如何计算股票的变异系数变异系数计算公式是什么
接下来具体说说
今天简单讲解下一个统计学指标:变异系数CV(coefficient of variation)
当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲不同,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和量纲的影响,而变异系数可以做到这一点,它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。
首先我们要理解,什么是变异系数CV(coefficient of variation)。从数值上来看,它等于样本的标准差除以样本均值,即:
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CV的意义 :反映出随机变量在以它均值为单位时取值的离散程度。CV没有量纲,这样就可以进行客观比较了。看上去似乎很模糊,下面让我用一个实际例子来说明下。
已知某养猪场有:
A种猪平均体重为190kg,标准差为10.5kg
B种猪平均体重为196kg,标准差为8.5kg
这样,当我们计算他们的CV后:
A种猪CV=10.5/190=0.0552631579
B种猪CV=8.5/196=0.0433673469
这个结果说明了,A种猪每长1kg的猪肉,可能会有0.055kg的变异出现。而B种猪每长1kg的猪肉,可能会有0.043kg的变异出现。
这就说明B种猪体重的变化更加小,变异更小。
先用一个简单的例子来说明,如果我们有1个草莓和2个西瓜,假设草莓1元/个,西瓜15元/个。
那么如果问,1个草莓加上2个西瓜需要多少钱?
我们这个时候不能直接1+2=3进行计算,因为这样就失去了关于水果种类的一切信息,在这里也就是水果的价格。
如果我们想要计算,有2种方式:
把西瓜**为草莓的价格,即将量纲统一:1个西瓜=15个草莓,这样我们就知道1个草莓+2个西瓜=31个草莓(单位是草莓)
把西瓜和草莓的价格属性去除,即去除量纲:草莓每个1/1=1,西瓜每个15/1=15,这样我们就知道1个草莓+2个西瓜=31(没有单位)
CV和标准差之间的关系,我们用一个例子来说明:
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从这个例子中,我们可以看到,如果依据标准差SD来看,我们可能以为身高的离散程度更高;但是如果根据变异系数来看,我们却发现体重的离散程度更高。哪个是对的呢?
这里其实我们应该看变异系数,因为身高和体重的量纲是不同的。
EMA EMA(Exponential Moving Average),指数平均数指标。也叫EXPMA指标,它也是一种趋向类指标,指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。1.计算公式:EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday;2.可变参数说明:α为平滑指数,一般取作2/(N+1)。在计算MACD指标时,EMA计算中的N一般选取12和26天,因此α相应为2/13和2/27;在计算DEA时,EMA中的N一般选取为9天,即α为2/10。3.初始化说明:EMA1是没有定义的,通常情况下取EMA1为Price1,即数据的靠前项填充为EMA的靠前项。
MACD
MACD称为指数平滑移动平均线,是从双指数移动平均线发展而来的,由快的指数移动平均线(通常为EMA12)减去慢的指数移动平均线(通常为EMA26)得到快线DIF;再用DIF的9日指数平滑移动得到慢线DEA;再用2×(快线DIF-加权移动均线DEA)得到MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本相同,即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势,但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数,是买的信号。当MACD从正数转向负数,是卖的信号。当MACD以大角度变化,表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速地拉开,代表了一个市场大趋势的转变。
1.计算公式:DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);DEA:EMA(DIF,MID);MACD:(DIF-DEA)*2;2.可变参数说明:上式中,SHORT、LONG、MID是可变参数,三个参数都是EMA公式中α的取值(EMA计算公式在前文有介绍)。通常情况下,业内公认的三个取值为:12,26,9。
DDX
DDX红绿柱线表示当日大单买入净量占流通盘的百分比(估计值),红柱表示大单买入量较大,绿柱表示大单卖出量较大, DDX1(黄线)是大单买入净量60日(参数p1)平滑累加值占流通盘比例(DDX的60日累加), DDX2(粉红线)是DDX1值5日(参数p2,ma(DDX1,p2))移动平均线。 DDX3(绿线)是DDX1值10日(参数p3, ma(DDX1,p3))移动平均线。
RSI
相对强弱指标简称RSI,是一种超买超卖型技术指标。
N日RS=[A÷B]×100%
公式中,A——N日内收盘涨幅之和
B——N日内收盘跌幅之和(取正值)
N日RSI=A/(A+B)×100
以上就是如何计算股票的变异系数变异系数计算公式是什么?的详细内容,希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获!