数据 我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。...这些函数被设计用来执行与投资组合的收入和风险相关的计算。 IncomePortfolio(Rand)函数根据平均收入值和资产配置计算投资组合的预期收入。...RiskPortfolio(Rand)函数根据收益和资产配置的协方差矩阵计算投资组合的风险。 这些函数为评估投资组合的收益和风险特征提供了基本的度量。 将变量“组合”初始化为10000。...然后将随机生成的投资组合分配到“投资组合”数组的第i行。“投资组合”数组中的每一行代表不同的股票组合。 调用“RiskPortfolio()”函数，将当前的投资组合作为参数传递。...该比率是指每单位波动率或总风险的平均收益超过无风险利率。波动性是衡量资产或投资组合价格波动的指标。 无风险收益率是指零风险投资的回报，也就是说，这是投资者在不承担风险的情况下所期望的回报。
X0 = read.csv("sample1.csv")读取名为"sample1.csv"的CSV文件，并将其存储在X0变量中。该文件包含了用于投资组合分析的数据。...nrow(X0)计算X0数据集的行数，即样本数量。library(fPortfolio) library(tseries)提供了进行投资组合分析和时间序列分析所需的函数和工具。...该模型的核心思想是通过最大化预期回报与最小化投资风险之间的权衡，构建出在给定风险水平下收益最高的投资组合。具体而言，该模型通过计算不同资产在组合中的权重，以及资产之间的相关性，进而确定最优投资组合。...对第二个类数据集进行分析：读取名为"sample2.csv"的CSV文件，并将其存储在变量X0中。然后，计算X0数据集的行数，并加载了两个R包：fPortfolio和tseries。...X0 = read.csv("sample2.csv")读取名为"sample2.csv"的CSV文件，并将其存储在X0变量中。该文件包含了用于后续操作的数据。
使用GARCH模型可以捕捉到时间序列数据中的波动性，并且可以很好地应用于金融市场中。...在计算机编程和数据分析中，时间序列经常以不同的格式出现，如字符串、时间戳、日期对象等。为了方便数据处理和分析，我们可能需要将时间序列转换为特定的格式。...具体来说，1%的VAR表示在某个时间段内，投资组合或资产可能面临的亏损不会超过投资组合或资产总价值的1%。...DCC模型通过引入一个条件相关矩阵，将相关性建模为一个随时间变化的函数。这样，DCC模型能够更准确地捕捉到金融市场中相关性的动态变化。 条件均值是指在给定一些条件下，某个变量的平均值。...首先，通过一个适当的模型估计每个变量的波动率。然后，使用这些波动率来估计动态相关系数矩阵，进而得到条件协方差。 DCC 方法的一个优点是能够捕捉到金融市场中的时变相关性。
2018年7月27日笔记 学习内容： 1.从文件中读取数据 2.将数据写入文件 3.利用数学和统计分析函数完成实际统计分析应用 4.掌握数组相关的常用函数 1.文本文件读写 1.1使用numpy.savetxt...2.使用numpy.loadtxt方法读取CSV文件 CSV文件格式概念：CSV格式是一种常见的文件格式。通常，数据库的转存文件就是CSV格式的，文件中的各个字段对应于数据库中的列。...读取csv文件结果.png 3.基于Numpy的股价统计分析应用 在第2节的基础上，对股价进行统计分析 3.1 计算成交量加权平均价格 概念：成交量加权平均价格，英文名VWAP(Volume-Weighted...： variance = 50.126517888888884 variance = 50.126517888888884 3.6计算股票收益率、年波动率及月波动率 在投资学中，波动率是对价格变动的一种度量...计算历史波动率时，需要用到对数收益率。 年波动率等于对数收益率的标准差除以其均值，再乘以交易日的平方根，通常交易日取252天。 月波动率等于对数收益率的标准差除以其均值，再乘以交易月的平方根。
我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件： 我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...其中此处的ri是在我们的投资组合中的每一项资产，y是市场收益率或SPY500收益率。 使用R为我们资产的每一项计算beta，我们可以将上述代码包装到一个函数中： ?...我们可以将这个函数应用于数据中的单项资产，然后将所有这些资产： ?...我创建了一个函数，该函数接受资产并计算残差和Sigma值。我们在这里计算的是以下内容： err ? 其中i=1,···,N Sigma ? 以上等式在基础R中的代码为： ? 现在我们有值。...这需要之间的区别投资组合的收益率和无风险收益率，然后将其除以标准差（衡量投资组合的波动性）。 夏普比率告诉我们，每单位风险增加我们可以期望增加多少收益单位。夏普比率定义为： ? 其中 ?
期初根据权重可以确定买入的份额，买入后份额是不变的，但随着价格的波动，单个资产和组合的价值都在变动，从而导致各资产权重也会发生变化。...此外，还有两个需要说明的点，一个是上篇提到的汇率的影响，如果是用价值计算就可以看出，汇率是不用考虑的，虽然标普500的1点和中证全指的1点有汇率差异价格不一样，但权重确定的情况下，汇率只影响能买到的份额...另一方面，用组合价值计算时需要考虑到期末调仓时这一特殊时间点，调仓前和调仓后计算组合价值对应的资产权重是不一样的，所以组合价值之间可能会有很大差异，导致净值曲线出现一个价格缺口，有点类似不复权的价格出现了分红配股的情况...代码中变量沿用公式中的符号，每个函数中，weights是各资产的权重，N是各资产的份额，price是各资产的价格，V是组合的价值，但是份额数据这里只是代表一个比例，是相对数，不是绝对数，10:20跟1:...07 GMO+卖空限制 有卖空限制后，模型没有解析解，只能通过最优化方法求数值解，我们使用python的scipy库中的minmum函数进行优化求解，funs为优化目标。
模型中的均值回归率和波动率的波动率) 上插值 (模型参数通常只用常数和分段常函数，但后者比前者能更好的拟合市场数据，因为它有更多自由度)。...假设股价 S0 = 100，行权价格 K = 95，利率为 5%，期限为 1 年，波动率为 10%，带入写好的 bscall 函数来计算期权的价值。...两个资产 先分析简单的股票和债券两个资产组合： 股票的预期超额回报为 10%，波动率为 20% 债券的预期超额回报为 5%，波动率为 10% 它们相关系数为 -10% mu = np.array([0.1...w* =[33.33%, 66.66%] 三个资产 接着分析股票、债券和信贷三个资产组合： 股票的预期超额回报为 10%，波动率为 20% 债券的预期超额回报为 5%，波动率为 10% 信贷的预期超额回报为...数值积分求解期权价值 优化出风险平价模型的权重 举一反三一下，你还可以解决新的金融问题 (test set )： 在波动平面上插出波动率 数值积分求解而二维金融衍生品价值 优化出各种资产配置模型的权重
例如，一家金融公司可能会确定一项资产的 3% 的 1 个月 VaR 为 2%，这表示资产在 1 个月的时间范围内价值下降 2% 的可能性为 3%。...风险价值的限制1. 大型投资组合计算投资组合的风险价值不仅需要计算每种资产的风险和收益，还需要计算它们之间的相关性。因此，投资组合中资产的数量或多样性越大，计算 VaR 的难度就越大。...ES（Expected shortfall）的估计左右滑动查看更多01020304现在，我们将挑选出每个资产的最新HPR，并使用.dot()函数将收益率与计算出的资产权重相乘。.../JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样R语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数NBA体育决策中的数据挖掘分析：线性模型和蒙特卡罗模拟...指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言极值理论 EVT、POT超阈值
隐含波动率 给定类似于Black-Scholes-Merton(1973)的期权定价公式，隐含波动率是指：在其他条件不变的情况下，通过将这个隐含波动率数值代入到公式中，可以得到不同的执行价格和期限的期权的市场报价...σ 代表标的资产常数的波动率（即标准差），K 代表期权的执行价格，T 代表期权的到期期限，r 代表常数的无风险短期利率。 ?...数据存储在pandas DataFrame对象中并保存在PyTables数据库文件中。我们需要将它读入内存。...因此，我们希望将分析限制在某种给定的（远期）moneyness水平上，给定分别期限的期货价值。假设我们允许期货水平上下50%的波动。 首先，我们定义新的一列来存储结果，并引入我们需要的函数。...现在我们计算看涨期权的隐含波动率。 ? 接着，我们将所选择的期权的隐含波动率用图形表示出来，我们首先取隐含波动率大于0的子集（也就是我们进行了隐含波动率计算的子集）。
1.3 期权定价的影响因素 影响期权价值的因素主要有标的资产价格、无风险收益率、剩余期限、行权价格、波动率等。...Vega：衡量标的波动率变动对期权价格的影响程度 波动率增加，认购和认沽期权的价值均增加，所以Vega均为正值。平值期权对于波动率最敏感，所以平值期权Vega值最大。...波动率是期权定价和对冲的核心要素 未来实际波动率：期权存续期内的实际波动率，期权价值由实际波动率决定，期权到期前谁都不知道实际波动率是多少。...C为认购期权，P为认沽期权，S为标的，K为行权价 为波动率，r为无风险收益率，T为期权剩余期限 N（d1）表示： （1）复制期权需买入的标的数量； （2）避险比率； （3）期权理论价值对股价一阶偏导；...量子计算应用于期权定价 2.1量子计算于期权定价的应用 复杂资产（例如股票期权）定价背后的大部分科学都涉及组合计算。
、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...依次是日期，收盘价、成交量、开盘价、最高价和最低价 在CSV文件中，每一列数据数据是被“,”隔开的，为了突出重点简化程序，我们把第一行去掉，就像下面这样 ?...计算历史波动率时需要用到对数收益率，对数收益率很简单，就是 ? ，依照对数的性质，他等于 ?...，在计算年化波动率时，要用样本中所有的对数收益率的标准差除以其均值，再除以交易日倒数的平方根，一年交易日取252天。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。
、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...、开盘价、最高价和最低价 在CSV文件中，每一列数据数据是被“,”隔开的，为了突出重点简化程序，我们把第一行去掉，就像下面这样 首先，我们读取“收盘价”和“成交量”这两列，即第1列和第2列（csv也是从第...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。 接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...计算历史波动率时需要用到对数收益率，对数收益率很简单，就是 ，依照对数的性质，他等于 ，在计算年化波动率时，要用样本中所有的对数收益率的标准差除以其均值，再除以交易日倒数的平方根，一年交易日取252天。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。
Weighted averaged price 基于Order Size的加权平均价（WAP），在本次比赛中也是基于WAP计算已实现波动率（Realized Volatility）作为预测目标。...本次比赛中，需要参赛者基于每10分钟的历史订单簿及成交数据，预测下一个10分钟的已实现波动率。已实现波动率的定义如下： 其中r是基于前文WAP价格计算的对数收益率。...Target数据（train.csv） train.csv文件里包含了每个股票每个time_id需要预测的下个时间窗口（下一个10mins）的已实现波动率（下表target字段所示）。...stock_id - 同上 time_id - 同上 target - 对应的下个10mins数据计算的已实现波动率 Target数据（test.csv） test.csv是测试数据集，包含了stock_id...row_id是为了与最终需要提交的文件进对应，也就是说在最终需要提高的文件中需要给出每个row_id对应的target，也就是已实现波动率。
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）。...Ljung-Box Q检验（左下方）未显示出明显的自相关。自相关函数（右上）和部分自相关函数（右下）（红色虚线为95％置信区间），表示没有相关性。 但是，我们可以确定具有较大绝对收益的周期的群集。...随机波动率（SV）模型 从1990年代初开始就随机波动率建模，自1994年Jacquier，Polson和Rossi的论文首次为随机波动率提供清晰证据以来，该模型就开始应用。...这是自然的，因为SV模型中假设了额外的随机项。与其他模型相比，使用随机波动率模型的主要优点是，波动率被建模为随机过程而不是确定性过程。这使我们可以获得序列中每次的波动率的近似分布。...当应用于波动率预测时，随机模型可以为预测提供置信度。另一方面，缺点也很明显。计算成本相对较高。
一、期权的Vega 在实际中，波动率会随时间的变化而变化，这意味着期权价值不仅会随着基础资产价格、期权期限的变化而变化，同时也会随波动率的变化而变化。...期权的Vega(V)是指期权价值变化与基础资产波动率变化的比率。...如果一个期权的Vega绝对值很大，该期权的价值会对基础资产波动率的变化非常敏感；相反，当一个期权的vega接近零时，基础资产波动率的变化对期权价值的影响则会很小。...此外，基础资产本身的vega等于零，也就意味着基础资产波动率对基础资产价格的影响为零，原因是影响基础资产价格的变量中没有其自身波动率这个变量。...Vega的计算 def vega_option(S,K,sigma,r,T): '''计算欧式期权的Theta值 S 期权基础资产的价格 K 期权行权价 sigma 基础资产价格百分比变化的波动率
当然，在实际的应用过程中需要程序+人工的结合，忽视任何一方都可能会产生巨大的风险。....png 但是在实际应用中，这种方式需要的计算量比较大，因此我们一般使用： 截屏2020-05-19 上午11.48.09.png 计算日度收益率： stock_portfolio=np.log(stock_portfolio...投资组合是指：将总资产按比例投入到不同的股票上，比如：这五只股票我们每一只都投入20%的总资产进行购买，也就是等权重投资。下面，我们以两种风险资产为例，介绍如何计算投资组合的期望收益和方差。...再加上权重，我们便可以计算出投资组合的期望收益和协方差矩阵，进而计算出夏普比率，注意这里我们想计算的是持有期的有效投资组合，因此需要使用持有期投资收益率和持有期风险，因此我们将日度收益率和日度风险乘以投资持有的时间而不是...) #投资组合权重之和为1 因为这里我们不允许买空和卖空股票，因此每一只股票的权重都必须限制在[0,1]之间。
3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...依次是日期，收盘价、成交量、开盘价、最高价和最低价 在CSV文件中，每一列数据数据是被“,”隔开的，为了突出重点简化程序，我们把第一行去掉，就像下面这样 ?...计算历史波动率时需要用到对数收益率，对数收益率很简单，就是 ? ，依照对数的性质，他等于 ?...，在计算年化波动率时，要用样本中所有的对数收益率的标准差除以其均值，再除以交易日倒数的平方根，一年交易日取252天。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。
在隐含市场价值和债务的模型中，公司的价值分为属于股东的资产和属于债权人的资产。当债务到期时，如果资产足以偿还债务，则除去债务后的剩余价值将归股东所有。否则股东一无所获。...资产价值满足一个包括公司市值和风险债务价值的隐式方程，而风险债务的价值又是资产价值和其他变量（如无风险利率）的函数。...在最大似然估计过程中，我们使用 MATLAB 中的 fzero 函数来求解资产价值的隐式方程。收敛后，我们在可能的解点的邻域中绘制负对数似然函数，来验证局部最小点是由 mle 函数确定的（图 3）。...解点周围一个小邻域中的对数似然曲线 推算市场价值 在拟合模型之后，我们可以用它来推算资产的市场价值和相关数据，如资产的隐含看跌期权价值和资产的杠杆率。图 4 所示的就是这些数据的时间序列。...以上流程可以应用于不同资产类别的各种时间序列数据。由于许多金融数据在金融危机时期和市场高度不确定时期都会出现跳跃，因此其潜在应用范围很广。
、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...依次是日期，收盘价、成交量、开盘价、最高价和最低价 在CSV文件中，每一列数据数据是被“,”隔开的，为了突出重点简化程序，我们把第一行去掉，就像下面这样 ?...计算历史波动率时需要用到对数收益率，对数收益率很简单，就是 ? ，依照对数的性质，他等于 ?...，在计算年化波动率时，要用样本中所有的对数收益率的标准差除以其均值，再除以交易日倒数的平方根，一年交易日取252天。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。
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