怎么求股票的期望收益率和风险（股票每天收益

关于股票收益率和风险的具体计算，风险并非不可预测，而是可以通过特定的公式进行计算。对于一支股票的年期望收益，可以通过预期收益率的公式进行计算，该公式考虑了无风险收益率和市场投资组合的预期收益率。

股票的预期收益率是评估投资价值的指标，使用公式e(ri)=rf+β[e(rm)-rf]计算，其中rf代表无风险收益率，通常用国债收益率来衡量；e(rm)代表市场投资组合的预期收益率；βi则代表投资的β值，反映了投资的风险程度。市场投资组合的β值永远等于1，风险大于平均资产的投资β值大于1，反之小于1，无风险投资β值等于0。

预期年化收益率是评估理财产品收益的指标，其计算公式为基础理财本金乘以收益率再乘以理财实际存续天数除以365。以一个月为例，理财收益等于理财本金乘以收益率再乘以30除以365。

股票基金的收益通过净值浮动来计算。浮动盈亏等于总份额乘以净值减去总本金，再加现金分红。基金份额、赎回费用、收益率和年均收益率都有相应的计算公式。

我们了解到期望收益率、方差、协方差和相关系数的概念和计算公式。期望收益率是投资的预期回报；方差衡量数据与平均数的偏离程度；协方差反映两个随机变量的协同变化程度；相关系数则衡量变量之间的线性相关程度。这些工具为投资者提供了评估和管理风险的重要参考。

在投资领域，理解并运用这些计算工具，可以帮助投资者做出更明智的决策，实现投资目标。我们也要明白，投资存在风险，需要谨慎对待。对于两个现象之间的相关性，我们可以从其紧密程度进行细致划分。当两个现象呈现正相关时，它们之间的关系表现为协同作用，此时相关系数r为正数。当r等于1时，我们称之为完全正相关，意味着两现象的变化步伐完全一致。相反，如果两现象呈现负相关，则它们的行为相互制约，r为负值。当r达到-1时，即为完全负相关，表明两现象的变化方向完全相反。

在完全正相关或完全负相关的情况下，所有的数据点都会整齐地落在直线回归线上。如果数据点的分布越离散，无论是偏离直线回归线之上还是之下，r的绝对值就会越小，表示两现象的相关性越低。值得注意的是，当r等于0时，这代表X和Y两个变量之间不存在直接的线性关系。

当我们相关性的密切程度时，相关系数的绝对值起到关键作用。在例数相同的前提下，相关系数的绝对值越接近1，两现象的相关性越强；反之，越接近0，相关性则越弱。对于具有统计功能的电子计算机而言，计算相关系数变得异常简便。

当我们输入x、y数据后，计算机能够迅速给出诸如n（样本数量）、平均值、求和等一系列关键数值。这些数值都是相关系数计算公式中不可或缺的部分。编辑本段的相关系数计算公式十分复杂，涉及到诸多数学符号与计算步骤。其中xi和yi分别代表自变量和因变量的标志值；而带有横杠的符号如■和■则代表各自数列的平均值；n代表自变量数列的项数；而公式中的fi则是权数，表示自变量每组的次数。通过这种计算方法，我们可以更快速、更准确地了解两个变量之间的线性相关性。

在实际应用中，相关系数的计算公式显得尤为关键。它为我们提供了量化两现象之间相关性的手段。无论是学术研究还是日常数据分析，这一工具都能够帮助我们更好地理解数据背后的逻辑关系，从而做出更明智的决策。