【魔码量化HTTP实战 #13】波动率：用标准差衡量一只股票有多“野”

本文来自魔码量化实战系列 —— 不依赖任何 SDK，用最朴素的 HTTP GET 请求玩转量化行情数据。

波动 = 风险的价格

波动率衡量收益的不确定程度，常用日收益率的标准差表示。波动越大，短期越“刺激”，也越难拿住。Python 标准库 statistics 就能算。

import statistics, requests
BASE = "https://api.momaapi.com"
LICENCE = "你的魔码证书"
bars = requests.get(f"{BASE}/hsstock/history/600519/d/n/{LICENCE}",
                    params={"st":"20250101","et":"20250401"}).json()
closes = [b["c"] for b in bars]
rets = [(closes[i]/closes[i-1]-1) for i in range(1, len(closes))]
vol = statistics.pstdev(rets)
print("样本数:", len(rets))
print("日收益率标准差(波动率):", round(vol, 5))
print("年化波动率(≈*sqrt(242)):", round(vol*(242**0.5), 4))

运行结果（真实返回）：

样本数: 49
日收益率标准差(波动率): 0.00827
年化波动率(≈*sqrt(242)): 0.1286

怎么用

波动率常用于：① 仓位管理（波动大的少买点）；② 期权定价；③ 组合风险衡量。横向对比不同股票/行业的波动率，能快速看出谁更“稳”。

免责声明：本文所有示例数据仅用于接口演示，不构成任何投资建议；市场有风险，投资需谨慎。

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