钯金期货股票相关性:a股市场有没有带有明显负相关性的股票

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a股市场有没有带有明钯金期货显负相关性的股票

目前A股没有钯金期货,但是美股有。

股票 相关性计算

相关性分析比较书面化,因为实际中钯金期货同时影响多只股票的因素很多,把这个时间段两只或者多只股票的涨跌幅变化进行对比就可以了。那么选定时间段,选取两只或多只股票所在的行业,把这几只股票和行业整体情况作对比,再将整个行业和大盘作对比,只要你选取的时间段足够长,那么得出的整个行业的ß

如何快速比较股票间的相关性

你可以先去期刊网去找找其他人怎么做的。我记得我在01年做的时候。样本剔除后只有300多支股票。做了很多调整相关性做到了90%以上,可是以前知名学者的全面分析下来只有50%多,当时没有wind之类的东西。

一只股票的自相关性怎么算

股票市场和债钯金期货券市场存在跷跷板效应,这种效应在不同时期表现不一致。股票价格波动和债券价格波动时而同向变化,股票价格波动与债券价格波动基本呈现出同向的变化趋势;两者表现出非常明显的反向变化。在后一个阶段两者的相关系数是-0.63。股市和债市在2002年到2004年的3年时间里表现出强烈的协同效应;表现出较强烈的跷跷板效应。股市波动性相对不剧烈.计算得到,上证指数的波动标准差是20.9,只有全样本波动性的三分之一。这种股票市场的较低波动性不足以引钯金期货起投资者的股票和债券的资产组合发生大规模的变化。而这种协同效应主要由影响股市和债市的共同因素所致,比如利率的变化和经济增长率的变化,这两者的变化通常会带来股市和债市的协同波动。因为股票和债券一样都是资产,资产的价格通常同其收益率呈正比,与其贴现率成反比。经济增长使得股票和债券的收益率都上升,市场利率的提高使得股票和债券的贴现率同时上升。我们将股市的大起大落的阶段作为参考期。显示了在股市大涨大跌时期,债券市场价格的涨跌状况。除了2002年7月至2003年1月这段股市下跌时期中,债券市场出现同方向的下跌趋势外,其它5个股市大波动时期,债券市场都表现出与股市变化相反的变动趋势。在同向变化的这个时期,股价的涨跌幅最小。这组数据支持了股市与债市之间的“表3的数据中表现出一个明显的特征是。股市涨跌幅越大,债市相反方向的涨跌幅也越大,股市下跌时债市涨幅更加明显。

股票市场相关性包含哪些内容

从总体相关性来看,股票市场和债券市场存在跷跷板效应,但是,这种效应在不同时期表现不一致。我们发现,在不同期间,股票价格波动和债券价格波动时而同向变化,时而反向变化。在2002年初到2004年底期间,股票价格波动与债券价格波动基本呈现出同向的变化趋势;但是从2005年开始,两者表现出非常明显的反向变化。在前一个阶段,两者的相关系数为0.92,在后一个阶段两者的相关系数是-0.63。因此,股市和债市在2002年到2004年的3年时间里表现出强烈的协同效应;而在2005年初到2009年9月这将近5年时间里,表现出较强烈的跷跷板效应。对这种差别一种可能的解释是,在前一段时期中,股市波动性相对不剧烈.计算得到,2002年到2004年期间,上证指数的波动标准差是20.9,只有全样本波动性的三分之一。这种股票市场的较低波动性不足以引起投资者的股票和债券的资产组合发生大规模的变化。而这种协同效应主要由影响股市和债市的共同因素所致,比如利率的变化和经济增长率的变化,这两者的变化通常会带来股市和债市的协同波动。因为股票和债券一样都是资产,资产的价格通常同其收益率呈正比,与其贴现率成反比。经济增长使得股票和债券的收益率都上升,市场利率的提高使得股票和债券的贴现率同时上升。为了更加详细的分析两者之间的关系,我们将股市的大起大落的阶段作为参考期。显示了在股市大涨大跌时期,债券市场价格的涨跌状况。我们发现,除了2002年7月至2003年1月这段股市下跌时期中,债券市场出现同方向的下跌趋势外,其它5个股市大波动时期,债券市场都表现出与股市变化相反的变动趋势。在同向变化的这个时期,股价的涨跌幅最小。这组数据支持了股市与债市之间的“跷跷板效应”。表3的数据中表现出一个明显的特征是,股市涨跌幅越大,债市相反方向的涨跌幅也越大;并且,股市下跌时债市涨幅更加明显。前一个特征表现出投资者在资产组合选择中对于风险的敏感性较高。后一个特征主要是由于股市通常上涨较慢,而下跌较快。因此,在股市上涨时期,债市资金总是通过缓慢的方式撤离;而一旦股市出现大跌,投资者为了避免损失,会快速从股市撤出资金,大量资金从股市流入债市带来的债券需求的突然增长,通常会较快的拉高债券价格。

股票价格波动相关性是金融风险吗

股票在交易市场上作为交易对象,有自己的市场行情和市场价格。由于股票价格要受到诸如公司经营状况、供求关系、银行预期年化利率、大众心理等多种因素的影响,其波动有很大的不确定性。正是这种不确定性,有可能使股票投资者遭受损失。价格波动的不确定性越大,投资风险也越大。股票是一种高风险的金融产品。称雄于世界计算机产业的国际商用机器公司(ibm),每股价格曾高达170美元。

如何得到2只股票的相关性?有无软件指标或算法?

建议你自己把两只股票叠加放在一起,算法的话可以通过图形的模式识别来作,但是要费点时间。

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