首页 > TAG信息列表 > 贝塔
CFA - 投资学 - 7.投资组合评价
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 Model
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
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
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
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
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
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
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
贝塔狗系统软件开发找【李生：132-2954-5632（微电同号）】、贝塔狗模式开发，贝塔狗软件开发，贝塔狗app开发，贝塔狗挖矿系统开发，贝塔狗区块链系统开发，贝塔狗区块链APP开发，贝塔狗系统开发价格。 --------------系统开发公司，非平台方，玩家勿扰，谢谢！-------------- 每一个行业的主管部贝塔狗APP开发(开发系统)
------------恢复内容开始------------ 贝塔狗系统APP开发产品描述 贝塔狗APP系统开发找【魏生191-5743-0731微电】、贝塔狗模式开发，贝塔狗软件开发，贝塔狗app开发，贝塔狗挖矿系统开发，贝塔狗区块链系统开发，贝塔狗区块链APP开发，贝塔狗系统开发价格，贝塔狗系统源码开发。偶遇Bitrade交易所
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
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：