间都是在长天期之上，则表示波动率正呈现着上升的趋势中，您可以尽量做多选择权。只要，短天期突然跑到长天期之下，则您可以预期会有拉回上升的现象出现，您可以大量做多选择权。
这种现象跟移动平均线非常相似。差别只在于价位的移动平均线，长天期均线本身变化很大，而长天期波动率均线则少有变化，这样子，反而是它的优点。
评等Wilder曾经发问过，什么是高价？什么是低价？
我们对于波动率也同样可以发问，什么是偏高的波动率？什么是偏低的波动率？
如果我们把过去纪录的历史波动率，或隐含波动率的纪录，利用高低评等的excel工具，就可以制作出简单的波动率高低评等工具。
这种高低评等工具，其实在国外选择权市场里，是一个很普遍的工具。比方说，Optionetics这个网站就搜集欧美主要期货选择权市场的波动率，将之一一做评等比较，依其波动率相对高低，罗列成一张表格。以供交易者决定如何在偏高的波动率情况下，放空选择权，在偏低的波动率情况下，做多选择权。
我们也可以利用这个原理，针对台指选择权波动率，计算出它的相对高低。方法就是：
假设今天的波动率（历史和隐含）是V，最近20天最高波动率=Vh，最低波动率=Vl，则今天的波动率评等就是：
(V-Vl)⁄(Vh-Vl)
计算出来的值介于1~0之间，如果该值大于0.85，就表示波动率偏高，小于0.15就表示波动率偏低。－－波动率偏高就应该做选择权卖方，波动率偏低，就应该做选择权买方。
我们也可以把这些评等比值，利用Excel画成一条时间系列曲线，以供交易参考。
当然，您也可以针对该比值做快速和慢速的移动平均线，这样就成为一种KD指标。

C. 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，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；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。

D. 卖出看涨期权和卖出看跌期权的区别

期权是一种选择权，是持有者付出一定成本而获得的，在某个时间段内，以双方约定的价格购买或者出售一定数量的某项资产的权利。区别如下

看涨期权：就是价格涨了才买，赋予期权持有人在价格到期前，以执行价格购买标的资产的权利。

例如：执行价格为80元的甲公司股票2月份到期的欧式看涨期权（只允许其持有者在到期日当天执行的期权。此外，还有美式期权，就是允许股票持有人在期权合约到期日或者到期日前任何时间执行的期权。还有其他期权，暂不展开讨论），赋予了持有者在到期日以80元价格购买甲公司股票的权利。如果看涨期权的执行价格低于当前股市的市价，则看涨期权处于实值状态；如果看涨期权的执行价格高于当前股市的市价，则看涨期权处于虚值状态；看涨期权的执行价格等于当前股市的市价，则看涨期权处平价状态。

看跌期权，标的资产价格跌了才买，与上述的看涨期权相反。赋予期权持有者在到期日或之前以确定的执行价格出售某种资产的权利。

例如：执行价格为70元乙公司的股票是在2017年3月份到期的欧式看跌期权，就赋予其持有者在到期日以70元价格出售乙公司股票的权利！如果看涨期权的执行价格高于当前股市的市价，则看涨期权处于实值状态；如果看涨期权的执行价格低于当前股市的市价，则看涨期权处于虚值状态；看涨期权的执行价格等于当前股市的市价，则看涨期权处平价状态。

拓展资料

空头看跌期权真正的风险来自于目前市场价值和敲定价格之间的差异再减去你卖出看跌期权所获得的权利金。这就告诉了人们一个卖出无保护看跌期权时的保守投资准则：如果风险水平被权利金抵扣后的价格你认为是这支股票的合理价格，那么卖出无保护看跌期权就是稳妥的，不过必须是你情愿以此价格购买股票。一旦空头看跌期权履约，你可以只是持有股票，等待价格反弹，或者通过卖出有保护看涨期权弥补账面亏损。关键是，在有些情况下，即使你是一个保守型投资者，你仍然也可能想要卖出无保护看跌期权。

考虑一下这种情况，股价的下跌已经成为整个市场范围内价格下跌的一部分。你相当确定在不久的将来价格会反弹；但是考虑到公司的基本面、每股收益、分红历史以及每股账面有形价值，当前的价格水平是相当低廉的。在这种情况下，你可能不会立刻买入股票，因为你有两个关于期权的选择。你可以投资看涨期权，以期从价格反弹中获利，但这需要资金的投入；或者你可以卖出无保护看跌期权并得到权利金。资金流入总是比流出要好，不过作为账户上资金增加的代价，你也要承担履约的风险。不管怎样，只要你非常确信价格在不久的将来会上涨，此时卖出无保护看跌期权就比其他时候面临着更低的风险。例如，当股价已经急剧上涨，卖出看跌期权同买入看涨期权一样是个鲁莽的不合时机的决定。我们认为价格会以某一特定方式运行，并且当我们发现超买和超卖的情况时，适时选择期权策略是值得信赖的。这些情况都为选择期权交易时机创造了机会，并且无保护看跌期权可以通过构造而带来更大的机会，而相伴的风险却相对较低。