前言 数据（包括股票、天气和体育比分）在不断更新为新信息时最为有用。比较通用的 JavaScript 电子表格组件，可以轻松地使用、显示并通过数据绑定提供实时数据更新。...在此文中，我们将介绍如何按照以下步骤将实时数据合并到 JavaScript 电子表格中： 设置应用程序 连接到数据源 使用 SpreadJS 中的数据 为折线图添加数据 添加折线图 运行程序 应用设置...在下面的例子中，我们以股票数据显示为背景建立相应的模板文件。通过 使用 SpreadJS Designer，我们可以为数据源创建数据标签和绑定、格式化单元格、删除网格线和标题，并为图表添加一个区域。...为此，我们可以绑定到 EditEnded 事件，通过数组查找股票代码，然后连接到该股票数据： // Bind an event for changing the stock in the drop down...当数据被正确获取之后，如何在SpreadJS中进行显示，可以在之后的“如何将实时数据显示在前端电子表格中（二）”中一探究竟。
在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。...Google Finance 没有我们可以在 Python 中直接使用的 API，但可以使用名为 GOOGLEFINANCE 的公式从 Google Sheets 访问它。...Goole Sheets：我们将使用 Google Sheets 作为后端来存储股票数据。...财经的股票数据现在有了 S&P 500 公司的列表，可以将 Google Sheets 公式添加到 DataFrame 中，该公式将从 Google Finance 中获取每家公司的股票价格和已发行股票数量...可以使用这些数据和股票价格来计算公司在 3 个不同日期的市值。
我们发现期权的使用将伴随公司成长周期走出一条“微笑曲线”。...而后，当公司找到第二条成长曲线，再次以增长为首要目标时，期权的使用也将迎来再次上升，激励作用开始在公司更长的生命周期中得以体现。...上市前股权激励要点 正如硅谷诞生的众多科技公司的激励标配，Google的股权激励也是从股票期权开始的。...，鼓励增长，兼顾激励 ◈ 看到的总比拿到的多，滚动授权，递延归属，在授权与归属安排中体现长期主义 ◈ 上市前曾有的疯狂，上市后都回归了正常 名词解释 股票期权/期权：公司授予员工的一种权利，员工可以在规定的时期内以事先确定的价格...，只是在归属时才根据实际情况发行股票，减少了股权计划管理上的工作量；同时有利于将分红权分离出来 文中数据来源 Google、Facebook招股说明书，历年年报，Proxy Statement，WIND
可以使用将数据存储在表中的程序轻松导入和导出CSV文件。...您还可以从几乎任何电子表格程序(例如Microsoft Word ， OpenOffice Calc或Google Sheets)导出CSV文件。...您也可以将数据从CSV文件导入到现有工作表中。...如果要将数据加载到Power Query中，请选择“ 转换数据” ，然后在将数据导入Excel之前对其进行编辑。...您可能可以将默认值保留在“ 导入文件”窗口中，但是请仔细检查以确保确定。 然后选择导入数据 。 You’re done! 你完成了！
简单说，就是 Google. 基本上一年20万到50万刀，每三五年升值一次，每次公司给的股票兑现之后，立即卖出变现。持续这么干，60岁退休，Over....回到挣钱的话题，达人认为 Startup 挣钱的问题在于： 工资一般比市场价格低； 期权股票风险太高，考虑到大部分 Startups 最终都会死，基本上这部分是不能指望的； 如果一个 Startup...但是达人认为抱上 Google 这棵大树，既是低风险（准备持续看到60岁嘛），还是个中高回报（每年20万到50万），所以从这一点，完爆高风险高回报的 Startup. 真的是这样吗？小编不敢苟同。...此类已经瞄准 IPO 的 Startup, 没有那么大风险，股票期权依然给力（至少 Google 不会匹配每一个 Uber offer）。...又是几年过去了，S 叔从啥也不懂，到成为一个“每 2-4 年换一个 Startup 的忠实践行者”，除积累大量技术架构经验之外，还拥有了时不时就可以拿出来变现的股票期权。 回忆过去总是幸福的。
程序员收入有多可怕 Jack首先给谷歌的工程师算了一笔账： 一位有5到10年经验的资深工程师，进入Google后可以获得约21.5万美元的年收入，其中包括15万美元基本工资、5%-10%的奖金以及其他股票期权...其中，股票期权的价值可能总共有20万美元，分4年行权，每年有5万美元的收入。这还仅仅是基于当前股价来估计。如果公司股价一路飙升，你会赚的更多。 如果你在谷歌工作2~4年，还会获得更多额外的补助。...开始工作后，你每年都会增加一笔额外期权上的津贴，相当于原来的一半。也就是说到第4年，你在股票上的回报就是每年12.5万美元，总薪酬超过30万美元。...经过Jack的计算，程序员后期有一半收入来自股票期权。这让他担心如果公司股价或估值暴跌，程序员的好日子就到头了。 美股已经持续了近10年的牛市，这种状况会一直持续下去吗？...比如已见饱和的移动端市场，量子位查到一份来自100offer的数据，相比2017年，去年Android程序员人均面试邀请数减少了40%，iOS程序员工资降幅高达57%。
p=11695 近年来，期权交易变得非常流行。在这篇文章中，您将学习一种期权交易策略，可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...您应该已经安装了R和RStudio。我建议如果您快速实施非常快的程序，则应安装Microsoft R Open。Quantmod是提供技术分析的重要R包。 如上所述的期权从标的股票中驱动价值。...我们认为苹果股票的价格将会上涨，因此我们购买了看涨期权为140美元的苹果股票3个月到期的看涨期权。如果价格超过140美元，我们可以每股140美元的价格购买AAPL股票。...我们还可以绘制上述看涨期权公式以及看跌期权公式二项式树3个周期。以下是看涨期权二项式树的代码。 通过将ce更改为pe，我们还可以绘制看跌期权二叉树。以下是看涨期权二叉树图。...例如，delta是对基础股票价格的敏感性。Gamma是对基础股票价格变化的敏感性。您可以将伽玛三角洲称为三角洲。Theta对时间敏感，而rho对无风险利率敏感。最后，vega是对隐含波动率的敏感度。
我们还将讨论为什么在实践中将这两种期权定价公式反向用于计算隐含波动率而不是期权价格。 我们将使用R进行分析。您应该已经安装了R和RStudio。...我们认为苹果股票的价格将会上涨，因此我们购买了看涨期权为140美元的苹果股票3个月到期的看涨期权。如果价格超过140美元，我们可以每股140美元的价格购买AAPL股票。...目前，苹果股票的交易价格为每股148美元。因此，您可以看到我们可以便宜地购买Apple股票。...我们还可以绘制上述看涨期权公式以及看跌期权公式二项式树3个周期。以下是看涨期权二项式树的代码。 通过将ce更改为pe，我们还可以绘制看跌期权二叉树。 以下是看涨期权二叉树图。...Gamma是对基础股票价格变化的敏感性。您可以将伽玛三角洲称为三角洲。Theta对时间敏感，而rho对无风险利率敏感。最后，vega是对隐含波动率的敏感度。
p=12111 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。 相关视频 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。...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。...以下是仿真的参数： #初始价格 S0 <- 100 # 模拟次数（可以随意减少） n <- 100000 # 抽样频率 freq <- "monthly" # 波动率均值回复速度 kappa <- 0.003...（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 WinBUGS...贝叶斯估计与模型比较 R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系 stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 R语言对HullWhite短期利率模型仿真 Matlab通过市场数据校准
code=&start=&end=&fields= 网易财经可以下载股票和指数的历史数据。...给您造成的不便，深表歉意。如果行情页无法正常访问，可反馈至：finproduct@staff.sina.com.cn 。如果是抓接口数据，臣妾就木有办法了。...具体请自行百度 tqsdk 期货老牌厂商快期的开源计划的核心， 他们有期货数据转发权，所以在他们的tqsdk中可以很轻松的调用到历史数据。...当然他的使用也是无脑的哈哈哈哈, 好像后续计划对接股票数据 QUANTAXIS, 作者我就不说了， @余天 一己之力可以通天的大佬，同样使用QA你可以很轻松的使用到历史数据，注意，他是将数据写入到本地...https://zhuanlan.zhihu.com/p/100110280 其它： 数据接口-免费版（股票数据API）： 获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService
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。...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。...以下是仿真的参数： #初始价格 S0 <- 100 # 模拟次数（可以随意减少） n <- 100000 # 抽样频率 freq <- "monthly" # 波动率均值回复速度 kappa <- 0.003...3种不同的期权价格。...# 到期股票价格（15年） print(results) strikes mcprices lower95 upper95 pricesAnalytic 1 140 25.59181
Delta 在期权的对冲和套保中，Delta是一个重要参数。它定义为期权价格变动与标的股票价格变动之比。...例如我们下面的例子中股票从15到25元变动的10元，这一过程中股票的期权变动为4元，则Delta为4/10=0.4。说明0.4份股票和1份期权的组合可以对冲掉风险。...上例通过这个公式可以计算一下f正好等于2.57元。但是，这个价格有意义吗？两个分叉的期末价格完全是主观上的猜测！在不加主观因素的条件下如何设定这个u和d呢？于是波动率的概念出场了。...利用波动率计算后的期权定价似乎完全避免了主观的成分，因为它仅仅依靠了波动率，无风险利率，时间期限这些给定的原始数据推出。这似乎对于在我们这个以做投机为主的市场来看有点不可思议。...我们可以马上想到的是，可以把时间间隔缩小，将两个分叉各自再分出去，然后再分，再分……你马上就发现每个“二叉”的Delta是不同的，有一些软件可以设定时间步数来用计算机模拟这一过程，但我们想要的还是一般公式的模式
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。...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。...以下是仿真的参数： #初始价格 S0 <- 100 # 模拟次数（可以随意减少） n <- 100000 # 抽样频率 freq <- "monthly" # 波动率均值回复速度 kappa <- 0.003..."CIR", x0 = V0, theta1 = kappa*theta, theta2 = kappa, theta3 = volvol, eps = shocks[[1]]) # 股票价格模拟...# 到期股票价格（15年） print(results) strikes mcprices lower95 upper95 pricesAnalytic 1 140 25.59181
据悉，股价下跌很重要的原因是Uber的增长放缓，这意味着潜在的亏损将持续增加，投资者的投资意愿也就下降了不少。...根据Uber此前提交的招股书中可以看到，2018年Uber的营收为112.7亿美元，2017年营收为79.32亿美元，同比增长42.08%；其中属于公司2018年的净利润为9.97亿美元，2017年净亏损为...2013年下半年Uber进入中国，后来被滴滴收购，期间Uber中国运行了30个月的时间，Uber在2016年正式退出中国后，曾在该公司工作的700多名员工手中仍然持有期权，如今Uber正式上市，这些员工手中的期权也将迎来兑现...据Uber前中国员工介绍，他们已经在3月31日收到了Uber发来的邮件，邮件中写道：“您被认定为Uber前员工，并持有未兑现的RSU(限制权益股票)，股票期权，或者(SAR)股票增值分红。...Uber将根据您历史工作档案中的信息，给您发送与您的未偿还资产相关的信息。”
CEO薪酬构成的变化 CEO薪酬的构成正在从使用股票期权转向使用股票奖励。2020年，既得股票奖励和行权股票期权总计2010万美元，占CEO平均已实现薪酬的83.1%。...其薪酬中与股票相关的部分在总薪酬中占很大比例，并且不断增加。 2016年股票奖励和股票期权占总薪酬的73.1%，占2020年总薪酬的83.1%。...在薪酬中与股票相关的部分中，股票奖励占了越来越大的比例，而股票期权在CEO薪酬中所占的比例随着时间的推移有所下降。...因为这可能会导致持有期权的 CEO冒大风险来推高股价。 另一方面，股票奖励可以促进CEO的目标与股东的目标更好地保持一致。...股票奖励在给予或归属时具有价值，并且可以随着公司股票价格的变化而增加或减少价值。
一旦您有了一个credentials-sheets.json文件，运行import ezsheets模块。首次导入 EZSheets 模块时，它会打开一个新的浏览器窗口，供您登录 Google 帐户。...撤销证书文件 如果您不小心与他人共享了凭据或令牌文件，他们将无法更改您的 Google 帐户密码，但可以访问您的电子表格。你可以在前往谷歌云平台开发者控制台页面撤销这些文件。...图 14-4：标题为“教育数据”的电子表格，有三张表格 虽然您的大部分工作将涉及修改Sheet对象，但是您也可以修改Spreadsheet对象，您将在下一节中看到。...或者，如果您的 Google 帐户中只有一个带有该标题的电子表格，您可以将电子表格的标题作为字符串传递。...下载谷歌表单数据 Google Forms 允许您创建简单的在线表单，以便于从人们那里收集信息。他们在表单中输入的信息存储在一个谷歌表单中。对于这个项目，编写一个程序，可以自动下载用户提交的表单信息。
最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！ 蒙特卡罗模拟是一种强大的统计技术，可以应用于金融领域，对金融资产（如股票）的行为进行模拟建模。...在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现蒙特卡罗模拟，以预测股票市场未来可能出现的情况。我们将使用从雅虎财经和库下载的历史数据。...在金融环境中，我们可以使用这种技术来模拟股票的未来表现、风险评估、期权定价和预测未来资产价格。 我们将使用该库从Yahoo Finance下载历史数据。我们定义了一个函数来获取调整后的收盘价数据。...尝试不同的参数和时间段，根据您的特定需求定制仿真。 蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数学技术，它可以用于解决一些难以用解析方法或数值方法求解的问题。...在股票市场中，蒙特卡洛方法可以用于模拟股票价格的波动，计算期权的价格和风险价值，分析投资组合的收益和风险，以及进行预测和决策。
尽管有这些限制，GBM 仍然是对股票价格行为进行建模的有用起点。特别是，它非常有助于建立对各种金融概念的直觉——尤其是期权定价。...通常，当我们对股票价格进行建模时，我们的用例需要运行大量模拟以生成可能结果的分布。 由于这样的用例需要多次运行 GBM 模拟器，因此考虑优化代码以提高速度是值得的。少量的深思熟虑可以节省大量的时间。...) + geom_dnsity() + 从那里，估计被模拟股票期权的 概率加权收益曲线 ，比如一个 看涨期权 在 105 处执行（同样，考虑到我们的模型假设，并忽略远期利率和股息）： proile...： expeue % suse(ev = sum(density * value)) explue 结论 几何布朗运动模拟器是您开始对股票价格进行建模时首先使用的工具之一。...特别是，它是一个有用的工具，可以帮助您建立 _期权定价_等概念。 利用 R 的矢量化工具，我们可以立即运行数以万计的模拟。
如果有一款产品，能够将二者完美融合，将在前端表格数据处理、数据填报、数据可视化、在线文档等领域大放异彩。...使用JavaScript实现 Excel 的导入和导出 通过纯JavaScript，您完全可以实现导入和导出Excel文件功能，并为最终用户提供与这些文件进行I/O交互的界面。...在本篇教程中，我将向您展示如何借助SpreadJS，在JavaScript中轻松实现导入和导出Excel文件的操作，以及将SpreadJS组件添加到HTML页面是多么的容易。 ?...(document.getElementById("ss")); //... }); 将数据添加到Excel文件 在本教程中，我们以导入一个名为 “Profit loss statement...导出的文件在Excel中加载 通过这个示例，向您展示了如何使用SpreadJS 纯前端表格控件，将Excel数据导入到网页中，在网页进行数据更新后，又通过简单的几行JavaScript代码将它们重新导出成
同样的道理，当市场只有10只股票，我们可以深刻分析这10家公司，但当我们面对整个市场大量而庞杂的数据时，强大的定量信息处理能力就具有一定的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资空间。...套利和盈利不同，相信您问的是在市场不稳定的情况下稳健“盈利”。先明确量化和对冲的概念，可下载OA系统中“量化对冲产品基础知识学习手册”进行详细学习。量化对冲产品在构建股票多头的同时，也构建期货空头。...，所以他们只能选择可以对冲大盘蓝筹股风险的沪深300股指期货，结果在大盘上涨、创业板下跌的行情中遭受了惨败），多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充能够缓解此类问题。 ...例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。...3、量化对冲可能出现亏损现象吗？最大亏损可能是多少？
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