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
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 随机波动模型入门随机波动介绍本章将研究随机波动模型,分析波动独立于股票价格
转载 2023-12-19 22:41:56
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## 如何实现Python随机波动 ### 流程图 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B{导入模块} B --> C{获取历史波动数据} C --> D{计算波动} D --> E{生成随机波动} E --> F[结束] ``` ### 类图 ```mermaid classDiagram class
原创 2024-05-12 03:25:19
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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驱动的资产价格过程,\[\begin{align} dS &= (r-q)Sdt + \sqrt{v}S\left[
.NET中实现金融股票的一些简单算法(精简处理)(波动,收益,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
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
隐含波动的计算  通过BS公式无法反解出隐含波动,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值,比如20%;然后建立一种迭代关系:如果由初始波动值得到的期权价格高于市场价格,那么初始波动减少一定的量(因为期权价格与波动成正比),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
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服从均值回归上
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(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(SV)模型为ARCH类型模型提供了强有力的替代方案,可以解释波动的条件和无条件属性。多元SV模型
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,
在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动模型。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和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动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
# Python软件随机波动模型 (SV) 建模 随机波动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 10月前
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# Python股票分析:夏普波动代码库 在现代投资分析中,夏普(Sharpe Ratio)和波动(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计算股票的夏普波动,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。 ## 什么是夏普波动? - **夏普**:衡量投资相对于其风险的超额回报。高夏普
原创 8月前
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隐含波动模型-增量搜寻算法-python实现隐含波动模型-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
# 使用Python计算金融市场波动的完整指南 ## 1. 概述 在金融领域,波动衡量的是资产价格波动的程度。通常来说,波动越高,风险也越大。使用Python计算波动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 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,让我们从波动的概念和背景入手。波动常用于金融领域,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Python之间的关
原创 5月前
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# 使用Python分析波动 波动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,并提供一些代码示例,帮助读者更好地理解这一概念。 ## 波动的定义 波动(Volatility)可以从多个角度进行定义。通常我们将其分为历史波动和隐含波动。历史波动是基于过去价格数据计算出的波动
原创 8月前
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# 波动Python:一种数据分析的视角 波动(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,帮助大家更好地理解波动的含义以及其在金融市场中的作用。 ## 波动的基本概念 波动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
原创 8月前
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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
波动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,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时,有一类波动是重要的,就是历史波动。历史波动
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