株価の予測については
一般的に 西洋的なやり方について言うと
1962年頃では ベータ値というのが
その中心になっていました
ベータ値の値は 一般的に平均株価と資本収益率を参考にして出されます
このやり方は理論的ではありますが
平均株価は大変 信頼できるデータですけども
資本収益率については ごまかそうと思えば ごまかせるということがそのため データの信頼度に疑問を持つ人も増えてきました
そのため それに代わって
取り分の予約を行う
オプション価格のボラティリティが
資本収益率に変わって信頼を得るように
さらに
熱力学 伝導 方程式に見られる
中心極限定理に基づく 値が
平均株価の役割を果たし
銀行によってその中で得られる 割引率が
ベータ値の値それの代わりを果たすという時代もございました
しかし 銀行の役割についても
規模の利益という観点から
限界があることが知られるようになりますと
この方法にもある程度の限界があることが指摘されるようになっています
株価の予測という観点については
現在価値という観点から
アプローチを試みる方法を
提案させていただきたいと思います
株価 配置図面
↓
↓
銘柄の価格とそれに対応するオプション価格の入力そして予想される値幅が入力項目になります
これに関する株価の予想については
4つの値が出力
それによって銘柄 配置図面を構成することが可能です
データが出力される フォローとしては
①予想される値幅を想定します
②それに対応するオプション価格を想定します
③まず最初に現在価値のポジションの値が出力されます
④それに対応する値幅が出力されます
最初に想定した値幅に近いデータが出力されることが望ましいでしょう
最初に掲載している画像について簡単な説明をさせていただきます
よく知られる Python のプログラムでございます
日本のビジネスマンは Python をよく使っているということが知られており 特に日本のビジネスマンはアナコンダを使っているということです
ただし ここで紹介させていただいているのは
コラボのパイソンでございます
宣伝広告
