python是一门动态解释型语言。为了理解"动态"和"解释"，前几天都在看《Python源码剖析》，以下是自己的一些总结。先说解释，除开py2exe等不说（因为我不了解），python脚本需要交由python虚拟机去解释执行，当然大家都知道里面还有一个编译的过程，python虚拟机解释的只是编译后的字节码，而源代码的解释工作由python的编译模块完成。那么字节码是怎么解释执行的呢？我以为会很优雅
波动现象在生活中非常常见，比如你随便扔一颗石子到平静的湖面上，一圈圈的波纹图案就会出现。波动现象的控制方程为波动方程，下面不要眨眼，请欣赏美丽的波纹： 正方形域内波反射图案 矩形区域波反射图案 三角形区域（一条边为无反射边界）波反射图案 只要我们求解出波动方程我们就可以得到上面美丽的图案，那么什么是波动方程呢，二维的波动
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2023-12-14 19:44:36
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语言&工具：python-matplotlib以前在实现这个的时候，找了很多很多的文章，方法，都不能符合我实现动态可视化的需求很多文章，要么不是动态，要么代码根本就调不通，要么就是些教程。下面的代码的数据源是实时动态的，结果显示是动态折线图。优点：实时接收数据，动态展示数据，频率：一秒10个数据，能够直观看出数据的波动情况缺点：折线图看起来不那么流畅，不像心电图那种平滑，跟ROS自带的rq
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2024-02-28 10:16:21
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在开发过程中，我们常常遇到“Java数组波动率”问题。简单来说，波动率可以理解为数组数据的变化程度，尤其是在处理时序性或连续性数据时，如何有效地管理和优化数组数据是一个挑战。解决Java数组波动率问题的过程涉及多个方面，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及性能对比。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
编译过程
参数调优
文章目录概述一、数据整理1.时间格式转换2.训练集和测试集3.原始股票对数收益率数据展示二.朴素法1.计算即可视化2.RMSE检测3.ADF平稳性检测三. 简单平均法1.概述四.简单移动平均法1.概述2. 5日，10日，15日简单移动平均法3.RMSE检验4.ADF平稳性检验五.指数平滑法1.概述2.一次指数平滑法2.二次指数平滑法3.三次指数平滑法总结 概述根据前一篇文章算计算出来的股票对数收
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2023-09-23 15:03:07
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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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基于数据波动性的分割算法
我们常见的分割算法有很多种，比如能量法，包络线法之类的，但这些算法难以实现实时分割，今天我给大家分享一个原创的分割算法，是在以前项目中用过的，这两天加以优化，最中整理了一个MATLAB版本的,给大家分享一下。算法的原理简单介绍一下：这里给出了一段肌音信号（已经分割好了），是用加速度传感器在手上采集的，每次完成一次动作，就会产生一
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2024-06-17 22:39:57
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一,基本数据类型的概述 1)基本数据类型的概述1.int整数 2.str 字符串,存储少量的数据 3. bool布尔 4.list列表 5.tuple 元组 只读列表,不能改 6.dict 字典 一对一对的存储数据 key:value 7.set 集合, 存储不重复的内容2)int ,bool,str1.int方法操作
.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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# 波动干涉——Python实现与原理解析
波动干涉是物理学中一个重要的现象，常见于光波、声波等各种波动形式。干涉的基本原理是两个或多个波相遇时，它们的位移相互叠加，从而产生新的波形。在本篇文章中，我们将通过Python进行波动干涉的模拟，并探索其背后的物理原理。
## 波动干涉的基本理论
在描述波动干涉时，最常用的模型是两个相干波的叠加。设波动的方程为：
$$
y(x, t) = A \
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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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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上网经常卡，玩网络游戏跳ping，延迟400ms很可能是你家的网络问题。那么，电脑上怎么看网络丢包？今天小编就来教大家如何查看自家的网络延时问题。对于一些网络游戏来说，对网速与稳定性要求很高，而一旦网络不稳定、网速不佳，就会出现跳ping、延时长，影响游戏体验，下面小编教大家一招，如何查看自己网络的稳定性和延时情况。网络延时查看方法1.首先使用 Win + R 组合快捷打开，运行对话框，然后在打开
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2024-01-19 23:27:46
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很多朋友在各种渠道会发现，学习Python正在成为一种普遍的现象，如今的Python，早已不是程序员才用得上的编程语言，它更像是当代职场人傍身的技能，在编程界，甚至全网都掀起了热潮。而不可否认的是，在Python火遍全网的过程中，风变编程发挥了不可忽视的推动作用。那风变编程是什么？为什么那么多人学得不亦乐乎？风变编程又是如何带起这波学习热潮的呢？在2020“回响中国”腾讯教育年度盛典的采访现场，风
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2024-07-24 21:57:41
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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
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
# 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
时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计变化规律，以用于解决实际问题。通常影响时间序列变化的4个要素如下：长期趋势(T)：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。季节变动(S)：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。循环波动©：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。随机因素(I)：是时间序列中除去长期趋势、
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2023-12-16 20:08:47
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