波动比较大用什么算法

⑴ 股票的波动率怎样计算，详细步

我所知道的股票波动率是出自江恩理论。由于江恩本人并没有对波动率进行过详细的描述所以现在市面上所有有关波动率的算法全是后人根据他的理念推断的。我现在所知道的算法有三种。第一就是两个高点（低点）的差除以两个高点（低点）之间的时间。比如说两个高点分别为15和10，时间是10个交易日那么15-10=5，5/10=0.5，0.5就是波动率。第二种方法也很简单就是你自己去推断波动率，比如上证指数，你可以用10 20 40 80 160这种点数去挨个的套，股票一般用，0.1 0.2 0.4 0.8 或0.05 0.1 0.2 0.4等等 看看哪个在历史上最适用。支持这一算法的是因为江恩在他写的商品期货教程中曾经提到过5月咖啡的1*1线的画法是以别以1点、12点、30点对应一天为波动率，画1*1线的，但书中却没写为什么用这3个数。根据我所撑握的江恩理论知识这很有可能是分别用到了太阳，木星和土星的周期。太阳，木星，土星的周期分别是1年，12年，30年。第三种就是股票的最小波动单位，比如咱们股票的最小波动单位为0.01元。支持这一算法是因为在江恩那个年代没有计算机，股票绘图只能是人力手工作业。江恩只用一种8*8的坐标纸，这纸上的1*1线永远是45°，而1/8美分是当时商品的最小波动单位。

⑵ 波动率计算公式是什么

股票的波动率指标一般是应用在期权上面，分为历史波动率和隐含波动率。
历史波动率：通过一个计算标准差的公式对标的工具在过去价格变化快慢进行衡量；
隐含波动率：只与期权有关，是期权市场对标的物在期权生存期内即将出现的统计波动率的预测。
投资者可以计算和比较两种波动率，然后分析出对未来价格趋势的预估，但是对专业要求相对较高。

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⑶ 数据的波动太大，用什么模型预测比较好

用灰色预测比较好，灰色预测对于数据的有序性和个数要求不高，不过灰色预测对于短期预测比较有效，如果需要预测长期数据，数据量足够多，则用BP神经网络预测较好。

⑷ 如果计算一个曲线的波动大小！

你这个问题可以通过计算相关系数来确定，即以时间点为X横轴，销售额Y为纵轴，用Exel相关系数计算公式correl来计算，分别将销售额和时间对应的数字为参数，需要2组数字的个数相同，不然出错。计算出来的相关系数为-1~1直接，如果为1，这表示正相关，就是销售额随时间直线上升，如果是负一，则代表销售额直线下降。如果是0，那就表示完全不相干。另外，还可以计算这2组数据的斜率，公式为SLOPE。斜率越大，表面销售额增长越快。

这个也可以把销售额画成折线图，然后添加趋势线，并选择显示直线拟合公式，可以看到类似y=ax+b这样的公式，a代表斜率。

下面是计算相关系数和斜率的实例图片。

直线拟合公式查看数据上涨快慢

⑸ 比较数据波动大小用什么

当两组数据个数相等，平均数相等或接近时，用方差可以比较其波动大小及稳定性，方差较大的数据波动较大，稳定程度低；方差较小的数据波动较小，稳定程度高．
故填较大，底，较小，高．