波动幅度标准差指标

Ⅰ 测量股票价格波动幅度的最佳指标是哪几个

直接与价格波动有关的指标有：
1，振幅。
2，涨跌幅。
3，移动平均线也就是MA。
4，我们最熟悉也最直观的----K线图。

Ⅱ 波动率是指方差还是标准差

你好，在经济学里面，波动率多是指方差。拓展到样本波动率上，也同样多是指方差。

Ⅲ 急求助：价格波动幅度怎么计算啊谢谢！

一般用方差或都标准差来表示其波动幅度，其计算公式为：

Ⅳ 一组数据的波动幅度的大小与极差的大小是

一组数据的波动幅度的大小与极差的大小是正比例关系。

极差=最大值-最小值,一般来说,极差小,则说明数据的波动幅度小

Ⅳ 股票日波动率的标准差怎么算急！急！急！！！！

该表提供根据股票日收益数据计算的历史波动率。分别采用20日、60日简单移动法，指数加权移动平均法和Garch模型计算日波动率。
本表使用对数收益数据。对数收益=log(1+百分比收益)。（来源：道富投资）

Ⅵ 股票的波动性是按什么指标算的

股票的波动性是按波动率指数算的，芝加哥期权交易所(Chicago Board Options Exchange，CBOE)的波动率指数(Volatility Index，VIX)或者称之为“恐惧指数”，衡量标准普尔500指数(S&P 500 Index)期权的隐含波动率。VIX指数每日计算，代表市场对未来30天的市场波动率的预期。
类型：
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。

Ⅶ 急求行测中关于【价格波动幅度】的计算

已经私信给你发过去了。

Ⅷ gate.io的K线指标里真实波动幅度均值是什么意思

真实波动幅度均值（ATR）的应用包括：参数设置，入市，止损，获利等，是资金管理中的一个非常有价值的辅助工具。

Ⅸ 真实波动幅度均值的计算方法

波动幅度：单根K线图最高点和最低点间的距离。
真实波动幅度：是以下三个波动幅度的最大值
1. 当天最高点和最低点间的距离
2. 前一天收盘价和当天最高价间的距离，或
3. 前天收盘价和当天最低价间的距离
当日K线图出现缺口时，真实波动幅度和单根K线的波动幅度是不同的。
真实波动幅度均值就是真实波动幅度的平均值。
为了让ATR反映短期波动性，可以使用短期ATR（2－10根K线图）；为了让ATR反映“长期”波动性，可以使用20至50根K线或更多。

Ⅹ 方差和标准差 方差已经能比较波动幅度大小了，为什么还要算标准差

标准差（Standard Deviation） ，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。方差是波动大小，我认为，标准差数据较小，较易比较