计算权证与股票收益率

 计算权证与股票的收益率变化

    权证030001的基本情况:认购权证,发行规模11310万份,到期日2006年12月5日,行权价3.386元,今天收盘价3.178元。

    股票,鞍钢股份,000898,总股本593298.6万股,流通H股89000万股,流通A股94244.59万股,A股收盘价5.60元。H股收盘价6.50港元,不考虑币值,溢价率为16.07%。

    根据备考合并上半年利润以及鞍钢集团05年利润推测,鞍钢股份05年净利润82.91亿元,每股利润1.397元。预测06年完成净利润65.26亿元,每股利润1.10元,下降21.29%。因为去年的利润是未合并的数据,所以表面上增加213.82%。

    鞍钢股份静态市盈率4.00倍,动态市盈率5.09倍。

    呵呵,我估计这个市盈率市场上大多数人是不知道的。

    权证今天的溢价率是17.21%。现在我计算在十一月份以前,权证与正股涨跌绝对值保持一致情况下的溢价率、利润率变化:

涨跌值     正股      权证     溢价率    正股利润    权证利润

 0.00      5.60     3.178      17.21      0.00      0.00

-0.50      5.10     2.678      18.90      -8.93      -15.73

-1.00      4.60     2.178      20.96     -17.86      -31.47

+0.50      6.10     3.678      15.80      +8.93      +15.73

+1.00      6.60     4.178      14.60     +17.86      +31.47

+1.50      7.10     4.678      13.58     +26.79      +47.20

+2.00      7.60     5.178      12.68     +35.71      +62.93

+3.00      8.60     6.178      11.21     +53.57      +94.40

    下面我计算到期日的收益率,即溢价率为0:

涨跌值     正股      权证     溢价率    正股利润    权证利润

 0.00      5.60     2.214      0.00       0.00     -30.33

-0.50      5.10     1.714      0.00       -8.93      -46.07

-1.00      4.60     1.214      0.00      -17.86      -61.80

+0.50      6.10     2.714      0.00       +8.93      -14.60

+1.00      6.60     3.214      0.00      +17.86       +1.13

+1.50      7.10     3.714      0.00      +26.79      +16.87

+2.00      7.60     4.214      0.00      +35.71      +32.60

+3.00      8.60     5.214      0.00      +53.57      +64.07

    好了,剩下的由你自己来判断吧。

    一般来说,只要正股不是在相对高位,那么在到期日的一个月以前溢价率是不会低于10%的,当然,如果正股处于高位,那么权证的溢价率为负的也有可能性,这就是权证的投机性。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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