在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，九个多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系，时变相关性，重尾误差分布，加性因子结构和乘法因子结构的说明来说明想法。单变量随机波动率（SV）模型为ARCH类型模型提供了强有力的替代方案，可以解释波动率的条件和无条件属性。多元SV模型
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2024-07-08 10:04:23
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在进行数据分析工作时，有时数据会根据业务情况而波动，指标点的数据也会时刻发生变化。要想进一步优化业务情况，需要了解波动数据的点、分析出造成数据波动的因素。
博主最近经常使用百度数据可视化Sugar BI的波动分析功能。百度数据可视化Sugar BI的波动分析功能，可以帮助我们了解数据整体的变化情况，其次是维度角度，包括正向影响因素和反向影响因素。还有配置度量后，度量对目标度量会带来哪些影响
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2024-01-27 17:18:38
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资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。这里，r是每日收益率序列，s是潜在的对数波动率过程。
原创
2021-07-01 17:30:38
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原文出处：拓端数据部落公众号
资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。
这里
原创
2021-06-10 11:48:08
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资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。这里，r是每日收益率序列，s是潜在的对数波动率过程。
原创
2021-07-01 17:31:32
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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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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22章 随机波动率模型：均值回归假设及存在相关性时的微笑曲线无相关性且波动率服从均值回归上
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2023-10-11 17:05:03
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# Python软件随机波动率模型 (SV) 建模
随机波动率模型是金融领域中用于描述资产价格运动的重要工具。这类模型允许波动率不仅仅是一个常数，而是随着时间变化的，从而更好地纳入市场的各种不确定性。本文将通过Python实现一个简单的随机波动率模型，并展示如何利用这种模型进行资产价格的模拟。
## 理论背景
在随机波动率模型中，资产价格 \( S_t \) 通常被建模为一个几何布朗运动（G
原创
2022-11-14 20:04:39
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波动性如何求python
在数据分析和金融领域，波动性是衡量资产价格变化幅度的重要指标。了解如何在Python中求得波动性对于投资决策至关重要。本文将详细介绍一系列相关步骤，帮助你快速掌握这一核心技术。首先，我们从问题背景入手。
### 问题背景
随着金融市场的不断发展，交易者和投资者越来越重视风险控制，而波动性正是评估风险的重要指标。波动性不仅可以帮助我们理解资产收益的稳定性，而且还可以指导
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
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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最近我们被客户要求撰写关于随机波动率(SV)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。这里，r
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2023-11-17 14:26:16
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# 使用GARCH模型计算波动性：Python实现指导
在金融数据分析中，波动性是一个非常重要的指标，它帮助分析和预测市场的不确定性。广义自回归条件异方差（GARCH）模型是金融领域常用的一种先进的波动性模型。本文将指导你如何在Python中实现GARCH计算波动性，包括核心的步骤和相应的代码示例。
## 实现流程
为了清晰地展示实现过程，以下是概述步骤的表格：
| 步骤 | 描述
随机波动率(SV)是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的。“随机”一词意味着某些变量是随机确定的
原创
2022-07-25 13:34:05
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随机波动率(SV)是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的。“随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测
原创
2022-07-25 13:37:40
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原创
2022-11-03 09:37:16
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什么是时间序列简而言之：对某一个或者一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1,t2,⋯,tn所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。例如: 某股票A从2015年6月1日到2016年6月1日之间各个交易日的收盘价，可以构成一个时间序列；某地每天的最高气温可以构成一个时间序列。一些特征:趋势：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：是时间序列在一年内重复出现的
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2024-01-31 00:14:39
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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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计算需求波动性的 Python 代码，让我们一起来探索这一领域的核心概念和技术实现。在这篇文章中，我们将以轻松的语气，逐步介绍如何有效解决计算需求波动性的问题。这不仅包括背景知识，还会结合抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及性能优化等每一个环节，助你深入理解这一主题。
## 协议背景
计算需求的波动性体现在实际系统中，例如在云计算环境中，用户的计算请求量会随时间和情况的不同而变化。我们可
