股票投資組合的相關系數

A. 某投資組合由AB兩種股票組成，計算A與B的相關系數，要求哪些值

邏輯有嚴重問題。直接全投A即可。

做相關性分析，投資A、B股票，計算A、B股票之間的相關系數和A與組合的相關系數、B與組合的相關系數，這兩個相關系數不是一回事。

（2）A證券與B證券的相關系數=（3）證券投資組合的預期收益率=12%×80％+16％×20％=12．8％

證券投資組合的標准差=（4）相關系數的大小對投資組合預期收益率沒有影響；相關系數的大小對投資組合風險有影響，相關系數越大，投資組合的風險越大。

(1)股票投資組合的相關系數擴展閱讀：

需要指出的是，相關系數有一個明顯的缺點，即它接近於1的程度與數據組數n相關，這容易給人一種假象。因為，當n較小時，相關系數的波動較大，對有些樣本相關系數的絕對值易接近於1；當n較大時，相關系數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關系數的絕對值總為1。因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關系數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關系是不妥當的。

B. 投資組合的系統風險怎麼算

投資組合的系統風險計算為：具體的投資風險乘以相應的風險系數然後進行加權平均，得出的結果就是組合投資的風險。比如說股票的風險系數是0.5，基金的是0.6，債券的是0.7，你買100手股票，200手基金，300手債券，那麼這組組合的風險系數就是：（100*0.5+200*0.6+300*0.7）/100+200+300=0.633。
系統風險就是指整個市場都具有，而不單是單個股票特有的風險。投資組合只能分散非系統風險，而系統風險是沒有辦法降低的。β系數用於衡量系統風險。投資組合的系統風險等於各項資產的一個加權平均數，也說明系統風險是不可以分散抵消的，是一個平均風險。
投資組合的系統風險指標：
(一)貝塔系數。貝塔系數(β)是評估證券或投資組合系統性風險的指標，反映的是投資對象對市場變化的敏感度。投資組合P與市場收益的相關系數為：
1、貝塔系數大於0時，該投資組合的價格變動方向與市場一致；
2、貝塔系數小於0時，該投資組合的價格變動方向與市場相反；
3、貝塔系數等於1時，該投資組合的價格變動幅度與市場一致；
4、貝塔系數大於1時，該投資組合的價格變動幅度比市場更大。
(二)波動率。投資組合波動率在風險管理中最常見的定義是單位時間收益率的標准差。單位時間根據數據來源和應用場景可以取每日、每周、每月、每年等。公募基金一般都會公布每日凈值_長率。
(三)跟蹤誤差。波動率是一個絕對風險指標，跟蹤誤差則是相對於業績比較基準的相對風險指標。跟蹤誤差計量的前提是清晰的業績比較基準。
(四)主動比重。主動比重(AS)是指投資組合持倉與基準不同的部分。假定全市場可投資股票有n只，wp，i為第i只股票在投資組合中的權重，wb，i為第i只股票在基準中的權重，則主動比重為：
主動比重是一個相對於業績比較基準的風險指標，用來衡量投資組合相對於基準的偏離程度。
局限性在於：(1)與基準不同並不意味著投資組合一定會跑贏或跑輸基準，投資組合要跑贏基準必須在適當的時候以適當的方式偏離基準。(2)與基準不同並不意味著投資組合的業績表現會與基準有顯著區別。有的組合主動比重很高，但其持倉可能和基準有較高的相關性。
(五)最大回撤。最大回撤測量投資組合在指定區間內從最高點到最低點的回撤，計算結果是在選定區間內任一歷史時點往後推，產品凈值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值。
(六)下行標准差。波動率計算中，既包括了收益率高於平均值的單位區間的波動，也考慮了收益率低於平均值的單位區間的波動

C. 在計算出股票之間的相關性之後，這樣一個相關系數對於股民來講有什麼用，我們可以根據這個數字得到什麼

只能學術研究 在中國沒現實意義

D. 計算投資組合的標准差的公式是什麼可以舉個例子嗎

投資組合的標准差公式是：組合標准差=(A的平方+B的平方+C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方，具體解釋如下：

根據算數標准差的代數公式：(a+b+c)的平方=(a的平方+b的平方+c的平方+2ab+2ac+2bc)來推導出投資組合標准差的公式。

例如根據權重、標准差計算：

1、A證券的權重×標准差設為A。

2、B證券的權重×標准差設為B。

3、C證券的權重×標准差設為C。

確定相關系數：

1、A、B證券相關系數設為X。

2、A、C證券相關系數設為Y。

3、B、C證券相關系數設為Z。展開上述代數公式，將x、y、z代入，即可得三種證券的組合標准差=(A的平方+B的平方 +C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方。

(4)股票投資組合的相關系數擴展閱讀：

注意事項：

1、用標准差對收益進行風險調整，其隱含的假設就是所考察的組合構成了投資者投資的全部。因此只有在考慮在眾多的基金中選擇購買某一隻基金時，夏普比率才能夠作為一項重要的依據。

2、使用標准差作為風險指標也被人們認為不很合適的。

3、夏普比率的有效性還依賴於可以以相同的無風險利率借貸的假設。

4、夏普比率沒有基準點，因此其大小本身沒有意義，只有在與其他組合的比較中才有價值。

E. 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）

計算公式為相關系數=協方差/兩個項目標准差之積。
相關系數：度量兩個隨機變數間關聯程度的量。相關系數的取值范圍為(-1，+1)。當相關系數小於0時，稱為負相關；大於0時，稱為正相關；等於0時，稱為零相關。
拓展資料：
1.協方差：如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大於自身的期望值，另外一個也大於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是正值。 如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中一個大於自身的期望值，另外一個卻小於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是負值。
2.標准差（Standard Deviation） ：標准差也稱均方差（mean square error），是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聰明的投資者》里說過：「經驗表明在大多事例中，安全依賴於收益能力，如果收益能力不充分的話，資產就會喪失大部分的名譽(或帳面)價值。」
3.相關系數是反映兩種證券之間相關性的統計方法。換句話說，這個統計告訴我們一個證券與另一個證券有多密切相關。當兩種證券向上或向下同向移動時，相關系數為正。當兩種證券向相反方向移動時，相關系數為負。確定兩種證券之間的關系對分析跨市場關系，行業/股票關系以及行業/市場關系很有用。該指標還可以幫助投資者通過識別與股市低或負相關的證券進行多樣化。 解釋 相關系數在-1和+1之間振盪。這不是一個動量振盪器。
4.相反，它從正相關周期移動到周期負相關。+1被認為是完美的正相關，這是罕見的。0到+1之間的任何值表示兩個證券向相同的方向移動。正相關的程度可能隨時間而變化。石油股和石油大部分時間呈正相關。下面的例子顯示了一隻石油股股價和石油價格的關系。不出所料，20日相關系數仍然大幅上漲，經常上探+75。這兩種證券之間顯然存在著積極的關系。一般來說，任何超過0.50的數據都表現出強烈的正相關。

F. 對一個兩只股票的資產組合，它們之間的相關系數是多少為最好

投資A、B股票，計算A、B股票之間的相關系數和A與組合的相關系數、B與組合的相關系數，這兩個相關系數是一回事嗎？

G. 在金融中，如果兩只股票相關系數為1，可以說明什麼

理論上相關系數反應了兩者之間的相互影響的程度。為1，那是正相關，就是其中一個的變動和另外一個的變動時同向。

H. 兩證券協方差和相關系數的計算

兩證券協方差表示兩種證_之間共同變動的程度：相關系數是變數之間相關程度的指標根據協方差的公式可知，協方差與相關系數的正負號相同，但是協方差是相關系數和兩證券的標准差的乘積，所以協方差表示兩種證_之間共同變動的程度。相關系數是協方差與兩個投資方案投資收益標准差之積的比值，其計算公式為：相關系數總是在-1到+1之間的范圍內變動，-1代表完全負相關了，+1代表完全正相關了，0則表示不相關。相關系數和協方差的變動方向是一致的，相關系數的負的，協方差就一定是負的。
相關系數是變數之間相關程度的指標，相關系數在0到1之間，表示兩種報酬率的增長是同向的；相關系數在0到-1之間，表示兩種報酬率的增長是反向的，所以說相關系數是變數之間相關程度的指標。總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關系數反映的是兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關系數乘以各自的標准差。
協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資項目相對於另一投資項目風險的統計指標。其計算公式為：當協方差為正值時，這就表示了兩種資產的收益率呈同方向變動；協方差為負值時，表示兩種資產的收益率呈反方向變動。
總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關系數反映的是這兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關系數乘以各自的標准差啦。

I. 進行雙證券投資組合時,兩只證券相關性在什麼情況下最好

投資比例不變，其他條件不變時。
1、不論投資組合中兩只證券之間的相關系數如何，只要投資比例不變，各只證券的期望收益率不變，則該投資組合的期望收益率就不變，即投資組合的期望收益率與其相關系數無關。
2、在其他條件不變時，如果兩只股票收益率的相關系數越小，組合的方差就越小，表明組合後的風險越低，組合中分散掉的風險越大，其投資組合可分散的風險的效果就越大。即投資組合的風險與其相關系數負相關。以上是進行雙證券投資組合時，兩只證券相關性在什麼情況下最好的解釋。