# Python如何计算假正例率
假正例率（False Positive Rate，FPR）是评估分类模型性能的重要指标之一。它反映了模型在负样本中错误预测为正样本的比例，通常用于二分类问题。本文将详细介绍如何在Python中计算假正例率，并通过示例代码展示如何实现。此外，我们将通过数据可视化（如饼状图和甘特图）进一步分析模型的表现。
## 1. 假正例率的定义
假正例率的计算公式如下：
1973年BS期权定价模型的诞生标志着期权定价进入精确的数量化测度阶段。但是BS模型假设标的资产波动率为常数，这与现实市场观测到的“波动率微笑”曲线严重不符。 heston假设标的资产的价格服从如下过程，其中波动率为时变函数[1]： 并且求出了欧式看涨期权定价公式[2]： 本文使用python实现了上述定价公式。该公式需要输入一共九个参数，其中[v0,kappa,theta,sigma,rho]
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2024-09-14 09:43:30
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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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在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。1. colnames(SPY
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2023-06-01 11:32:21
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波动方程数值解波动方程是三大物理方程之一，也就是弦振动方程，其特点是时间与空间均为二阶偏导数。其自由空间解便是我们熟知的三角函数形式，也可以写成自然虚指数形式。一般来说，既然有了精确的解析解，那也就没必要再去做不精确的数值模拟，但数值模拟的好处有两个，一是避免无穷小，从而在思维上更加直观；二是颇具启发性，对于一些解析无解的情况也有一定的处理能力。对此，我们首先考虑一维波动方程所谓数值解法，首先要将
## GARCH模型与波动率预测
在金融市场中，波动率是衡量资产价格波动程度的指标之一。了解和预测波动率对于投资者和风险管理者至关重要。GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种用于预测金融市场波动率的常用方法。本文将介绍GARCH模型的基本原理，并使用Python实现一个简单的波动率预测示例。
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原创
2024-01-01 06:36:49
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# 留存率预测模型实现指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python构建一个留存率预测模型。留存率是衡量用户持续使用产品的关键指标，对企业的发展有重要影响。我们将详细介绍整个流程，并提供代码示例，帮助你一步步实现这个模型。
## 流程概述
在构建留存率预测模型之前，我们需要遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2
原创
2024-10-12 04:45:07
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2.1 经验误差与过拟合（一）经验误差基本术语释义错误率分类错误的样本数占总样本数的比例精度精度=1-错误率训练误差在训练集上的误差泛化误差在新样本上的误差（二）过拟合过拟合：模型训练样本训练的太好，甚至将训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。欠拟合：对训练样本的一般性质尚未学好一般来说，欠拟合比较好解决，而过拟合无法彻底避免，只能尽量“缓解”（若可
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2023-11-14 09:14:42
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文章目录一、ARCH、GARCH、TGARCH、DCC-GARCH模型设定1.1 ARCH1.2 GARCH模型1.3 TGARCH模型1.4 DCC-GARCH模型二、实证分析2.1 模型设定2.2 实证流程2.3 代码部分 一、ARCH、GARCH、TGARCH、DCC-GARCH模型设定1.1 ARCHARCH（自回归条件异方差）模型是用于描述时间序列数据中异方差（波动率变化）的一种模型。
本文的部分内容摘自韩家炜《数据挖掘》----------------------------------------------------------------------------------四个术语混淆矩阵（Confusion Matrix）评估度量负正类率(false positive rate, FPR)，也叫做打扰率计算公式为：FPR=FP/(FP+TN)=FP/N。负正类率计算的
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2024-01-16 20:42:43
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目录实践中的 Heston 模型之随机模拟引言四种模拟策略Euler 离散策略精准模拟近似分布对数正态近似截断正态近似（TG 形式）和二次正态近似（QE 形式）鞅修正GammaQE 和双 Gamma 形式混合模式参考文献实践中的 Heston 模型之随机模拟引言对于随机波动率驱动的资产价格过程，\[\begin{align}
dS &= (r-q)Sdt + \sqrt{v}S\left[
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2023-07-30 20:06:02
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本文是课程《数据科学与金融计算》第6章的学习笔记，主要介绍GARCH类、SV类模型和高频波动模型，用于知识点总结和代码练习，Q&A为问题及解决方案。 目录第六章 金融数据整理与预处理6.1 GARCH类模型案例：恒生指数 GARCH模型6.2 SV类模型案例：SV模型案例：多元SV模型6.3 高频波动模型案例：ACD模型案例：高频“已实现”方差 第六章 金融数据整理与预处理6.1 GARC
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2023-11-29 20:41:02
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本系列文章 主要是 分享 思维模型，涉及各个领域，重在提升认知。
在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。统计模型随机波动率模型定义如下并为其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m,σ2) 表示均值 m 和方差 σ2 的正态分布。α、β 和 σ 是需要估计的未知参数。BUGS语言统计模型文件内容 'sv.bug'：moelfle = 'sv.bug' # BUGS模型文件名
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2023-06-19 14:19:04
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1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”。更一般地，我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error)，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经
导读：各国数据表明，实际生育率会在理想子女数的基础上打五至七折的“折扣”。政策可以让人不生孩子，但却鲜有办法让人不想生时生育。专家甚至预测，全面二孩政策实施后，中国的生育率仍然会低于自然更替水准。在“单独二孩”和“全面二孩”的政策公布时，总有声音在讨论此等举措会不会引起中国人口快速增长。早期的反对声音认为二孩政策会带来生育率急剧增长。在2014年3月的《人口研究》上，中国人民大学社会与人口学院教授
# 如何实现Python GARCH模型预测波动率
## 一、整体流程
首先，我们需要了解GARCH模型的基本原理，然后准备数据并进行模型拟合，最后利用拟合好的模型进行波动率预测。
以下是整个过程的流程表格：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 理解GARCH模型原理 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 拟合GARCH模型 |
| 4 | 预测波动率 |
原创
2024-04-28 04:41:31
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# 获取模型准确率的教程
在机器学习和深度学习的开发过程中，评估模型的准确性是一个非常重要的步骤。准确率是评估模型好坏的一项重要指标。本篇文章将为一名刚入行的小白开发者介绍如何在Python中获取模型的准确率。
## 流程概述
下面是获取模型准确率的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 划分训练集和测试集
通过使用 Python 和 ARCH 模型，我们可以有效地拟合时间序列数据的波动率，特别是在金融领域。接下来，我们将展示如何通过多个环节来应对波动率拟合的相关问题。这些环节包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法。
# 备份策略
首先，我们需要确保数据的安全性，制定合理的备份策略尤为重要。下图展示了备份策略的思维导图，有助于我们理解整个备份流程。
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随着金融知识的普及，越来越多的人开始改变了自己的消费观念，以前是“先储蓄后消费”，现在是“先消费后还钱”，不得不说，这种观念的改变使得人们的物质生活开始变得更丰富，但与此同时也带来了一些问题：部分人开始还不起款了。在贷款供应端就涉及到了信用评分的问题。1.背景Give me some credit是Kaggle上关于信用评分的项目，通过改进信用评分技术，预测未来两年借款人会遇到财务困境的可能性。银
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2023-08-08 14:28:20
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