一种股票波动率预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种股票波动率预测方法及系统，所述方法包括如下步骤：根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库；接收输入的股票代码、股票代码对应股票所占的板块权重，设置股票价格走势的起止时间；从风险控制模型数据库读取预先根据前一日收盘时交易行情数据计算出的风险控制参数值；根据股票代码、股票代码对应股票所占的板块权重、股票价格走势的起止时间和/或股票风险控制参数值计算出股票及股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率，采用股票波动率预测系统，大大减少了计算时间，并且由于计算各部分数值时所需历史数据较RiskMetrics方法少，计算精确度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种股票波动率预测方法及系统。
技术介绍
股票波动率(即股票收益率的方差)是度量股票市场风险的常用指标，波动率是实时变化的，国内外学者构造了各种复杂的统计模型来捕捉波动率的时变性。基于历史数据计算股票间协方差矩阵的方式，称为RiskMetrics方法，利用该方法计算股票间协方差矩阵的过程是：假设m只股票的历史收益为y1，y2，…yn，其中，yi表征了i时刻m只股票之间的收益率(yi为m×1的列向量)。 Σ ^ λ = ( 1 - λ ) Σ i = 1 n λ i - 1 ( y i - y ‾ ) ( y i - y ‾ ) T n ]]> y ‾ = ( 1 - λ ) Σ i = 1 n λ i - 1 y i ]]>表示了下一期m只股票之间的协方差矩阵的估计值，利用该估计值可以计算该m只股票所构成的任意投资组合在下一期的波动率。利用RiskMetrics方法提供的股票之间的协方差矩阵计算股票波动率时，存在对于包含较多股票的投资组合需要利用过多的历史数据，当市场发生变化时，估计的参数过多，需要用较长的历史数据，而金融市场变化很快，当前的市场与历史数据分布不同，而用较短的数据估计，估计数据不精准。另外，利用RiskMetrics方法使得数据扩展性差，每次计算不同的投资组合的波动率，数据要重新准备，重新计算，花费较多的时间。
技术实现思路
鉴于目前波动率计算存在的上述不足，本专利技术提供一种股票波动率预测方法及系统，用户需要获取输入的股票及股票投资组合的波动率时仅需从风险控制模型数据库中调取数据，根据该数据进行计算即可，大大减少了计算时间，并且由于计算各部分数值时所需历史数据
较RiskMetrics方法少，计算精确度高。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：一种股票波动率预测方法，所述股票波动率预测方法包括如下步骤：根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库；接收输入的股票代码、股票代码对应的板块权重，设置股票价格走势的起止时间；从风险控制模型数据库读取预先根据前一日收盘时交易行情数据计算出的风险控制参数值；根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间及股票风险控制参数值计算出股票和/或股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率。依照本专利技术的一个方面，所述根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库步骤中具体包括以下步骤：收集各股票每日收盘时交易行情数据；根据各股票每日收盘时交易行情数据确定股票风险因子；根据股票每日收盘时交易行情数据及股票风险因子确定股票的收益回报率及收益回报率中的因子回报和残差回报；根据因子回报、残差回报计算出因子回报的协方差矩阵和残差波动率；对计算出的股票风险因子、因子回报、因子回报的协方差矩阵以及残差波动率进行处理形成股票风险控制参数值；根据每日各股票风险控制参数值建立风险控制模型数据库。依照本专利技术的一个方面，所述根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间及股票风险控制参数值计算出股票和/或股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率步骤执行后执行以下步骤：根据股票及股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率得到股票价格涨幅的慢速线、中速线和高速线，判断出股票最佳买入点及卖出的最高价格和最低价格。一种股票波动率预测系统，所述股票波动率预测系统包括：风险控制数据库模块，用于根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库；股票信息接收模块，用于接收输入的股票代码、股票代码对应的板
块权重，设置股票价格走势的起止时间；风险控制参数值获取模块，用于从风险控制模型数据库读取预先根据前一日收盘时交易行情数据计算出的风险控制参数值；波动率计算模块，用于根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间和/或股票风险控制参数值计算出股票及股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率。依照本专利技术的一个方面，所述股票波动率预测系统还包括：股票交易数据获取模块，用于收集各股票每日收盘时交易行情数据。依照本专利技术的一个方面，所述股票波动率预测系统还包括：风险因子确定模块，用于根据各股票每日收盘时交易行情数据确定股票风险因子。依照本专利技术的一个方面，所述股票波动率预测系统还包括：收益回报确定模块，用于根据股票每日收盘时交易行情数据及股票风险因子确定股票的收益回报率及收益回报率中的因子回报和残差回报。依照本专利技术的一个方面，所述股票波动率预测系统还包括：协方差矩阵计算模块，用于根据因子回报报计算出因子回报的协方差矩阵。依照本专利技术的一个方面，所述股票波动率预测系统还包括：残差波动率计算模块，用于根据残差回报计算出股票的残差波动率。依照本专利技术的一个方面，所述股票波动率预测系统还包括：风险控制参数形成模块，用于对计算出的股票风险因子、因子回报、因子回报的协方差矩阵以及残差波动率进行处理形成股票风险控制参数值。本专利技术实施的优点：通过根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库；接收输入的股票代码、股票代码对应的板块权重，设置股票价格走势的起止时间；从风险控制模型数据库读取预先根据前一日收盘时交易行情数据计算出的风险控制参数值；根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间及股票风险控制参数值计算出股票和/或股票投资组合在股票价格走势的起止时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种股票波动率预测方法，其特征在于，所述股票波动率预测方法包括如下步骤：根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库；接收输入的股票代码、股票代码对应的板块权重，设置股票价格走势的起止时间；从风险控制模型数据库读取预先根据前一日收盘时交易行情数据计算出的风险控制参数值；根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间及股票风险控制参数值计算出股票和/或股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率。

【技术特征摘要】
1.一种股票波动率预测方法，其特征在于，所述股票波动率预测方法包括如下步骤：根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库；接收输入的股票代码、股票代码对应的板块权重，设置股票价格走势的起止时间；从风险控制模型数据库读取预先根据前一日收盘时交易行情数据计算出的风险控制参数值；根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间及股票风险控制参数值计算出股票和/或股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率。2.根据权利要求1所述的股票波动率预测方法，其特征在于，所述根据各股票每日收盘时交易行情数据建立股票风险控制模型数据库步骤中具体包括以下步骤：收集各股票每日收盘时交易行情数据；根据各股票每日收盘时交易行情数据确定股票风险因子；根据股票每日收盘时交易行情数据及股票风险因子确定股票的收益回报率及收益回报率中的因子回报和残差回报；根据因子回报、残差回报计算出因子回报的协方差矩阵和残差波动率；对计算出的股票风险因子、因子回报、因子回报的协方差矩阵以及残差波动率进行处理形成股票风险控制参数值；根据每日各股票风险控制参数值建立风险控制模型数据库。3.根据权利要求1至2之一所述的股票波动率预测方法，其特征在于，所述根据股票代码、股票代码对应的板块权重、股票价格走势的起止时间及股票风险控制参数值计算出股票及股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率步骤执行后执行以下步骤：根据股票及股票投资组合在股票价格走势的起止时间内的波动率得到股票价格涨幅的慢速线、中速线和高速线，判断出股票最佳买入点及卖出的最高价格和最低价格。4.一种股票波动率预测系统，其特征在于，所述股票波动率预测系统包括：风险控制数据库模块，用于根据各股...

【专利技术属性】
技术研发人员：许文，
申请(专利权)人：上海华颂软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31