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如今那么多的炒股软件里，哪个有人工智能功能啊h2>

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什么是波动率指数

原文链接：摘要在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。

为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和 价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。

高频数据的处理在本节中，我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤：（i）清理和（ii）数据聚合。

>dim(dataraw);[1]484847>tdata$report;initialnumber nozeroprices selectexchange48484 48479 20795salesconditionmergesametimestamp201359105>dim(afterfirstclean)[1]91057高频数据的汇总通常不会在等间隔的时间点记录价格，而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。

有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。最受欢迎的方法是按照时间汇总，它通过获取每个 格点之前的最后价格来将价格强制为等距 格。

>#加载样本价格数据>data(“sample”);>#聚合到5分钟的采样频率：>head(tsagg5min);PRICE2008-01-0409:35:00193.9202008-01-0409:40:00194.6302008-01-0409:45:00193.5202008-01-0409:50:00192.8502008-01-0409:55:00190.7952008-01-0410:00:00190.420>#聚合到30秒的频率：>tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-0415:57:30191.7902008-01-0415:58:00191.7402008-01-0415:58:30191.7602008-01-0415:59:00191.4702008-01-0415:59:30191.8252008-01-0416:00:00191.670在上面的示例中，价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间 格。

此外，aggregates函数内置于所有已实现的度量中，可以通过设置参数和align.period来调用该函数。

在这种情况下，首先将价格强制等间隔的常规时间 格，然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。

这样做的优点是，用户可以将原始价格序列输入到实际度量中，而不必担心价格序列的异步性或不规则性。

带有时间和波动率计算的价格示例：>#我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据：>#汇总到一分钟：>Price_1min=cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));>#刷新时间聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));>#计算跳跃鲁棒的波动性指标>#基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);>#计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量>#基于非同步数据：实际波动性度量高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性（Andersen等，2003）。

实际上，单变量波动率估计的主要挑战是应对（i）价格的上涨和（ii）微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。

下面的示例代码说明了日内周期的估计：>#计算并绘制日内周期>head(out);              returns vol dailyvolperiodicvol2005-03-0409:35:00-0.00109669630.0040810720.001896816 2.1515392005-03-0409:40:00-0.00056142170.0036957150.001896816 1.9483792005-03-0409:45:00-0.00264438800.0034179500.001896816 1.801941波动性预测学术研究人员普遍认为，如果进行适当的管理，对高频数据的访问将带来优势，可以更好地预测未来价格变化的波动性。

早在2003年Fleming等人（2003年）估计，投资者将愿意每年支付50到200个点，来预测投资组合绩效的收益，这是通过使用高频收益率而不是每日收益率来进行波动率预测的。

尽管HAR和HEAVY模型的目标相同，即对条件波动率进行建模，但它们采用的方法不同。HAR模型专注于预测收盘价变化。

HAR模型的主要优点是，它易于估计（因为它本质上是一种可以用最小二乘方估计的线性模型），HEAVY模型的主要优点在于，它可以模拟收盘价和收盘价的条件方差。此外，HEAVY模型具有动量和均值回归效应。

HAR模型示例将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数，我们加载每日实际波动率。

>#每天获取样本实际波动率数据>DJI_RV=realized$DJI;#选择DJI>DJI_RV=DJI_RV[!(DJI_RV)];#删除缺失值第二步，我们计算传统的异构自回归（HAR）模型。

由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型，因此也可以通过以下方式实现：harModel函数的输出是lm的子级harModellm，线性模型的标准类。

图绘制了harModel函数的输出对象，水平轴上有时间，在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率（此分析是在样本中进行的，但是模型的估计系数可以显然用于样本外预测）。

从图的检查中可以清楚地看出，harModel可以相对快速地拟合波动水平的变化，[1]”harModel””lm”>x;Model:RV1=beta0+beta1*RV1+beta2*RV5+beta3*RV22Coefficients:beta0 beta14.432e-05 1.586e-01r.squared adj.r.squared0.4679 0.4608>summary(x);Call:”RV1=beta0 + beta1*RV1+ beta2*RV5+ beta3*RV22″Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-0.0017683-0.0000626-0.0000427-0.0000087 0.0044331Coefficients:EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)beta04.432e-053.695e-051.2000.2315beta11.586e-018.089e-021.9600.0512.beta26.213e-011.362e-014.5608.36e-06***beta38.721e-021.217e-010.7160.4745—Signif.codes:0^a?A¨Y***^a?A′Z0.001^a?A¨Y**^a?A′Z0.01^a?A¨Y*^a?A′Z0.05^a?A¨Y.^a?A′Z0.1^a?A¨Y^a?A′Z1Residualstandarderror:0.0004344on227degreesoffreedomMultipleR-squared:0.4679,AdjustedR-squared:0.4608F-statistic:66.53on3and227DF,p-value:

例如，在Andersen等人中讨论的HARRVCJ模型。

可以使用示例数据集估算，如下所示：>data=makeReturns(data);#获取高频收益数据>xModel:sqrt(RV1)=beta0+beta1*sqrt(C1)+beta2*sqrt(C5)+beta3*sqrt(C10)+beta4*sqrt(J1)+beta5*sqrt(J5)+beta6*sqrt(J10)Coefficients:beta0 beta1 beta2 beta3 beta4 beta5-0.8835 1.1957 -25.1922 38.9909 -0.4483 0.8084beta6-6.8305r.squared adj.r.squared0.9915 0.9661最后一个示例是仅将日内收益作为输入就可以估算的一种特殊类型HAR模型。

HEAVY模型将HEAVY模型拟合到道琼斯工业平均指数。第一步，我们加载道琼斯工业平均指数。然后，我们从该库中选择每日收益和每日实际核估计（Barndorff-Nielsen等，2004）。

现在，作为HeavyModel输入的数据矩阵的第一列为收益率，第二列为RealizedKernel估计值。我们进一步将参数设置为采样期内日收益率和平均实际核估计方差。现在，我们来估算HEAVY模型。

根据模型的输出，图绘制了由模型中的第二个方程式估算的条件方差。

>#heavy模型在DJI上的实现:>returns=returns[!(rk)];rk=rk[!(rk)];#删除NA>startvalues=c(0.004,0.02,0.44,0.41,0.74,0.56);#初始值>output$estparams[,1]omega10.01750506omega20.06182249alpha10.4PaperBert753alpha20.41204541beta10.73834594beta20.56367558流动性交易量和价格交易量和价格通常作为单独的数据对象提供。

对于许多与交易数据有关的研究和实际问题，需要合并交易量和价格。由于交易量和价格可能会收到不同的 告滞后影响，因此这不是一个简单的操作（LeeandReady1991）。

函数matchTradesQuotes可用于匹配交易量和价格。根据Vergote（2005）的研究，我们将价格设置为2秒作为默认值。

流动性衡量可以使用函数tqLiquidity根据匹配的交易量和价格数据计算流动性指标。表中计算了主要实现的流动性衡量指标，并且可以用作函数tqLiquidity的参数。

以下示例说明了如何：（i）匹配交易和 价，（ii）获取交易方向，以及（iii）计算流动性衡量指标。

>#加载数据样本>#匹配交易量和价格数据>tqdata=matchTradesQuotes(tdata,qdata);>#在tqdata中显示信息>colnames(tqdata)[1:6];[1]”SYMBOL””EX””PRICE””SIZE””COND””CORR”>#根据Lee-Ready规则推断的交易方向>#计算有效价差>es=tqLiquidity(tqdata,type=”es”);最受欢迎的见解1.HAR-RV-J与递归神经 络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率2.WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较3.波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测5.使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率6.R语言多元COPULAGARCH模型时间序列预测7.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型9.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA+GARCH交易策略。

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不知道你想怎么做,做到什么程度,如果只是简单按照交易策略自动交易,那就容易多了有点编程基础利用现在的很多第三方平台就可以实现.但如果你想神经 络让ai自己学习,那这事可大了,先不说这能不能成功,就硬件投入和人员的投入就不是一个小数字.我学股票的最终目标就是奔着人工智能方向努力的.就现在而言也只是利用计算机帮助分析效率提高,做一些策略回测分析优化,或者自动交易这些.还达不到人工智能让机器自己学习.。

什么是主力控盘指标h2>

怎么看筹码分布图h2>

股市的变动是非常快的，我们每一次的交易都是一场与庄家的斗争。

从庄家的角度来看，他们的优势存在的地方很多，无论是在资金、信息还是人才上都有，我们作为散户想要凭借零碎的消息或是表面的资金流入流出量大小来摸清庄家的买卖动向是极其困难的。

我们投资容错率就没有办法可以提高的吗的啊！

只要主力交易过，筹码分布图上都会有一定的痕迹作为记载，因此，就给大家好好的说一说，股市里的筹码分布图怎么看才是对的，还有就是，我们怎么使用筹码分布图就布置更好的投资策略。

开始之前，不妨先领一波福利–机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！一、股市中的筹码是什么p>

筹码的含义就是股票市场里可以自由交易的流通股，不管股价和交易次数怎么变化，在一定的时间里，筹码的总数是不会发生变化的。当主力想要运作一只股票的时候，买入股票需要在低价的时候，这样的行为就叫吸筹。

当他们手上拥有了足够的股票数量的时候，当拉升股价变得很轻松的时候，就是控筹，手上的筹码数量越多，主力控盘的程度就越高。二、筹码分布图有哪些参考作用p>

如果主力有操控一只股票的计划，往往会经历试盘、吸筹、洗盘、拉升和出货这五个阶段，花在前三个阶段的时间要多一些，至少需要3个月，长的有2-3年。

对不少的散户来说，盲目地买进去哪有那么多耐心等到主升浪行情到来的时候，想知道主力正在进行哪个阶段可以看一下参考筹码分布图，然后在洗盘的尾声阶段适当来介入，这样的话跟上主力的节奏的几率也变大了。

能够判断主力控盘情况以外，我们还可以通过观察筹码分布图，也能够把握住个股有效的支撑位和压力位，方便在跌破支撑位时清仓离场止损，再有是难以冲过压力位之时，逢高减仓，减小高位回调可能会给自己带来的损失。

当然了炒股还是比较难的一件事情，光靠自己分析肯定不是最优方法，建议大家可以用这个九大神器，助力你的投资决策：炒股的九大神器免费领取（附分享码）三、筹码分布图应该怎么看么p>

假如想看筹码分布图，那么就在这个股的K线图界面上，单击右上角的“筹码”，K线图右边出现的就是筹码分布，这里就举东方财富为例：由图可得，筹码分布图由黄色区域、白色区域和绿线组成。

其中，获利盘显示的是黄色，套牢盘用白色表示，其实，那条绿线表示的是筹码的平均成本。其实筹码图的区域是由一根根长短不一的筹码柱子结合而成的。

每一根横向的筹码柱子代表着当下的价格，至于柱子的长短表示的就是这个价位所对应的成交量有多少，柱子变长代表成交量也就变大了。

某个价位若是周围的成交量特别多，而且形成了一个小山头，那么，我们就会把这种山头称为筹码峰。一般来说，筹码形态分为单峰形态和多峰形态。

单峰形势表示筹码较为集中，抛压和卖压情况都差不多，这也就能显示出主力的成本价就在这个位置，这就很利于后期主力的控盘拉升，因此个股可能会形成上涨趋势，因而推荐投资者逢低入场。

而当筹码出现多个峰位时，意思就是筹码太过于分散了，那么这时主力控盘是非常不合适，后期主力可能会通过洗盘将上方的套牢盘磨掉，所以不建议投资者介入此个股。

我们利用筹码分布图来分析主力行为，虽然说可以为自己的投资决策降低一定的风险，但有时候还需要结合K线、量能及利空利好消息来进一步综合判断。如果不知道手里的股票好不好p>

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人工智能股票有哪些h2>

1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。

2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。

公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。

4、卫宁健康：公司成立于1994年，是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。

卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。

5、神思电子神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。

6、科大讯飞科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。7、中科曙光中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。

主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。8、浪潮信息浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。

拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。

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