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  • CFA - 投资学 - 7.投资组合评价2022-05-04 23:33:29

    一、投资组合评估方法 不同的证券类型,不同的组合,他们的风险和收益的计算方式是不同的。 如何繁多的产品放在一起比较评估,就需要以下三种“调整后 adjusted”的指标:     1.1 波动率调整指标 Volatility Adjusted Measure - (反应 整体风险) 夏普比率 和 M-M指标,两个指标完全等价。

  • CFA - 投资学 - 4.资本资产定价理论CAPM - Capital Asset Pricing Model2022-05-03 00:00:20

    一、CAPM 解决了什么问题 CAPM是给风险定价的。   问题1:一个资产的预期收益/平均收益,与其承担的系统风险 - systematic risk是什么关系 答案:线性关系 - linear   问题2:如何度量一个资产所承担的系统风险? 答案:用这个资产,和整个市场的相关性,来度量   二、衡量系统风险的指标 - β

  • 拓端tecdat|R语言用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险2022-02-25 18:59:54

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=25610  原文出处:拓端数据部落公众号 配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议,这并不是真正的解决方案。 看看下图: Microsoft的滚动系数(回归:MSFT~SPY)- 120 天的窗口,纯蓝色是使用完整样本估

  • 基金评价与业绩归因2022-02-19 13:02:18

    阿尔法系数:   阿尔法系数是基金的超额收益和按照β系数计算的期望收益之间的差额。阿尔法系数是反映投资回报率的重要指标。简单说,阿尔法系数越大,基金获得超额收益的能力越大。 贝塔系数:   贝塔系数(β系数)是一种风险系数,用来衡量个别股票或者是股票基金相对于整个股市的价格波

  • R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化2021-06-10 11:51:42

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=22588  原文出处:拓端数据部落公众号   今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型,得到可视化,从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。 简单的背景介绍,资本资产定价模型(CAPM)是由威廉·夏普(William Sharpe)创建的一个模型,它根据市

  • R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化2021-06-03 23:33:42

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=22588  原文出处:拓端数据部落公众号   今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型,得到可视化,从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。 简单的背景介绍,资本资产定价模型(CAPM)是由威廉·夏普(William Sharpe)创建的一个模型,它根据市

  • 基金知识汇总和实战经验分享2021-05-16 19:02:10

    基金知识汇总和实战经验分享 分享一份基金知识给大家,同时分享下个人观点: 引用PMP项目风险管理的经验,无论是玩基金还是股票都要清晰明确的认识到自身的风险承受力,通俗一点就是你最多能接受你投入的本钱亏损多少。正确认识自身的风险偏好以及风险承受能力,在接受某种风险程度的

  • 广州贝塔狗模式系统平台搭建软件开发2019-11-13 15:01:48

    贝塔狗模式APP系统开发,(135可微3970可电7842陈经理微/电同号)贝塔狗模式APP软件开发,贝塔狗模式系统平台搭建,贝塔狗模式现成APP出售,贝塔狗模式原生APP定制开发,贝塔狗模式软件源码开发   社会的发展和进步必然会导致消费者需求的升级。为了生存,需要相应地改变业务结构和销售模式。否

  • 贝塔狗模式系统开发2019-11-11 17:08:10

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  • 贝塔狗APP开发(开发系统)2019-11-08 15:52:53

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  • 偶遇Bitrade交易所2019-06-15 17:56:04

    币圈一日,人间十年。这句话是用来形容在币圈的变化,对于不清楚这块业务的人来说可谓有些夸张,但对于了解这块业务的来说,一点也不夸张,说的切切实实的。起初我刚开始接触币圈这块的时候,确实不信,因为我没有感觉到真有这么大的变化。之前我也是从事金融行业的,做的是股票这类的,股票自从被国

  • 【理解】Beta贝塔分布2019-04-09 22:47:38

    贝塔分布是概率的概率分布,在不知道某一事件具体概率是多少时,它给出了所有概率出现的可能性。 举个例子:对于抛硬币,我们知道硬币正面朝上是服从二项分布的X∼b(n,p)X \sim b(n, p)X∼b(n,p),我们为了用大量实验来估计正面朝上概率(虽然已知是0.5),做了1000次抛硬币实验,最后统计出:

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