A. 股票的贝塔系数怎么算用excel的回归分析
Cov(ra,rm) = ρamσaσm。
其中ρam为证券 a 与市场的相关系数；σa为证券 a 的标准差；σm为市场的标准差。
贝塔系数利用回归的方法计算: 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。
贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动，贝塔系数低于1即证券价格的波动性比市场为低。
如果β = 0表示没有风险，β = 0.5表示其风险仅为市场的一半，β = 1表示风险与市场风险相同，β = 2表示其风险是市场的2倍。
(1)获取股票数据并回归分析扩展阅读
金融学运用了贝塔系数来计算在一只股票上投资者可期望的合理风险回报率： 个股合理回报率 =无风险回报率*+β×(整体股市回报率-无风险回报率) *可用基准债券的收益率代表。
贝塔系数=1，代表该个股的系统风险等同大盘整体系统风险，即受整体经济因素影响的程度跟大盘一样; 贝塔系数>1则代表该个股的系统风险高于大盘，即受整体经济因素影响的程度甚于大盘。
贝塔系数越高，投资该股的系统风险越高，投资者所要求的回报率也就越高。高贝塔的股票通常属于景气循环股(cyclicals)，如地产股和耐用消费品股；低贝塔的股票亦称防御类股(defensive stocks)，其表现与经济景气的关联度较低，如食品零售业和公用事业股。
个股的贝塔系数可能会随着大盘的升或跌而变动，有些股票在跌市中可能会较在升市具更高风险。
B. 如何获取股票数据与历史数据以数据库方式存储的
股票历史数据查询有个很不错的网页工具可以推荐，地址是http://tool.cnfunny.cn/#/打开就可以直接使用，还可以大批量下载，方便省事！
C. 程序员怎么获取股票实时数据，并进行技术指
历史数据可以从市面上众多股票行情软件获取
实时数据可以访问新浪财经的接口
D. 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表
就是当天这个股票上涨和下跌的比比如说这个股票开盘是10元，开盘他就涨，涨到了10.5元。然后又跌到10.1元，那么现在的强弱应该是5：4=1.25。都是以次类推
E. excel回归分析 估计股票β
www.tipdm.cn,这是一个在线的数据分析软件，对股票的回归分析也有
F. 如何获取金融数据 来做回归分析
可以去数据库里下载数据，如果数据库需要付费账号才能下载的话，可以推荐去上海证券交易所和深圳证券交易所的官网上下载股票相关数据。
G. java 如何实现 获取实时股票数据
一般有三种方式：
网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。
请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：
H. 怎么获取股票数据c++ api
基本都是自己封装CTP接口，程序端实现多账户、多策略的行情信号接收和委托提交/回报处理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 这样的封装的比较好、多接口统一API的项目直接整合到程序化平台的项目中使用。
通过程序接口用证券、期货账号登录后订阅品种的行情，证券、商品期货、股指期货、期权（全真模拟，9号就有实盘行情）都可以接收交易所的快照数据（例如商
品、股指都是500ms一个快照，数据结构也比较完整）。然后交易平台可以把行情数据广播给各个策略程序，程序根据量化策略的逻辑判断是否下单？挂单的方
式如何？挂单失败是否追单？如何追单？
策略程序判断要下单，则提交指令到程序化交易平台，平台把各个帐号各个品种中策略的逻辑持仓汇总为实际持仓，然后通过接口提交委托，并且处理委托回报。
行情数据一方面广播给策略程序，一方面自己存数据库，存下来的数据通过完整性检测后，可以自己合成低频率的数据，如
1分钟、30分钟、1小时、日度等等，这些数据会被用于策略回测，也可以用于市场微观结构的观察和研究，例如可以通过优化挂单方式来降低交易滑点。
Matlab可以做一些回测，实盘可能是比较不易用的。一般可以用C++, Java, C#来利用CTP程序化交易接口实现实盘平台，策略研究推荐用R做数据分析、统计、处理、可视化、策略分析、自动报告，用Rcpp（R调用C++）或者直接C++实现高性能回测，用单机并行或集群实现批量回测。