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归一化波动率指标

news 2025/7/19 7:26:04

一个用于计算多个数据系列归一化波动率的算法。该算法的主要目的是通过标准差与平均值的比值来衡量价格的相对波动程度，从而帮助分析市场的稳定性或波动性特征。

 

1.变量定义

首先定义了一系列变量，用于存储不同的数据计算结果。这些变量包括：

   - `m0` 到 `m34`：用于存储各个数据系列的归一化波动率。

   - `ATR0` 到 `ATR34`：用于存储不同合约品种的ATR（平均真实波动范围）值，尽管在当前代码中未计算，但已定义。

   - `length`：用于计算相关统计数据的周期长度，设定为20。

   - `avg_m`：用于存储平均值，固定为1，用于归一化计算。

   - `direction_m0` 到 `direction_m34` 和 `volatility_m0` 到 `volatility_m34`：分别用于存储不同合约品种在不同计算中的价格方向变化序列和价格波动序列。

 

2.归一化波动率计算

在 `Begin` 部分，详细列出了如何计算每个数据系列的归一化波动率。具体步骤如下：

   - 使用 `StandardDev` 函数计算每个数据系列收盘价的标准差，参数为 `dataX.close`（其中 `X` 从0到34），周期长度为 `length`，偏移量为1。

   - 使用 `Average` 函数计算每个数据系列收盘价的平均值，参数为 `dataX.close`，周期长度为 `length`。

   - 将标准差除以平均值，得到归一化波动率，并存储在相应的 `mX` 变量中（其中 `X` 从0到34）。

 

3.算法特点

该算法的主要特点包括：

   - 标准化处理：通过将标准差除以平均值，实现了波动率的归一化处理，使得不同数据系列的波动率可以在同一尺度上进行比较。

   - 多数据系列支持：算法能够同时处理多达35个数据系列（从 `data0` 到 `data34`），适用于多资产或多市场的波动性分析。

   - 灵活性：通过调整 `length` 参数，可以灵活地改变计算波动率的周期长度，适应不同的市场分析需求。

   - 扩展性：尽管当前代码中未计算ATR值，但已预留了相应的变量，未来可以根据需要进行扩展。

 

4.应用场景

归一化波动率的计算结果在实际应用中有多种用途：

   - 策略制定：投资者和交易员可以利用归一化波动率来制定交易策略，例如根据波动率的大小调整仓位或选择合适的交易时机。

   - 风险评估：归一化波动率可以帮助评估投资组合的风险水平，特别是在多资产配置的情况下。

   - 市场状态判断：通过分析归一化波动率的变化趋势，可以判断市场的稳定性或波动性特征，从而做出相应的投资决策。

 

该算法提供了一个系统的方法来计算多个数据系列的归一化波动率，具有较高的实用性和灵活性。通过归一化处理，可以更直观地比较不同数据系列的波动情况，为投资决策提供有力支持。算法设计简洁明了，易于理解和实现，适用于各种金融市场分析场景。

 

算法代码(TB版):

// 定义一系列变量用于存储不同的数据计算结果

Vars

    // 用于存储各种计算中间值或最终结果

    Numeric m0;

    Numeric m1;

    Numeric m2;

    Numeric m3;

    Numeric m4;

    Numeric m5;

    Numeric m6;

    Numeric m7;

    Numeric m8;

    Numeric m9;

    Numeric m10;

    Numeric m11;

    Numeric m12;

    Numeric m13;

    Numeric m14;

    Numeric m15;

    Numeric m16;

    Numeric m17;

    Numeric m18;

    Numeric m19;

    Numeric m20;

    Numeric m21;

    Numeric m22;

    Numeric m23;

    Numeric m24;

    Numeric m25;

    Numeric m26;

    Numeric m27;

    Numeric m28;

    Numeric m29;

    Numeric m30;

    Numeric m31;

    Numeric m32;

    Numeric m33;

    Numeric m34;

 

    // 用于存储不同合约品种的ATR（平均真实波动范围）值（在当前代码中未计算，但定义了变量）

    Numeric ATR0;

    Numeric ATR1;

    Numeric ATR2;

    Numeric ATR3;

    Numeric ATR4;

    Numeric ATR5;

    Numeric ATR6;

    Numeric ATR7;

    Numeric ATR8;

    Numeric ATR9;

    Numeric ATR10;

    Numeric ATR11;

    Numeric ATR12;

    Numeric ATR13;

    Numeric ATR14;

    Numeric ATR15;

    Numeric ATR16;

    Numeric ATR17;

    Numeric ATR18;

    Numeric ATR19;

    Numeric ATR20;

    Numeric ATR21;

    Numeric ATR22;

    Numeric ATR23;

    Numeric ATR24;

    Numeric ATR25;

    Numeric ATR26;

    Numeric ATR27;

    Numeric ATR28;

    Numeric ATR29;

    Numeric ATR30;

    Numeric ATR31;

    Numeric ATR32;

    Numeric ATR33;

    Numeric ATR34;

 

    // 用于计算相关统计数据的周期长度

    Numeric length(20);

 

    // 用于存储平均值（在当前代码中用于归一化计算，但具体含义因不同计算部分而异）

    NumericSeries avg_m;

 

    // 用于存储合约品种0在不同计算中的价格方向变化序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries direction_m0;

    // 用于存储合约品种0在不同计算中的价格波动序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries volatility_m0;

 

    // 用于存储合约品种1在不同计算中的价格方向变化序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries direction_m1;

    // 用于存储合约品种1在不同计算中的价格波动序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries volatility_m1;

    // 用于存储合约品种2在不同计算中的价格方向变化序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries direction_m2;

    // 用于存储合约品种2在不同计算中的价格波动序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries volatility_m2;

 

    // 用于存储合约品种3在不同计算中的价格方向变化序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries direction_m3;

    // 用于存储合约品种3在不同计算中的价格波动序列（在部分计算中使用）

    NumericSeries volatility_m3;

 

//  以下是同样的注释说明

   NumericSeries direction_m4;

    NumericSeries volatility_m4;

    NumericSeries direction_m5;

    NumericSeries volatility_m5;

 

    NumericSeries direction_m6;

    NumericSeries volatility_m6;

 

    NumericSeries direction_m7;

    NumericSeries volatility_m7;

    NumericSeries direction_m8;

    NumericSeries volatility_m8;

 

    NumericSeries direction_m9;

    NumericSeries volatility_m9;

    NumericSeries direction_m10;

    NumericSeries volatility_m10;

    NumericSeries direction_m11;

    NumericSeries volatility_m11;

    NumericSeries direction_m12;

    NumericSeries volatility_m12;

    NumericSeries direction_m13;

    NumericSeries volatility_m13;

    NumericSeries direction_m14;

    NumericSeries volatility_m14;

 

    NumericSeries direction_m15;

    NumericSeries volatility_m15;

    NumericSeries direction_m16;

    NumericSeries volatility_m16;

    NumericSeries direction_m17;

    NumericSeries volatility_m17;

    NumericSeries direction_m18;

    NumericSeries volatility_m18;

 

    NumericSeries direction_m19;

    NumericSeries volatility_m19;

 

    NumericSeries direction_m20;

    NumericSeries volatility_m20;

 

    NumericSeries direction_m21;

    NumericSeries volatility_m21;

    NumericSeries direction_m22;

    NumericSeries volatility_m22;

    NumericSeries direction_m23;

    NumericSeries volatility_m23;

    NumericSeries direction_m24;

    NumericSeries volatility_m24;

    NumericSeries direction_m25;

    NumericSeries volatility_m25;

    NumericSeries direction_m26;

    NumericSeries volatility_m26;

 

    NumericSeries direction_m27;

    NumericSeries volatility_m27;

 

    NumericSeries direction_m28;

    NumericSeries volatility_m28;

    NumericSeries direction_m29;

    NumericSeries volatility_m29;

 

    NumericSeries direction_m30;

    NumericSeries volatility_m30;

    NumericSeries direction_m31;

    NumericSeries volatility_m31;

 

    NumericSeries direction_m32;

    NumericSeries volatility_m32;

 

    NumericSeries direction_m33;

    NumericSeries volatility_m33;

 

    NumericSeries direction_m34;

    NumericSeries volatility_m34;

 

Begin

    // 归一化波动率

    avg_m = 1;

    m0 = StandardDev(data0.close,length,1) / Average(data0.close,length);

    m1 = StandardDev(data1.close,length,1) / Average(data1.close,length);

    m2 = StandardDev(data2.close,length,1) / Average(data2.close,length);

    m3 = StandardDev(data3.close,length,1) / Average(data3.close,length);

    m4 = StandardDev(data4.close,length,1) / Average(data4.close,length);

    m5 = StandardDev(data5.close,length,1) / Average(data5.close,length);

    m6 = StandardDev(data6.close,length,1) / Average(data6.close,length);

    m7 = StandardDev(data7.close,length,1) / Average(data7.close,length);

    m8 = StandardDev(data8.close,length,1) / Average(data8.close,length);

    m9 = StandardDev(data9.close,length,1) / Average(data9.close,length);

    m10 = StandardDev(data10.close,length,1) / Average(data10.close,length);

    m11 = StandardDev(data11.close,length,1) / Average(data11.close,length);

    m12 = StandardDev(data12.close,length,1) / Average(data12.close,length);

    m13 = StandardDev(data13.close,length,1) / Average(data13.close,length);

    m14 = StandardDev(data14.close,length,1) / Average(data14.close,length);

    m15 = StandardDev(data15.close,length,1) / Average(data15.close,length);

    m16 = StandardDev(data16.close,length,1) / Average(data16.close,length);

    m17 = StandardDev(data17.close,length,1) / Average(data17.close,length);

    m18 = StandardDev(data18.close,length,1) / Average(data18.close,length);

    m19 = StandardDev(data19.close,length,1) / Average(data19.close,length);

    m20 = StandardDev(data20.close,length,1) / Average(data20.close,length);

    m21 = StandardDev(data21.close,length,1) / Average(data21.close,length);

    m22 = StandardDev(data22.close,length,1) / Average(data22.close,length);

    m23 = StandardDev(data23.close,length,1) / Average(data23.close,length);

    m24 = StandardDev(data24.close,length,1) / Average(data24.close,length);

    m25 = StandardDev(data25.close,length,1) / Average(data25.close,length);

    m26 = StandardDev(data26.close,length,1) / Average(data26.close,length);

    m27 = StandardDev(data27.close,length,1) / Average(data27.close,length);

    m28 = StandardDev(data28.close,length,1) / Average(data28.close,length);

    m29 = StandardDev(data29.close,length,1) / Average(data29.close,length);

    m30 = StandardDev(data30.close,length,1) / Average(data30.close,length);

    m31 = StandardDev(data31.close,length,1) / Average(data31.close,length);

    m32 = StandardDev(data32.close,length,1) / Average(data32.close,length);

    m33 = StandardDev(data33.close,length,1) / Average(data33.close,length);

    m34 = StandardDev(data34.close,length,1) / Average(data34.close,length);

End

 

这段代码主要功能是计算多个数据系列（从 data0 到 data34 ）的归一化波动率。通过计算每个数据系列收盘价的标准差与平均值的比值，并使用 avg_m （这里固定为1）进行归一化处理。归一化波动率可以用于衡量价格波动的相对程度，帮助分析市场的稳定性或波动性特征等。在实际应用中，这些计算结果用于进一步的策略制定、风险评估或市场状态判断等。

http://www.dtcms.com/a/286066.html

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