该方法很常用，但也存在以下两个问题： 在〖从 Tick 到 Bar〗一帖可知等时抽样的 Time Bar 的统计特征不好 阈值 c 一直不变，但价格波动率却随时间变化，这就造成了 在波动率很大时...用指数加权移动平均（Exponential-Weighted Moving Average，EWMA）在收益的时间序列上计算出波动率，做为动态阈值（dynamic threshold）的基干（backbone...---- 现在，即便用了 Volume Bar 或 Dollar Bar，即便计算了 EMA 波动率作为动态阈值，但是在实际交易通常会有止损（stop-loss），有时也会有止盈（profit-taking...第二行用 TimeDelta(days=15) 函数，加在初始日期得到竖直隔栏对应的日期。 第三行用之前定义好的函数 getDailyVol() 来计算日波动率。...当等于 0 时，表明不设定隔栏，那么隔栏的点位就设定为 NaN 第 12 - 13 行代码在每一个窗口都运行，即每一个起始日到它 15 天之后的竖直隔栏对应的日期，计算每天的收益率。
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。...这种类型的定义称为 隐含波动率。VIX 基于隐含波动率。 存在多种统计方法来衡量收益序列的历史波动率。高频数据可用于计算低频收益的波动性。...例如，使用日内收益来计算每日波动率；使用每日收益来计算每周波动率。还可以使用每日 OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）来计算每日波动率。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和 2.5% 和 97.5% 分位数得到的。它绘制在图 10 中。
p=27340 最近我们被客户要求撰写关于波动率的研究报告。 波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。...这种类型的定义称为 隐含波动率。VIX 基于隐含波动率。存在多种统计方法来衡量收益序列的历史波动率。高频数据可用于计算低频收益的波动性。...例如，使用日内收益来计算每日波动率；使用每日收益来计算每周波动率。还可以使用每日 OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）来计算每日波动率。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和 2.5% 和 97.5% 分位数得到的。它绘制在图 10 中。
p=27340 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV、GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。...这种类型的定义称为 隐含波动率。VIX 基于隐含波动率。 存在多种统计方法来衡量收益序列的历史波动率。高频数据可用于计算低频收益的波动性。...例如，使用日内收益来计算每日波动率；使用每日收益来计算每周波动率。还可以使用每日 OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）来计算每日波动率。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和 2.5% 和 97.5% 分位数得到的。它绘制在图 10 中。
p=16708最近我们被客户要求撰写关于随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。...这种类型的定义称为 隐含波动率。VIX 基于隐含波动率。存在多种统计方法来衡量收益序列的历史波动率。高频数据可用于计算低频收益的波动性。...例如，使用日内收益来计算每日波动率；使用每日收益来计算每周波动率。还可以使用每日 OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）来计算每日波动率。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和 2.5% 和 97.5% 分位数得到的。它绘制在图 10 中。
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。...波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如 CBOE 的 VIX 波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。...例如，使用日内收益来计算每日波动率；使用每日收益来计算每周波动率。还可以使用每日 OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）来计算每日波动率。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和 2.5% 和 97.5% 分位数得到的。它绘制在图 10 中。
可以看出，不论是多头还是空头，HS基本上没什么波动，WHS在1987年金融危机时，明显增加。但讲道理两种方法效果都很差，没什么用。...等式右侧最后一项为标准正态分布函数反函数在p点处的函数值。 在这种假设下，要估计VaR，我们只需要对于对数收益率序列的波动率进行建模，估计出未来1天波动率。之后很多方法都是建立在这个框架上。...考虑对对数收益率的波动率和分布进行估计。 RM方法是对于波动率的一种简单估计方法，又称风险度量法（RiskMetrics），是Garch(1,1)模型的一种特殊情况。认为波动率满足方法 ?...为什么参数用0.94，教材说法是实践证明这种效果最接近现实，后面编程中，波动率的初始值设为0。 对比HS和RM方法估计的指数VaR在08年金融危机前后的变化情况。...可以看出，RM方法得到的VaR在金融危机时迅速升高，之后逐渐降低，HS就不说了。 ?
一、数据处理 数据展示： 数据展示工作是基础性的工作，但是有很多人会忽略这一部分工作，但是我觉得，大家在处理数据前，对要操作的数据有个整体感观是很有益的。...这里注意一下，在考虑通过特征值展开和特征值组合使用，使用one-hot编码等，可能会导致特征存在有百万或者更多维。这样会消耗很大资源进行运算，甚至可能无法计算，然而其中有很大特征是无需考虑的。...，就是这样我知道业务指标波动了，那拉出一份正常情况下的数据集和一份发生异常时的数据集。...计算分为两个步骤： 步骤一：定位到那个特征波动值最大 for key, value in negative.iteritems(): //negative 波动数据集 positive 正常数据集...再进一步分析由特征中那个值引起的，得到/cgi/setXgTags.php，通过验证，确实是由其引起的异常波动。 ?
输入值向量x为股票向量，若输入值含NAN，则NAN不参与排名，输出为股票对应排名的boolean值（排名所占总位数的百分比）。...逻辑：判断每日回报率returns，如果小于0，则返回前20天的回报率的标 准差，否则返回收盘价。 解析：当日回报率是由当天收盘价与前一天收盘价得到的。...解析：将x1经过此运算得到x2，运算前后对比之后你会发现x2的值与对应的x1的值符号不变，但对应的值都放大了，我们将此操作称为差异放大。为什么要放大？...本策略主要利用跌得太久，就会反弹上升原理以及“波动性”原理，即总是认为其价格在一定范围内上下波动，即在最高点下跌一定程度，就会反弹回原来的最高点。...步骤： 1、计算前25 天的每日回报率returns：前5 天的returns 用来判断、前5 天之后 的过去20 天的returns 用来计算标准差。
我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据，看看能从数据里得到哪些有意思的信息。...这很好理解吧，波动最大，我们才有可能在相对低点买入，在相对高点卖出，获利最大。 在一定的时间周期内，衡量股票波动的指标定义为 最高价/最低价。...分组计算 我们需要计算 30 个自然日里的股票平均波动周期。这样，我们必须以 30 天为单位，对所有的历史数据进行分组。然后逐个分组计算其波动率。...我们看一下 000565 这个股票在 2008-12-31 之前 30 个自然日里的波动率。 选定数据 这里涉及到用日期对数据进行分片的技术，我们需要选择指定日期及之前一段时间内的数据。...我们按照老办法，上涨的波动率为正数，下跌的波动率为负数。
p=16708 波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值（VaR）。...这种类型的度量称为已实现波动率或历史波动率。衡量波动率的另一种方法是通过期权市场，在该市场中，可以使用期权价格通过某些期权定价模型来得出基础证券的波动性。...这种定义称为 隐含波动性。VIX基于隐含波动率。 存在多种统计方法来衡量收益序列的历史波动率。较高频率的数据可用于计算低频收益的波动率。例如，使用日内收益率来计算每日波动率；使用每日收益来每周波动。...这在图3的收益平方分析中得到了证实，其中ACF和PACF均显着，并且Ljung-Box Q检验也强烈表明了序列自相关。...我们可以估计参数的均值和标准误 beta alpha1 alpha2 sigma 均值 0.004 -0.053 0.957 0.044 标准误 0.008 0.008 0.006 0.004 随机波动率及其置信区间是通过在序列变得稳定之后计算采样波动率的平均值
在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素 引言 假设你有两个序列，那么这个协方差元素就是2乘2方差-协方差矩阵的对角线。...首先，为什么非负定属性很重要，其次，为什么它不容易施加。把非负定属性看作是多变量的，相当于单变量情况下对波动率的正向施加。你不会想让你的模型生成负的波动率吧？...由于不存在非负定的协方差矩阵，那么我们就有可能得到一个无效的协方差矩阵。 从业人员由于摆脱了繁琐的学术判断过程，可能会摆脱这个理论上的失误。然而，还有其他问题，在本质上是计算上的问题。...我认为，这是该模型被接受和流行的主要原因。 现在我们进行估计。 使用R进行估算 让我们得到一些数据。我们提取三个ETF的过去几年的数据。...我们首先得到单变量波动率。我们需要它们，它们位于对角线矩阵 的对角线上。我们用重尾的不对称GARCH来估计它们。
因此，我们将使用一些历史波动性的度量方法。我在交易系统中使用的衡量波动率的方法（指数加权，相当于回溯一个月左右）是一个很好的起点，我们知道它能很好地预测未来30天左右的指数。...我使用了当前的波动率指标/该指标的10年滚动均值来合理的估计当前的波动水平。...我决定使用三种市场波动状态： 低波动：标准化后的波动率在25% 分位数（使用迄今为止的整个历史时期来确定分位数）（在整个时期内，标准化后的分位数是10年平均值的0.16到0.7倍） 中波动：标准化后的波动率在...而且，我们现在得到了一个新的结论: “当市场波动相对较高时，动量和期限结构策略表现均不佳”。...一个更成熟的系统：基于连续的市场波动变化 与其将市场分成不同的三个离散状态，我认为用一个更连续的变量（比如当前波动在历史波动所处的分位数本身）来的更合理。
因为很多团队做RTC时在指标体系花的精力并不大，很多是算出来，我刚进字节的前两年管理RTC供应商，他们为我提供了非常多指标，但在过程中遇到了一些事情让我意识到指标的重要性。...在日常工作中，即使整体的服务业务没有波动，指标有时也会持续变化，且变化的范围在绝对值20%-30%。直观地看来是服务业务的某一环节出现了问题，但在实际排查后得到的回应往往是没有达到阈值，暂时无需关注。...但计算指标的时候只会选取B事件或者A/B1事件，如果不考虑所有的ABC三类事件，指标很容易随着日志上报量的波动而波动，考虑所有ABC事件是和用户调用API行为完全对齐的，不会出现用户已经无法进房，而指标仍然...每个归因会在具体计算理论的优化数后，结合核算出的指标同抖音进行对比就可以得出此业务和抖音优化空间的区别，同时可以得到优化天花板是多少。... 业务方复现并明确了问题，由于他们调用多线程，导致在接电话时会给客户设置Mute 9月14日 bug接触之后，“对方听不到我”的反馈率下降，“我听不到对方”的反馈率无明显变化，并且产出新归因——采集启动失败
首先对VaR的定义做一回顾，上一篇提到，如果我们假设资产标准化的收益率符合正态分布，那么VaR的理论表达式为 ? 上式右边第一项为资产收益率的波动率，第二项为正态分布分布函数的逆函数在p处的值。...这一篇的三种方法主要思路也是围绕上式中波动率估计和资产分布函数的估计展开。 1. 波动率估计 因为文章所用的数据中已经给出了波动率的估计结果，所以实际建模中这部分的模型就略过了。...而实际上所用数据波动率的估计结果是书中第四章习题的结果，波动率的估计是通过带VIX指数项的Garch模型，要深究的话可以运行下面图片中的代码，得到的波动率结果和数据给出的是一致的。 ?...本文整篇的流程都是按照作者在原书中的方法进行的，但是在Garch方法这里，感觉逻辑上是有一些问题的，Garch模型只在了对标准化收益的分布函数中，但实际上波动率也应该用估计得到的波动率替换，这样才是配套的...，但作者使用的一直是另外一种方法得到的波动率，而EVT和CF中没有单独对波动率的估计，所以用别的方法估计波动率没有什么问题。
统计系列（四）利用Python进行假设检验 z检验 主要应用场景：在大样本量的总体比例检验 核心：两样本的总体比例差异 单样本比例检验 # 检验样本合格率与0.38是否有差异 import numpy...NaN 样本方差检验 主要应用场景：检验样本的方差波动 单样本方差检验 # 检验样本方差是否等于1%（95%置信度） import pandas as pd import numpy as np...(dic) formula = 'x~y' model = ols(formula,df).fit() results = anova_lm(model) print(results) # 无法拒绝波动率一致...，即波动率显著相同 df sum_sq mean_sq F PR(>F) y 1.0 0.000709 0.000709...0.007744 0.93085 Residual 18.0 1.648029 0.091557 NaN NaN 总结 共勉～
7.5459，记住这是用 0.1 = 10% 的波动率计算出来的结果。...给定市场上期权的交易价格，根据 BS 模型的公式可以反解出波动率，即波动率等于多少用 BS 公式可以刚好计算出期权价格。...实现起来非常简单，用 scipy.optimize 里面的 fsolve 即可，代码如下： 用上面计算出的结果 V_BS，看是否能反解出 0.1 的波动率呢。没有问题。...那其实我们在反解 Bachelier 模型下的波动率时，可以近似用 BS 波动率 / S0 接下来我们来看看 Bachelier 是否能计算当 S0 为负时的期权价格，来假设模拟 20 日当天的情况...现在我在思考一个问题，用 shifted-lognormal 模型（即 S(t) - c 服从 lognormal 分布）可不可以？ Stay Tuned！ ?
一般结果都是nan. 所以不仅仅输入要做normalization, 输出也要。 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的....==true时会强制使用模型中存储的BatchNorm层均值与方差参数，而非基于当前batch内计算均值和方差。...softmax的解决方案： 1、观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常 2、调小初始化权重，以便使softmax输入的feature尽可能变小 3、降低学习率，这样就能减小权重参数的波动范围...我找了半天没有找到在layers层中Input应该替换为什么类型的type，因此我的deploy还是使用的layer结构，不过能够正常运行。...，要除以Minibatch的数量，这个可以通过阅读源码得知（我之前有写过SGD）； 5、学习率： ① 一般都会有默认的学习率，但是刚开始还是用一般的去学习，然后逐渐的减小它； ② 一个建议值是
方便后续根据日期计算波动情况。...从上图可以看出，该股股价在2011年到2016年呈波动下降的趋势。2017年到2020年的股价波动幅度相较之前会小一些。 而且，明显看到有些日期的收盘价为0，这是由于股票一般在工作日开盘，周末休市。...所以在绘图时有些日期的收盘价被填充为0。 为了图形能更好地反映股票的波动趋势，可以人为对收盘价进行处理，比如以前多少天的平均收盘价当成当天的收盘价，以此来避免0值问题。...min_periods = 2表示当时间窗口不够50时，每个窗口最少包含的观测值数量为2，小于2的窗口结果为NaN。 得到结果如下： ?...得到结果如下： ? 可以发现，以加权平均值绘图会比直接以平均值绘图波动性大一点，更符合我们的常识。 至此，在Python中绘制股票趋势图已介绍完毕，大家可以动手练习一下
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现...但是在实际的神经网络中使用的时候，我发现这样修改后，虽然loss的数值一直在变化，可是优化后的结果几乎是保持不变的，这就存在问题了。...有时候可以先用较小的学习率训练5000或以上次迭代，得到参数输出，手动kill掉训练，用前面的参数fine tune，这时候可以加大学习率，能更快收敛哦如果是图片，那么得转化为float 也就是/255
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