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。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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