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【期权系列】基于偏度指数的择时分析

偏度指数择时的一些思考

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python方法——现金流计算

常用现金流的计算固定现金流现值计算函数表达式:PresentVal=pv(Rate,NumPeriods,Payment,ExtraPayment,Due) Rate:贴现率NumPeriods:贴现周期Payment周期现金流ExtraPayment:最后一次非周期现金流,函数默认为0Due:现金流计息方式(0为周期末付息,1为周期初付息)PresentVal:现金流现值代码如下:import

#几何学#数据挖掘#python +2
期权的隐含波动率—python方法求解

现实世界中,获得波动率的准确估计很难,BSM期权定价模型对波动率十分敏感。一般来说,估计波动率的方法有两种,一种是历史波动率,另一种是隐含波动率。历史波动率处理起来比较简单,且在论文研究中并不算主流,接下来对隐含波动率求解进行简单的展示。给定BSM看涨期权公式,一个价格为C0的欧式看涨期权的隐含波动率σ,就是求解其他条件不变时下列隐含方差的解。隐含波动率的一些常识:隐含波动率是使BSM模型价格等于

#python#机器学习#大数据 +2
马科维茨均值方差模型

马科维茨均值方差模型马科维茨均值-方差模型为多目标优化问题,有效前沿即多目标优化问题的pareto解(风险一定,收益最大;收益一定,风险最小)马科维茨模型以预期收益率期望度量收益,以收益率方差度量风险收益与风险计算函数portstats函数语法:PortRiskPortReturn=portstats(ExpReturn,ExpCovariance,PortWts)输入:ExpReturn,Exp

#python#人工智能#动态规划 +2
到底了