一、炒股“标准误差”怎么算？
一加一等于0
二、怎么样的组合标准差小？ 1.30只随机选的股票 2. 只选一只股票
作为散户的一员，做两只股票足够了，股票越多越麻烦，越容亏损（比如大盘不好的时候，每只票都在下跌，你会慌神，看这只股票，那只就顾不上），其实很多人同一时间段只做一只票，但他们会严密关注几只票。
三、已知市场组合的标准差为24%，市场风险溢价为20%，回答下述问题：
1、投资回报率=（15*20%-10*8%）/5=44%标准差=3*24%=72%2、beta=投资组合的标准差/市场组合标准差所以投资组合的标准差=1.21*24%=29.04%3、投资组合的beta值等于被组合各项资产beta系数的加权平均数2.5*（1-p%）+1.7*p%=1.9解得p=75所以有力的投资占25%，有才投资占75%时，投资组合BETA=1.9
四、股市布林线的标准差和宽度值是多少?
中文全名：布林线英文全名：Bollinger Bands指标热键：BOLL原始参数值：20指标应用法则：1.股价上升穿越布林线上限时，回档机率大。
2.股价下跌穿越布林线下限时，反弹机率大。
3.布林线震动波带变窄时，表示变盘在即。
4.BOLL须配合弧?IDTH使用。
5.开关参数若设为1，图形以四条线表示。
五、某一个股票与股票市场组合的方差是什么意思
任何投资者都希望投资获得最大的回报，但是较大的回报伴随着较大的风险。
为了分散风险或减少风险，投资者投资资产组合。
资产组合是使用不同的证券和其他资产构成的资产集合，目的是在适当的风险水平下通过多样化获得最大的预期回报，或者获得一定的预期回报使用风险最小。
作为风险测度的方差是回报相对于它的预期回报的离散程度。
资产组合的方差不仅和其组成证券的方差有关，同时还有组成证券之间的相关程度有关。
为了说明这一点，必须假定投资收益服从联合正态分布（即资产组合内的所有资产都服从独立正态分布，它们间的协方差服从正态概率定律），投资者可以通过选择最佳的均值和方差组合实现期望效用最大化。
如果投资收益服从正态分布，则均值和方差与收益和风险一一对应。
如本题所示，两个资产的预期收益率和风险根据前面所述均值和方差的公式可以计算如下：1。
股票基金 预期收益率=1/3*(-7%)+1/3*12%+1/3*28%=11% 方差=1/3[(-7%-11%)^2+(12%-11%)^2+(28%-11%)^2]=2.05% 标准差=14.3%(标准差为方差的开根，标准差的平方是方差)2。
债券基金 预期收益率=1/3*(17%)+1/3*7%+1/3*（-3%）=7% 方差=1/3[(17%-7%)^2+(7%-7%)^2+(-3%-7%)^2]=0.67% 标准差=8.2%注意到，股票基金的预期收益率和风险均高于债券基金。
然后我们来看股票基金和债券基金各占百分之五十的投资组合如何平衡风险和收益。
投资组合的预期收益率和方差也可根据以上方法算出，先算出投资组合在三种经济状态下的预期收益率，如下： 萧条：50%*(-7%)+50%*17%=5% 正常：50%*(12%)+50%*7%=9.5% 繁荣：50%*(28%)+50%*(-3%)=12.5%则该投资组合的预期收益率为：1/3*5%+1/3*9.5%+1/3*12.5%=9%该投资组合的方差为：1/3[(5%-9%)^2+(9.5%-9%)^2+(12.5%-9%)^2]=0.001%该投资组合的标准差为：3.08% 注意到，其中由于分散投资带来的风险的降低。
一个权重平均的组合（股票和债券各占百分之五十）的风险比单独的股票或债券的风险都要低。
投资组合的风险主要是由资产之间的相互关系的协方差决定的，这是投资组合能够降低风险的主要原因。
相关系数决定了两种资产的关系。
相关性越低，越有可能降低风险。
六、证券投资组合的标准差是否高于低于证券每一种的标准差
根据马克维茨的现代投资组合理论。
证券组合的风险是由组合中各证券之间的相关性决定的。
而“单个证券标准差”是衡量单只证券自身的风险的。
无法衡量组合中不同证券的相关性。
七、股票预期收益率及标准差 标准离差计算
r（B）=12%*0.4+4%*0.4+(-6%*20%)=5.2%方差（B）=(12%-5.2%)方*0.4+(4%-5.2%)方*0.4+(-6%-5.2%)方*0.2标准差(B)=方差(B)的开方 r(A)=四数和/4=6.5%A的方差不会，感觉少个相关系数，beta=12%/20%=0.6 通过capm可以计算市场组合的收益率，没有相关系数，不能计算a的方差标准离差率是标准离差与期望值之比。
其计算公式为：标准离差率＝标准离差/期望值简单说就是一单位收益需要承担的风险，风险越小越好！市场组合白话说假如市场上有100只股票，我构建一个市场组合包括所有的股票，也就是100只，比例按它们的市值当权数加权！
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