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16章 局部波动率模型——对冲比率及奇异期权估值局部波动率模型中的对冲比率之前已经证明，对
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2024-01-01 11:54:43
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一些交易员错误地认为波动率是基于股价的方向性趋势。并非如此。根据定义，波动率仅指股价的波动幅度，而不考虑方向。作为个人交易员，你只需二种形式的波动性：历史波动性和隐含波动性。（除非当交易对你不利时，你的情绪变得特别不稳定，在这种情况下，你也应该为此担忧。）历史波动率在教科书中被定义为“过去股价变动的年度化标准差”，但与其说这让你感到无聊，不如说这是股价在一年期间内每天的波动幅度。即使现在100美元
# Python 中的历史波动率分析
在金融市场中，波动率是衡量资产价格变动幅度的一个重要指标。历史波动率（Historical Volatility, HV）是通过对过去一段时间内资产价格的波动程度进行统计分析得出的。本文将介绍如何使用Python进行历史波动率的计算，并展示其在实际应用中的重要性。
## 1. 历史波动率的定义
历史波动率是通过计算过去一段时间内资产价格的日收益率的标准差
原创
2024-07-22 03:16:23
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伦敦银可以说是贵金属市场上获利能力最好的投资品种之一，如果投资者在每天的行情当中能够找到引爆点，作为自己介入的时机，那么账户的收益将呈现出现爆发性的增长。但投资者怎样才能做到这一点呢?我们认为平均真实波幅指标ATR可以派上用场。 ATR的全称是Average True Range——平均真实波动幅度均值指标，在1978年由J. Welles Wilder在提出，原理是取一定时间周期内的价格波
隐含波动率是期权市场投资者对未来标的资产实际波动率的预期，这种预期已经反映在期权的定价过程中。理论上，获取隐含波动率并不复杂，因为期权定价模型提供了期权价格与五个基本参数（标的资产价格St、行权价X、无风险利率r、剩余到期时间T-t和波动率σ）之间的定量关系。只需将其中前四个基本参数和期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型，就能解出唯一的未知量σ，即隐含波动率的大小。因此，隐含波动率可以被理
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2024-08-19 20:28:15
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# Python 中的历史波动率计算
在金融市场中，波动率是衡量资产价格波动程度的重要指标。历史波动率（Historical Volatility）是指在特定时间内，资产价格相对于其平均值的波动程度。在这篇文章中，我们将介绍历史波动率的概念、计算方法以及如何使用 Python 实现这一计算。
## 一、波动率的概念
波动率可以简单理解为价格变动的剧烈程度。较高的波动率表示价格波动大，风险更高
学习平台期权技巧讲解：1、波动率的分类1.HV：历史波动率(根据历史数据统计出来)。通过标的资产的价格算出回报率，只能反映过去的情况2.IV：隐含波动率(根据权利金推算出来)。任何一个期权都能够推算出这个期权价格所隐含的波动率，代表从现在开始到期权到期这段时间的波动率。3.RV：实际波动率。期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。二、波动率的
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2023-12-08 10:18:38
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# Python求每日波动率
## 引言
在金融市场中，波动率是一个关键的风险指标，它衡量了资产价格变动的幅度。每日波动率则指的是一个交易日内资产价格的变化程度，通常通过历史价格数据计算得出。本文将通过Python编程实现每日波动率的计算，并进一步分析其在金融投资中的应用。
## 波动率的概念
波动率通常有两种定义：
- **历史波动率**：基于过去价格数据计算得出，反映了过去的价格波动
# 如何用Python计算股票历史波动率
## 概述
在股票市场中，波动率是一个重要的指标，它反映了股票价格的波动程度。计算股票历史波动率可以帮助投资者了解风险水平，并作出相应的投资决策。本文将介绍如何使用Python计算股票的历史波动率，适合刚入行的小白开发者学习。
## 步骤
下面是计算股票历史波动率的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取股票历
原创
2024-02-24 06:04:02
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# 如何使用Python计算历史波动率时间窗口
历史波动率是评估金融资产价格波动性的重要指标，通常用于风险管理和投资决策。本文将详细教你如何在Python中计算历史波动率，并明确整个实现过程的步骤。
## 实现步骤
以下是实现历史波动率的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-05 03:55:30
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3 软件架构4 工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目
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2024-09-24 09:30:44
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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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# Python计算30天历史波动率
## 引言
在金融业中，波动率是衡量资产价格变动程度的重要指标。对于投资者来说，了解资产的历史波动率可以帮助其评估风险和做出更明智的投资决策。本文将介绍如何使用Python计算30天的历史波动率，包括相关概念、代码实现以及一些示例。
## 什么是历史波动率？
历史波动率，是指过去一段时间内价格变动的标准差，通常用于衡量市场的波动程度。简单来说，波动率越
原创
2024-08-15 08:14:56
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波动率不是观察值，人们发现股票市场的波动率有高阶自相关性，这是产生波动聚集的原因。波动率发生一个变化是跟从前面的变化，称为波动聚集。金融时间序列的波动幅度可用方差表示，因此在前一个时间方差大小和方向变动的条件下，当期方差变化的大小和方向的趋势是这一条件决定的，称为条件异方差。条件异方差是t-k项不确定值平方的线性组合，用过去滞后期均方误差和历史期条件方差的两个统计量表示当期条件方差。
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2023-12-12 14:43:16
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目录1. 定义及方法1.1 隐含波动率1.2 BSM二分法2. 代码实现2.1. 数据获取2.2 计算数值2.3 批量测算及作图 2.4 完整代码 3. 总结免责声明：本文由作者参考相关资料，并结合自身实践和思考独立完成，对全文内容的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。同时，文中提及的数据仅作为举例使用，不构成推荐；文中所有观点均不构成任何投资建议。请读者仔细阅读本声明，若读
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2024-08-27 19:19:22
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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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ARCH、EWMA、GARCH介绍案例 对2016年至2018年沪深300指数的涨跌幅数据建立ARCH(1)、EWMA和GARCH(1,1)三种波动率模型，并以30天前的数据为起点，逐一预测后一天的波动率。ARCH(1)import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.read_excel('C:/Users/Desktop/沪深300指数.xlsx',h
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2024-01-29 03:16:44
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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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自从Engle(1982)提出ARCH模型以后，学者对于波动率的建模研究如雨后春笋一样。对于单变量波动率建模的研究目前已经相当成熟。Bollerslev(1986)将ARCH模型推广到GARCH模型，许多学者在GARCH模型的基础上提出了多种形式的波动率模型。归纳起来大致有以下2个方面：第一、将扰动项的分布设置为更加符合现实金融市场中股票收益率特征的分布；比如金融市场收益率往往具有尖
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2023-12-31 15:13:33
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