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特质波动率反映公司间波动率的差异，等于资产定价模型中不能被市场或行业解释的部分。在经典的CAPM中，指的是可以分散的风险 （diversified risk)或者非系统性风险。
关于公司特质波动率的度量，主要有两种方法：
（1）：可以采用个股收益率对市场收益率（和行业收益率）
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2024-10-24 15:10:23
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.NET中实现金融股票的一些简单算法(精简处理)(波动率，收益率，年化，夏普比率等算法简化)最近接手一个关于股票的系统，显示端需要显示一些庞大且可分析性的比率数据，其中就用到了一些简单且实用的算法（标题中的各个公式，不论是书上还是其他朋友总结出来总会有一些出入，这里只参考工作日情况**非自然日算式方式这个算法普伦是夏普或者波动都和不同的场景有一些出入，根据个人的实际情况，可以进行适当修改首先，公式
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2023-10-09 21:56:51
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Kaggle 上近日发布了一个时间序列方向的新赛：Optiver Realized Volatility Prediction，即“ 股票市场波动率预测 ”比赛。奖金10W美刀，要求参赛者构建模型预测不同行业数百只股票的短期波动。 这是一个 时间序列预测 的任务，整体难度不大，适合机器学习/深度学习初学者参加。此外，本次比赛还涉及到金融行业的 量化交易 知识，对此感兴趣的同学千万不要错过。波动率
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2023-12-27 17:03:21
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隐含波动率的计算 通过BS公式无法反解出隐含波动率，常用的求解方法有牛顿迭代法和二分法。牛顿迭代法 主要思路是，先设定一个初始波动率值，比如20%；然后建立一种迭代关系：如果由初始波动率值得到的期权价格高于市场价格，那么初始波动率减少一定的量（因为期权价格与波动率成正比），反之增加，如此迭代；直到计算出的期权价格越来越逼近市场真实价格，可设置一个阈值，比如二者之差的绝对值小于一个基点就认为它们
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2023-11-30 11:31:24
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一、电磁波基本概念和数学表示 1.1电磁场波动性质的由来图1 麦克斯韦方程麦克斯韦方程是一组一阶矢量微分方程，它指出了电场和磁场之间的相互关系，而波动方程则揭示了电磁场的波动性：图2 波动方程1.2均匀平面波在理想介质中的表示 通过理想情况下对波动方程的求解我们可以获得均匀平面波的表达：图3 均匀平面波求解过程其中第一项表示沿+z方向传播的波，第二项则与之相反，表示沿-z方向传播的波，其表达式
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2024-01-26 09:12:17
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前言这其实是我们一次课程作业，以上证50ETF期权为例说明波动率微笑现象。按习惯我先上网搜了一下看有没有前辈写过这样的代码，毕竟重复造轮子不好嘛。没想到真的有但是这份代码有个问题，就是需要自己手动搜集数据，而且输出的数据不是标准的DataFrame。趁着做作业的机会，我借鉴并改写了作者的代码，主要实现了以下改进：使用plotly作图，生成可交互式图像。利用tushare自动拉取数据，
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2023-10-27 17:26:13
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在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。对于固定的无风险利率，描述为：通过使用这种模型，可以得出欧洲看涨期权的价格 。这是函数的描述。callHestonc
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2023-11-10 21:20:37
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这学期会时不时更新一下伊曼纽尔·德曼（Emanuel Derman） 教授与迈克尔B.米勒（Michael B. Miller）的《The Volatility Smile》这本书，本意是协助导师课程需要，发在这里有意的朋友们可以学习一下，思路不一定够清晰且由于分工原因我是从书本第13章写起，还请大家见谅。第19章 随机波动率模型入门随机波动率介绍本章将研究随机波动率模型，分析波动率独立于股票价格
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2023-12-19 22:41:56
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# Python股票分析：夏普率与波动率代码库
在现代投资分析中，夏普率（Sharpe Ratio）和波动率（Volatility）是评估投资回报与风险的重要指标。本篇文章将介绍如何使用Python计算股票的夏普率和波动率，并提供示例代码。我们还将通过甘特图和饼状图来可视化这些概念的时间线和组成部分。
## 什么是夏普率和波动率？
- **夏普率**：衡量投资相对于其风险的超额回报。高夏普率
隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现import numpy as npdef incremental_search(f,a,b,dx):fa=f(a)c=a+dxfc=f(c)n=1while np.sign(fa)==np.sign(fc):if a>=b:return a-dx,na=cfa=fcc=a+dxfc=f(c)n+=1
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2023-10-20 23:49:00
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# 使用Python计算金融市场波动率的完整指南
## 1. 概述
在金融领域，波动率衡量的是资产价格波动的程度。通常来说，波动率越高，风险也越大。使用Python计算波动率是金融分析中的常见任务。今天，我将指导你如何使用Python来实现这一目标。
### 2. 实现波动率的步骤
首先，我们来看一下整个实现过程的流程。我们将此过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-12 04:59:31
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波动率 Python是一个涉及数据分析与处理的热门话题，特别在金融与统计领域，波动率这一概念尤为重要。接下来，我们将一步一步探讨如何在Python环境下解决波动率的相关问题，从协议背景到逆向案例，详细讲解每一个步骤和细节。
### 协议背景
首先，让我们从波动率的概念和背景入手。波动率常用于金融领域，表示某一资产价格的波动程度。理解这一点对于后续的分析至关重要。以下是波动率和Python之间的关
# 波动率与Python：一种数据分析的视角
波动率（Volatility）是金融领域用来衡量资产价格变动强度的一个重要指标。在投资分析、风险管理及资产定价领域，波动率扮演着至关重要的角色。在这篇文章中，我们将使用Python来计算和可视化波动率，帮助大家更好地理解波动率的含义以及其在金融市场中的作用。
## 波动率的基本概念
波动率是指某一资产在一定时间内价格变动的程度，通常用标准差来表示
# 使用Python分析波动率
波动率是金融市场中一个重要的概念，它衡量了资产的价格波动程度。简单来说，波动率越大，价格波动越剧烈，风险也相应增大。本文将介绍如何使用Python分析波动率，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 波动率的定义
波动率（Volatility）可以从多个角度进行定义。通常我们将其分为历史波动率和隐含波动率。历史波动率是基于过去价格数据计算出的波动
概述： 为了对股票市场价格的波动进行预测，根据所提供的原始数据，本文做了以下工作： 首先在数据预处理部分，在对数据进行描述性统计后，针对模型的缺失值采取了0值填补的方法；同时针对数据严重右偏的统计分布特点采用了对数化的方式进行处理。 而在特征工
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2024-01-17 13:06:35
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波动率是用来描述标的资产(股票、指数、期货)的价格变化有多快的术语。标的资产价格波动率，在其他市场条件不变的情况下，与期权价格的变化是呈正相关关系。标的资产价格波动率越大，期权价格涨至执行价格的可能性越大，此时期权的实值方向转化的可能性越大，权利金也会相应增加。相反，价格波动率越小、期权变为实值期权的概率越小，权利金越低。当我们就期权而说到波动率时，有一类波动率是重要的，就是历史波动率。历史波动率
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2023-12-17 18:26:10
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对于不确定性的准确估计是金融领域一直追求的目标，而价格变化的波动率通常被用来作为不确定性的度量，因此波动率估计在投资、估值、风险管理和货币政策制定等金融领域中都是非常重要的。这篇文章将会介绍一种利用变分自动编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）来估计波动率的模型——NSVM，其整体思路主要是参考我前一篇文章中介绍过的VRNN和SRNN模型，建议没看过文章
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2024-03-14 18:04:23
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# Python 股市仓位管理入门指南
股市仓位管理是每个投资者都必须掌握的重要技能。它不仅关系到你的盈利能力，还能有效降低风险。本篇文章将指导你如何使用 Python 实现基本的股市仓位管理。我们将逐步进行，确保你能清晰理解每个步骤。
## 一、流程概览
首先，下面是实现股市仓位管理的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用Python实现GARCH模型计算波动率
在金融领域，波动率是衡量资产价格变动程度的一项重要指标。GARCH（自回归条件异方差模型）是一种广泛用于金融时间序列分析的方法。接下来，我将指导你如何使用Python实现GARCH模型来计算波动率。
## 整体流程
在实现GARCH模型的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
# Python计算变量波动率的代码
在金融领域，波动率是衡量资产价格变化的速度和幅度的一个重要指标。较高的波动率常常意味着市场的不确定性和风险更大，而较低的波动率则意味着市场相对稳定。本文将介绍如何使用Python计算变量的波动率，并提供代码示例帮助读者理解。
## 什么是波动率？
波动率通常是指某个金融资产在特定时间段内价格变动幅度的大小。它可以基于历史数据计算，常用的方法是计算收益率的
