股票组合的希腊值怎么计算_道琼斯指数是如何计算的

一、期货基础知识贝塔系数怎么算

β系数也称为贝他系数（Beta coefficient），是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。
β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性，在股票、基金等投资术语中常见。
 单项资产系统风险用β系数来计量，通过以整个市场作为参照物，用单项资产的风险收益率与整个市场的平均风险收益率作比较，即： β计算公式?其中Cov(ra，rm)是证券 a 的收益与市场收益的协方差；
 ?是市场收益的方差。
因为：Cov(ra，rm) = ρamσaσm所以公式也可以写成：? β计算公式其中ρam为证券a与市场的相关系数；
σa为证券a的标准差；
σm为市场的标准差。
据此公式，贝塔系数并不代表证券价格波动与总体市场波动的直接联系。
不能绝对地说，β越大，证券价格波动（σa）相对于总体市场波动（σm）越大；
同样，β越小，也不完全代表σa相对于σm越小。
甚至即使β = 0也不能代表证券无风险，而有可能是证券价格波动与市场价格波动无关（ρam= 0），但是可以确定，如果证券无风险（σa），β一定为零。
注意：掌握β值的含义◆ β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化，其风险情况与市场投资组合的风险情况一致；
◆ β>；
1，说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险；
◆ β<；
1，说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。
小结：1）β值是衡量系统性风险，2）β系数计算的两种方式。
贝塔系数用于证券市场的计算公式贝塔系数概述公式为：其中Cov(ra，rm)是证券 a 的收益与市场收益的协方差；
是市场收益的方差。
因为：Cov(ra，rm) = ρamσaσm所以公式也可以写成：其中ρam为证券 a 与市场的相关系数；
σa为证券 a 的标准差；
σm为市场的标准差。
贝塔系数利用回归的方法计算： 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。
贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。
贝塔系数低于1即证券价格的波动性比市场为低。
如果β = 0表示没有风险，β = 0.5表示其风险仅为市场的一半，β = 1表示风险与市场风险相同，β = 2表示其风险是市场的2倍。

二、请问在知道一个股票组合中三只股票的β系数和他们所占的比例的情况向，如何算出这个股票组合的β系数。

用各自的β系数乘以各自的资金所占百分比，再求和即可。
证券之星问股

三、股票组合风险怎么算？急！

风险价值法(VAR) ：VAR实际上是要回答在概率给定情况下，银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。
在风险管理的各种方法中，VAR方法最为引人瞩目。
细节你看看网站内容。

四、道琼斯指数是如何计算的

1. 股价平均数的计算 股票价格平均数反映一定时点上市股票价格的绝对水平，它可分为简单算术股价平均数、修正的股价平均数、加权股价平均数三类。
人们通过对不同时点股价平均数的比较，可以看出股票价格的变动情况及趋势。
 (1)简单算术股价平均数 简单算术股价平均数是将样本股票每日收盘价之和除以样本数得出的，即： 简单算术股价平均数＝(P1＋P2＋P3＋…＋ Pn)/n 世界上第一个股票价格平均——道·琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。
 现假设从某一股市采样的股票为A、B、C、D四种，在某一交易日的收盘价分别为10元、16元、24元和30元，计算该市场股价平均数。
将上述数置入公式中，即得： 股价平均数＝(P1＋P2＋P3＋P4)/n ＝（10＋16＋24＋30）/4 ＝20(元)

五、两种股票，β系数为2和1.2。无风险报酬率为5%，投资组合的风险收益率为6%。计算投资组合的预期收益率

E(R) = Rf + beta * [E(R)-Rf]  // 预期收益等于无风险收益加上风险溢价= 5% + beta * 6% 其中，beta(portfolio) = w_a * beta_a + w_b * beta_b // 投资组合的beta等于每种资产的beta按照其市值权重累加之和lz的题目里没有给出两种股票的价值权重w_a， w_b。
如果我们假定投资组合中两种股票的市值相等，w_a=w_b=0.5， 则E(R) = 5% + (0.5 * 2 + 0.5 * 1.2) * 6% = 14.6%

六、股票AMA 是怎么计算的?

已知AMA，反算价格水平x的公式推导 我是在 红三兵私募 找到的求使AMA发出买入信号时的价格水平x，其中： AMA计算公式：AMA=AMA[1]+ C*(x-AMA[1]) 则该问题为求x最小值，使：AMA-min(AMA[1],AMA[2],AMA[3])≧filter(其中filter已知） 即求x，使得AMA=filter+min(AMA[1],AMA[2],AMA[3])， => AMA[1]+C*(x-AMA[1])=AMA => AMA[1]+C*(x-AMA[1])-AMA=0 ——式① 其中C=(smooth)^2=[ER*(fastest-slowest)+slowest]^2 令 F=fastest-slowest，S=slowest，则C=(ER*F+S)^2 ——式② 其中:ER=(x-CLOSE[n])/[前N-1日价格移差绝对值之和+abs(x-CLOSE[1])] 如果x>=CLOSE[1]，则令： B=前N-1日价格移差绝对值之和-CLOSE[1]， 如果x

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