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历史波动率,听起来就像一部历史剧,记录着股市的喧嚣与沉寂。这个指标像一位细心的历史学家,通过精确的统计手段,记录着证券或市场指数在特定时间里的涨涨跌跌。它通过计算金融工具与其平均价格之间的平均偏差,揭示了市场的真实脉动。
你或许会问:“历史波动率,就是那个被称为恐惧指标的家伙吗?”哎呀,这个称号真是名不副实。它并非仅仅关于恐惧,更是关于洞察市场价格变化的速度和幅度。就像是一位老练的船长,能够通过海浪的起伏预测即将到来的风暴或平静。
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说到计算方法,历史波动率最常用的是标准差,不过这里还有许多其他的计算方式。这就像是各种调味品,可以根据个人口味来调整。更高的历史波动率数值意味着更高的风险,就像是一场赌局,赌注越高,心跳也越快。但记住,高风险并不总是坏事,它也可能预示着高回报。
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历史波动率不仅仅是衡量价格波动,它还是分析风险承受能力的重要工具。一支股票的历史波动性高,就像是一匹难以驯服的野马,需要更多的技巧和耐心去驾驭。这对于交易策略,比如止损设置和保证金要求,都有着重要的影响。
而对于喜欢安静的交易者来说,低波动性的市场就像是一潭静水,虽然平静,但获利机会也相对较少。高波动性的市场则充满了激流和急流,为那些勇于冒险的人提供了获取高回报的机会。
至于如何找到那个“黄金中点”,哪里既不会有太高的风险,也不会太无聊,这就需要交易者的智慧和经验了。通过对比不同证券的波动率,并结合其他的技术分析工具,我们可以找到一个相对合适的波动率水平。
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现在,让我们来看看历史波动率的源代码。这是一个揭示市场情绪的神奇公式,让交易者能够洞悉市场动态,找到那个属于自己的交易节奏。高波动性的市场就像是一场紧张刺激的赌局,而在中立的波动率水平下开始交易,就像是稳健地在市场中航行。
这段代码是一个 TradingView 的 Pine Script 脚本,用于计算历史波动率(Historical Volatility)指标。
首先,在第一行使用 //@version=5 注释声明了脚本的版本号为 5。
接下来,使用 indicator() 函数定义了一个指标。该函数有多个参数:
  • title:指标的标题
  • shorttitle:指标的简称
  • format:价格格式化选项
  • precision:小数点精度
  • timeframe:时间框架(默认为空)
  • timeframe_gaps:是否包含时间间隔
然后,通过调用 input.int() 函数创建了一个名为 "length" 的整数输入变量,并设置其默认值为 10,最小值为 1。
接着,定义了两个常量变量:
  • "annual" 表示一年中的交易日数量,默认为 365。
  • "per" 根据当前图表的时间框架确定每年内所占周期数。如果是分钟线或者日线且没有倍增因子,则每周交易天数设定为1;否则设定为7。
然后,使用以下公式计算历史波动率(HV):
其中,
  • 使用内置函数 ta.stdev() 计算收盘价相对于前一天收盘价取对数之后的样本标准差。
  • 乘以100将结果转换为百分比形式。
  • 使用 math.sqrt() 函数计算年度周期与每年内所占周期数的平方根。
最后,使用 plot() 函数绘制历史波动率指标的图表。
奥特曼X翻译效果对比, GPT-4:还有谁?!Historical Volatility: Barometer of Stock Market's Ups and Downs
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