一个品种日内标准差为10%，如果再分散配置9个标准差都为10%的品种，整体组合的标准差是多少？

null是一个计算机术语，通常指代一个空值或空对象。在程序中，null通常用来表示一个变量没有被赋值，或者一个对象没有被初始化。null在很多编程语言中都有使用，包括Java、JavaScript、Python等。

相关问题

按照用户给出的股票公司名称、起始日期、结束日期、均线所采用的时长M，来绘制K线图（50分）、M日移动平均线（10分），及该时间段内该股票的BOLL指标线（N=20）。（20分） M日移动平均线，其中某一天平均值的计算公式为： 平均值 = (前M-1天及当前的收盘价的和，共M天)/M BOLL指标计算规则： BOLL指标共包括3条线：中轨线、上轨线、下轨线。 中轨线：N日的移动平均线。 上轨线：中轨线的值 + 2 * (N日内的标准差)。 下轨线：中轨线的值 – 2 * (N日内的标准差)。 [排版要求：小四，仿宋字体，单倍行距] [图片专业化、或美观。（5分）] [完成股票数据分析所需的其他功能。（10分）]

很抱歉，我是一个文本AI模型，无法提供图片和具体的股票数据分析功能。但是我可以为您提供一些思路和代码示例，帮助您实现绘制K线图、移动平均线和BOLL指标线的功能。

首先，您可以使用Python的matplotlib库来进行K线图的绘制。可以使用pandas库来读取股票数据，并使用mplfinance库中的candlestick_ohlc函数来绘制K线图。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import mplfinance as mpf

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')  # 假设股票数据保存在stock_data.csv文件中

# 将日期列转换为datetime类型，并设置为索引
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

# 绘制K线图
mpf.plot(data, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart')

接下来，您可以使用pandas库计算移动平均线。以下是计算M日移动平均线的示例代码：

# 计算M日移动平均线
data['MA'] = data['Close'].rolling(window=M).mean()

最后，您可以使用pandas库计算BOLL指标线。以下是计算BOLL指标线的示例代码：

# 计算N日的移动平均线
data['MA_N'] = data['Close'].rolling(window=N).mean()

# 计算N日的标准差
data['std'] = data['Close'].rolling(window=N).std()

# 计算BOLL指标线
data['BOLL_upper'] = data['MA_N'] + 2 * data['std']
data['BOLL_lower'] = data['MA_N'] - 2 * data['std']

以上代码只是示例，具体的股票数据处理和绘图方式可能需要根据您的实际情况进行调整。希望对您有所帮助！

如何通过对数收益率计算日内波动率

通过对数收益率计算日内波动率的步骤如下：

1. 收集每个交易日的股票价格数据。

2. 计算每个交易日的对数收益率。对数收益率是用每个交易日的收盘价来计算的，公式为：ln(Pt/Pt-1)，其中Pt是当天的收盘价，Pt-1是前一天的收盘价。

3. 计算对数收益率的平均值。将每个交易日的对数收益率相加，然后除以交易日的数量，即可得到对数收益率的平均值。

4. 计算对数收益率的标准差。将每个交易日的对数收益率与平均对数收益率的差值的平方相加，然后除以交易日的数量，再取平方根，即可得到对数收益率的标准差。

5. 计算日内波动率。日内波动率是对数收益率的标准差乘以一个常数，通常取252（一年的交易日数量）的平方根。公式为：日内波动率 = 标准差 * sqrt(252)。

通过以上步骤，可以通过对数收益率计算出日内波动率，该方法主要应用于股票市场和其他金融市场的波动率计算。