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NETLOGO -具有一定概率的期权

NETLOGO是一个用于建模和仿真复杂系统的编程语言和环境。它是一个基于代理的编程语言，主要用于研究和教育领域。NETLOGO提供了一套丰富的工具和函数，使用户能够创建和模拟各种复杂系统，包括社会、生态、经济和生物系统等。

NETLOGO的主要特点和优势包括：

  1. 简单易学：NETLOGO采用了直观的图形界面和简洁的语法，使得用户可以快速上手并进行建模和仿真。
  2. 代理模型：NETLOGO基于代理模型，可以轻松地建立和模拟包含多个个体的系统，每个个体都具有自己的行为规则和状态。
  3. 可视化：NETLOGO提供了强大的可视化功能，可以实时显示模拟过程中的系统状态和变化，帮助用户更好地理解和分析模型。
  4. 扩展性：NETLOGO支持用户自定义函数和扩展，可以根据具体需求进行功能扩展和定制化开发。
  5. 教育和研究：NETLOGO广泛应用于教育和研究领域，可以帮助学生和研究人员深入理解和探索复杂系统的行为和演化规律。

NETLOGO的应用场景包括：

  1. 社会科学研究：NETLOGO可以用于模拟社会系统中的个体行为和群体动态，帮助研究人员分析和预测社会现象和趋势。
  2. 生态学研究：NETLOGO可以用于模拟生态系统中的物种互动和环境变化，帮助研究人员研究生态系统的稳定性和可持续发展。
  3. 经济学研究：NETLOGO可以用于建立经济模型，模拟市场供需关系和经济政策的影响，帮助研究人员分析和预测经济现象和趋势。
  4. 教育教学：NETLOGO可以用于教学活动，帮助学生理解和掌握复杂系统的原理和行为规律。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的云计算服务和解决方案，以下是一些与NETLOGO相关的产品和链接地址：

  1. 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库MySQL版（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  3. 人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
  4. 云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
  5. 云原生应用引擎（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:AnyLogic如何从具有一定概率的群体中选择智能体？java中SQL表中具有概率的随机项NetLogo -让一组随机选择的海龟以一定的概率改变一个变量Netlogo:创建具有正确节点数量的分层(树)网络Qualtrics中具有不同概率的随机化区块QuantLib中具有离散红利和回购曲线的美式股票期权定价具有Tensorflow概率的分位数回归具有替换概率的正则表达式replaceAll具有概率的python列表/字典具有概率的字符串随机生成器
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量化交易入门——数学模型应用于投机交易

上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方法，引发了第一次'华尔街革命'。...1973年，美国金融学家布莱克和舒尔斯用数学方法给出了期权定价模型，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次'华尔街革命'。...根据证券市场的特性，价格是离散型的随机变量。'数学模型'会将随机变量的所有可能取值及相应的概率描述出来，模拟离散型随机变量的概率分布。通过概率进行资金分配，能够量化每笔交易手数。...下面，我们对'数学模型'类交易方法的特点进行总结，深一步讨论'数学模型'在交易中的应用。　 1、认为价格的运动是随机与有序并存。它并不是完全随机，也没有固定的规律，它的运动具有一定的'人为特征表象'。...3、通过高频次且快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。通过大量的交易次数对冲风险，累积盈利。 4、要求市场具有高活跃度和流动性。要求交易品种价格的运动具有连续性，以及成交量的活跃性。

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塔神：不可忽视的肥尾分布！

，因此他一直提倡要持续不断地买入看跌期权才能真正实现对投资组合的对冲目的。...这就是肥尾分布，具体如下图： 对于非肥尾的分布，两个3倍标准差事件发生的概率要显著的大于一个6倍标准差事件发生的概率。...因为肥尾的存在，采用标准差估计的风险就不准确，那么Sharpe Ratio、Beta等依赖方差的收益风险衡量指标就不再具有参考意义。...9、并不存在一个所谓的大的方差，因为肥尾的存在，方差的大小很难定义，特别当肥尾分布很严重时，很难说存在一个确定的范围。 10、动态对冲将不能对冲掉期权的风险。 如何处理肥尾？...对于肥尾分布来说，由于尾部事件发生的概率很小，而且分布也不一定对称，简单的求样本均值和方差的方法不一定有效。一个比较好的方法就是先推测分布，在从分布利用极大似然估计（而不是样本均值）反推均值。

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和坚践行笔记：投机大师思维

策略的操作方式也比较简单，他买入一个看涨期权 long call option，然后再买入一个相同价位的看跌期权 long put option。...如果市场发生大幅波动，不论是大涨还是大跌，这个策略都是可以获利的。当然能够执行这个策略的前提是市场上可以自由买卖标的物的期权衍生品。 ? 什么是看涨期权和看跌期权呢？...你可以理解的话相当于是金融市场的一种保险，比如看涨期权就是如果股票上涨你可以正常获利，但是发生股票下跌这种风险事件呢，因为有了保险所以不需要付出下跌的损失。...因为大家对于损失的恐惧远大于对于盈利的贪婪，这样就一定会导致一旦发生恐慌性情绪的时候，市场的下跌是急剧加速的，所以与其说索罗斯是利用市场的反身性原理盈利，我更觉得他其实是在利用这个不对称性在盈利。...抽离自我的感受，站在一个观察者的视角去观察自己的情绪 强迫自己寻找黄雀，每一个机会的背后都会有一个更大的黄雀，你不一定能够避开它，但是要让自己意识到它的存在 准备好退路，敬畏市场，相信小概率事件会发生

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比特币进入牛初阶段，接下去的剧情该怎么走？

然而，从链上数据看，散户投资者不断涌入，大资金却出现一定离场迹象，该如何看待当下比特币上涨背后的深层逻辑？未来比特币又将如何发展？...但理论上，SEC在从现在到2024年1月10日的任何时刻都可以对名单上的前9家做出决定。“从宏观周期看，美联储经济政策也开始出现一定转向迹象，加息或将告一段落。...这从某种意义上看，大资金确实出现一定套现离场迹象，不过从长期持有者占比来看，目前仍然处于高位。比特币此轮上涨，期权助推效应巨大，这也意味着其泡沫还很大。...注：Gamma：期权 Delta 的敏感度衡量指标，Gamma 越大则 Delta 波动速率越大；Delta：期权价格相对标的价格敏感度衡量指标，如 BTC 某期权 Delta= 0.6 ，则 BTC...上涨 1 U，期权价格上涨 0.6；Delta 中性：如果一个投资组合由相关的金融产品组成，而且其价值不受标的资产小幅价格变动的影响，这样的投资组合具有 Delta 中性的性质。

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5W字入门干货：手把手教你用机器学习做金融交易（下）

如果当概率p(X)>0.5的时候我们就说Y属于”是”，当概率p(X)<0.5的时候我们就说Y属于”否”。...并且可以自己自行定义，当概率超过某一个值(不一定是50%，可以更严格比如80%，90%都可以，其实这个也可以用统计的方法来求得最优的一个benchmark)的时候trigger这个“call OW策略”...除此之外，对于直接交易underlying标的的交易员，我们也可以利用期权来帮助自己对标的的未来走势做出一定的判断。...(此图是在之前读伽玛交易员一篇文章存下来，08年危机时候的volatility surface，感谢之~) 期权交易员对volatility surface都会非常熟悉，因为这一定程度上就是自己根据市场情况做...如果对于外汇市场了解的盆友可能就知道了，这就是因为日元往往被当做避险货币。 为了避免观众对外汇市场不熟悉，这里讲点日元这个特殊货币的背景，那就是日元具有避险功能。我大概总结了一下，仅作参考。

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R语言几何布朗运动GBM模拟股票价格优化建立期权定价用概率加权收益曲线可视化

它也没有考虑跳跃，例如由新闻引起的跳跃。 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。...这就是下面代码中的矩阵 epsilon 。 然后，我们可以在单个操作 中 将该矩阵转换 nsim * t 为具有我们所需参数的 GBM 的实现。...) + 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...% muta(desity = D$y/sm(D$y)) ggplot + geom_line() + xlab('price') 最后，我们可以通过对概率加权收益曲线下的面积求和来获得期权的期望值...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。

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QuantLib教程（三）BS模型、二叉树模型与欧式期权定价

2.BS公式 好了，现在我们假设我们手上的不是一个股票，而是一个call option，也就是看涨期权。那么，看涨期权的在t时刻的期望价格是多少呢？E[max(V−K,0)]，这个大家应该都是知道的。...如果期权最后的payoff是怎么计算都不知道的话，读者还是先去了解一下期权吧。 这个公式呢，可以这么写： ? 后面的g(V)是在t时候，价格为V的概率。...然后，我们把上面两个式子结合起来，经过复杂的数学运算之后，包括伊藤引理，几何布朗运动 balabala，我们得到了下面这个式子： ? 其中： ? N是正太分布的累积概率函数。...其实对期权定价的模型有很多，上的BSM只是其中的一种而已。...现在是t0时刻，我们的股票价格是S0，在t1时刻，股票价格可能上升也可能下降，所以，存在一个上升的概率p，同时，上涨幅度是u-1；下降的概率就是（1-p），幅度是1-d，然后，在后面每个时刻都这么做。

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