股票投资|股票配资|炒股开户|杠杆交易|配资平台
把握波动：从量化模型看股票配资与风险自控
马云作为符号被频繁提及，本文关注的是配资本身的量化风险与防护。首先，波动预判要落到数字上：采用GARCH(1,1)模型sigma_t^2=omega+alpha*e_{t-1}^2+beta*sigma_{t-1}^2，取alpha=0.07、beta=0.90（alpha+beta=0.97），当历史日化波动年化约28%（日sigma_prev=0.0176，方差=0.000310），并假定昨日冲击e_{t-1}=2%（0.02），计算omega=0.03*0.000310=9.3e-6，得次日方差≈0.0003163，次日日波动≈1.78%，年化≈28.3%——微幅上升，提示短期持仓需小幅降杠杆。市场新闻影响可通过事件研究量化：异常收益AR_t=R_t−E[R_t]，累积窗口[-1,
相关阅读
评论
LiWei
模型讲得清楚，尤其是平仓阈值的推导，受益匪浅。
小红
喜欢最后的实践流程，能不能附送一份蒙特卡洛的示例代码？
MarketFan
关于新闻震荡倍增因子的经验来源可以再说明一下吗？
投资者007
VaR示例直观，提醒了我降低杠杆的必要性。