对数值类数据建模—加权k近邻算法根据相邻的数据预测出目标的取值情况算法：计算给定向量与所有其他数据的距离，并按照距离排序选出前k位，求前k个数据的加权平均，权重根据距离求得要点：计算距离：使用欧几里得距离算法计算权重算法：
反函数减法函数高斯函数缩放：对于各个变量的取值范围相差较大的情况或者属性对结果的影响程度不同的情况可以进行缩放，通过优化算法找到合适缩放参数交叉验证：用来评估算法预测的准确性。
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2023-10-09 23:33:50
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# Python 定价模型探秘
定价模型是在经济学、商业和金融领域中用来确定商品或服务的价格的工具。在如今快速发展的市场环境中，企业需要建立有效的定价策略，以满足不同客户需求并确保利润最大化。Python 作为一种强大的编程语言，广泛应用于定价模型的开发与实现。本文将介绍一个基本的定价模型的构建，并通过代码示例进行演示。
## 什么是定价模型？
定价模型通过考虑多种因素（如成本、竞争、需求和
## 定价模型：Python实现与解析
在商业活动中，产品定价是一个非常关键的环节，它直接影响到企业的利润和市场竞争力。定价模型可以帮助我们更有效地设定产品价格，本文将介绍几种常见的定价模型，并使用Python实现这些模型。我们还会通过流程图和关系图更好地理解这一过程。
### 定价模型的概述
定价模型主要有以下几种类型：
1. **成本加成定价**：根据产品的生产成本加上一固定的利润率来
# Python实现资产定价流程
## 1. 流程图
```mermaid
graph TD
A(开始)-->B(数据获取)
B-->C(数据清洗和预处理)
C-->D(计算资产回报率)
D-->E(计算资产风险)
E-->F(计算资产期望收益率)
F-->G(计算资产预期收益率)
G-->H(计算资本资产定价模型)
H-->I(计算风险调整后的预期收益率)
I-->J(计算资产定价)
J--
原创
2024-01-22 07:34:08
58阅读
目录隐含波动率期权定价模型Black-Scholes-Merton (1973）期权定价公式给定期权报价的隐含波动率蒙特卡罗模拟拆股对数收益率波动率聚集杠杆效应移动平均法隐含波动率隐含波动率(Implied Volatility)是将市场上的期权或权证交易价格代入权证理论价格模型<Black-Scholes模型>，反推出来的波动率数值。由于期权定价模型(如BS模型)给出了期权价格与五个
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2023-10-18 17:57:35
21阅读
一、APT理论1.1 APT理论向CAPM模型提出的挑战CAPM里市场期望收益率（一般来说就是股市指数的收益率），真的能反映所有的系统风险 - systematic risk么？系统风险还包括了：通货膨胀，利率，外汇等 1.2 APT定义在没有套利机会的环境里，一定存在一系列的风险溢价λk -- 风险溢价，以及一系列因子载荷factor loading -- 本质就是β，来描述每一个资产
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2024-01-06 07:10:15
287阅读
蒙特卡洛模拟法对欧式期权定价 对于标的资产价格为S0，执行价格是X的欧式看涨期权，到期日T的价格为CT = max(0,ST-X)，在风险中性世界里用无风险利率r贴现，则期权在t时刻的价格为CT = e-r(T-t)E[max(0,ST-X)]，这也是BS公式的推导思路之一。由于CT只与ST有关，因此我们只需模拟ST的路径，重复n次，再对他们求平均就可以得到看涨期权的价格，即CT = e-r(T
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2023-09-04 09:43:40
3阅读
# Python产品定价模型：从协议背景到字段解析的全面复盘
本文将以“Python产品定价模型”为核心，逐步展开如何通过抓包分析实现产品定价模型的构建。通过对网络协议的背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析等各个方面的探讨，以帮助读者对产品定价模型的理解和实现过程有更加清晰的认识。
## 协议背景
随着互联网的发展，各种产品的线上交易愈发普遍。在这一背景下，如何依据不同的市场需求进行有
# Python 期权定价模型科普
期权是金融衍生工具中的一种，其赋予买方在未来某个时点以约定价格买入或卖出资产的权利。期权的定价模型帮助我们衡量这一权利的价值。常见的期权定价模型有两种：布莱克-舒尔斯（Black-Scholes）模型和二叉树（Binomial）模型。本文将重点介绍布莱克-舒尔斯模型，并提供相应的 Python 代码示例。
## 布莱克-舒尔斯模型
布莱克-舒尔斯模型是由费
# Python期权定价模型介绍
随着金融市场的不断发展，期权作为一种金融衍生工具，逐渐受到了投资者的青睐。期权赋予持有者在特定时间以特定价格购买或出售资产的权利。为了合理定价期权，研究者和投资者通常使用各种定价模型。本文将介绍一个经典的期权定价模型——黑-斯科尔斯模型，并用Python代码演示如何实现该模型。
## 黑-斯科尔斯模型简介
黑-斯科尔斯模型（Black-Scholes Mod
# BS模型定价Python实战指南
在金融领域，Black-Scholes（BS）模型是用于期权定价的经典模型之一。作为一名刚入行的开发者，学习如何使用Python实现BS模型是你了解金融市场的一个重要步骤。本文将通过详细的步骤和代码示例来帮助你实现BS模型定价。
## 流程概述
在实现BS模型定价的过程中，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 06:42:02
97阅读
产品定价模型Python
在构建有效的产品定价模型时，使用Python的灵活性和强大数据处理能力是至关重要的。本文将涵盖不同版本的定价模型差异、迁移指南、兼容性处理、实战案例以及排错和生态扩展等方面，帮助你全面理解产品定价的实现过程。
### 版本对比
在选择合适的产品定价模型时，我们可以看到各个版本在特性上的差异。下表总结了不同版本的主要特性差异：
| 版本 | 特性
1. 布莱克-舒尔斯-墨顿期权定价模型(Black–Scholes–Merton Option PricingModel)布莱克-舒尔斯-墨顿模型(Black–Scholes–Merton model)，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家迈伦•舒尔斯(MyronScholes)与费雪•布莱克(FischerBlack)首先提出，并由罗伯特•墨顿(Robert C.Mer
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2023-11-08 19:29:33
15阅读
期货合约价格一般式 F = Sert + 持有成本 - 持有收益。比如A和B签订了一份期货合约，A一年后要从B那里以某一期货价格买入一只老母鸡，现在的目的就是求出这个价格。从B的角度看，B买小母鸡花费20元，以及这一年内养鸡的成本20元，这肯定是要A出的，应该加上；这一年内母鸡下了10个蛋，B拿去卖了10元钱，这收益应该扣除，因此老母鸡的期货价格可以定为20+20-10=30元。也就是说标的资产
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2024-06-07 23:15:40
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这节内容主要是关于理论定价模型。1、what a option trader concerns about market?在期货交易中，如果你对市场的方向足够敏感，那么就可以在它上涨前做多，在它下跌前做空；而在期权交易中，单单预测市场的方向是不够的，还需要感受市场变化的速度。 如果对同一个标的物进行做多操作，当市场行情的确上涨了，那么多头期货持有者必然是获利的，而多头期权的持有者并不一定获利，因为
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2024-08-19 19:52:50
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本文构建宏观基本面因子并使用机器学习方法对中债10年期国债、中债10年期国开债、中债10年期AAA级地方政府债、中债10年期AAA级城投债以及中债10年期AAA级企业债的价格进行定价并建立预测模型。固定收益证券定价的驱动因素有五个层面，俗称“五碗面”，即基本面、政策面、供求面、资金面、情绪面。五个层面中的每一项都包含了众多具体的因素，难以简单地划归为“好”的基本面、“坏”的基本面或者“好坏”的其他
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2024-01-06 21:01:56
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1.项目的目录和文件.
├── CMDBproject
│ ├── asgi.py
│ ├── __init__.py
│ ├── __pycache__
│ │ ├── __init__.cpython-36.pyc
│ │ ├── settings.cpython-36.pyc
│ │ ├── urls.cpython-36.pyc
│ │ └──
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2024-10-08 09:40:35
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本文主要介绍 Python 字节码、Python 虚拟机内幕以及 dis 模块的简单应用。阅读本文预计 10 min. 初探Python字节码和dis模块1. 前言2. Python 字节码2.1 汇编与反汇编2.2 什么是 Python 字节码呢？2.3 为什么需要 Python 字节码？3. Python 虚拟机内幕4. dis 模块4.1 访问和理解 Python 字节码4.2 dis()
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2024-05-13 12:48:35
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学python的人都知道，python中一切皆是对象，如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码。怎么用Python数学建模本人对Python的基础知识，一些模块(如爬虫，pygame等)有一些了解，最数学建模的重点是数学，不是计算机或编程语言
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2023-08-28 18:33:53
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正如matth所指出的，最干净的方法可能是使用模板引擎。但首先，简单的python字符串格式也可以。在但是，问题或多或少是复杂的，这取决于您是要更新现有模型的一部分，还是只是从头开始创建新模型。在创建新模型下面是一个简单的Modelica模型的示例，如果参数、变量和方程已经在Python中可用，那么可以如何从这些参数、变量和方程中创建它们：name = 'myModel'parameters =
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2023-10-10 22:35:36
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