上一篇我写的 Go+ 入门教程 发完之后没多久老许就来留言说要 go+ spx 引擎才好玩，于是今天 SPX 的第一篇保姆级入门教程就来了。...不得不说 Go+ 和 SPX 都太新了，未来真的很可期。 从那天开始我就在留意 SPX，拉了 demo 工程回来看，能跑起来，但对于从没写过动画的我来说， 为啥就起来了？是真没搞明白。...这里如果你安装好了 Go+，我们就只需要一个依赖库： go get github.com/goplus/spx 给干到工程里面就好了。 我还是继续使用 vscode 作为开发 IDE 工具。...写入下面的内容： var ( Monkey Monkey ) run "res", {Title: "Hello world (by Go+ spx engine)"} 这段代码，我们引入了一个...所以我们还得在同一级目录下新建一个文件 Monkey.spx 来对精灵进行配置，写入： onStart => { say "嗨，我是小锟" } onClick => { say "扒拉我干啥" }
head(SPXdata) SPX2.rv SPX2.r SPX2.rs SPX2.nobs SPX2.open2000-01-03 0.000157240 -0.010103618...----点击标题查阅往期内容R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测...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GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python 用ARIMA...实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH...实际波动率进行预测matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500
本节课程为spx的案例测试，内容较为简单，后续根据这个【spx】就能各种编辑了，所以说这是后面的基础，一定要学会这个【spx】的拉取和使用。...拍手和下潜 示例四：图片状态切换 示例五、移动的猴子(方向键) 1、拉取测试内容【HelloWorld】 前置环境需要有【git】 git clone https://github.com/goplus/spx.git...图片 测试的案例在【test】文件夹内 先来一个【HelloWord】 2、执行测试(自己根据公开课猜测的)： 初始测试方式： 在【spx】文件夹下初始化【go mod tidy】 进入到【test
Python-for-data-移动窗口函数 本文中介绍的是\color{red}{移动窗口函数}，主要的算子是： rolling算子 expanding算子 ewm算子 ?...= close_px_all["SPX"] # 选择某列的数据 spx_rets = spx_px.pct_change() # 计算该列的百分比变化 returns = close_px.pct_change...() # 计算整个数据的百分比变化 # 调用rolling后，corr聚合函数可以根据spx_rets计算滚动相关性 # 计算returns和spx_rets的相关性 corr = returns.AAPL.rolling...(125,min_periods=100).corr(spx_rets) corr.plot() ?...计算全部公司和标普500的相关性 corr = returns.rolling(125,min_periods=100).corr(spx_rets) corr.plot() ?
数据来源 SPX每日数据（平仓收益） SPX盘中高频数据（HEAVY模型估计） VIX VIX衍生品（VIX期货） 在本文中，我主要关注前两个。...head(SPXdata) SPX2.rv SPX2.r SPX2.rs SPX2.nobs SPX2.open 2000-01-03 0.000157240 -0.010103618....highlow SPX2.highopen SPX2.openprice SPX2.closeprice 2000-01-03 0.02718625 0.005937756 1469.25...SPXdata SPXdata$SPX2.rvol 基准模型：SPX每日收益率建模 ARMA-EGARCH 考虑到在条件方差中具有异方差性的每日收益，GARCH模型可以作为拟合和预测的基准。...acf(SPXdata$SPX2.r) ##自相关系数图 Box-Ljung test data: SPXdata$SPX2.r X-squared = 26.096, df = 1, p-value
数据来源 SPX每日数据（平仓收益） SPX盘中高频数据（HEAVY模型估计） VIX VIX衍生品（VIX期货） 在本文中，我主要关注前两个。...head(SPXdata) SPX2.rv SPX2.r SPX2.rs SPX2.nobs SPX2.open2000-01-03 0.000157240....highlow SPX2.highopen SPX2.openprice SPX2.closeprice2000-01-03 0.02718625 0.005937756 1469.25...SPXdata$SPX2.r 是每日收益（平仓/平仓）。 ...SPXdata$SPX2.rvol 是估计的实际波动率 SPXdata$SPX2.rvol 基准模型：SPX每日收益率建模 ARMA-EGARCH 考虑到在条件方差中具有异方差性的每日收益，GARCH
The project was started by John Hunter in 2002 to enable a MATLAB-like plotting interface in Python....import pandas as pd fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) data = pd.read_csv('examples/spx.csv...', index_col=0, parse_dates=True) spx = data['SPX'] spx.plot(ax=ax, style='k-') crisis_data = [...2008, 9, 15), 'Lehman Bankruptcy') ] for date, label in crisis_data: ax.annotate(label, xy=(date, spx.asof...(date) + 75), xytext=(date, spx.asof(date) + 225), arrowprops=dict(facecolor
本课程根据【许式伟】先生的指点说明，向大家推荐【tutorial】下的【Demo】，此类demo会对大家掌握【Go+的spx】会有很大的帮助。...目录 欢迎大家参与【我的Go+语言初体验】活动: 1、拉取【spx】测试内容 2、【tutorial】下的【Demo】运行 案例一、聊天气 3、编码分析 Jaime的对白编码： kai的对白编码： 生成的...【gop_autogen.go】文件分析 1、拉取【spx】测试内容 前置环境需要有【git】 git clone https://github.com/goplus/spx.git 拉取完成后请关闭当前
数据来源 SPX每日数据（平仓收益） SPX盘中高频数据（HEAVY模型估计） VIX VIX衍生品（VIX期货） 在本文中，我主要关注前两个。...head(SPXdata) SPX2.rv SPX2.r SPX2.rs SPX2.nobs SPX2.open 2000-01-03 0.000157240 -0.010103618....highlow SPX2.highopen SPX2.openprice SPX2.closeprice 2000-01-03 0.02718625 0.005937756 1469.25...SPXdata$SPX2.r 是每日收益（平仓）。 ...SPXdata$SPX2.rvol 是估计的实际波动率 SPXdata$SPX2.rvol 基准模型：SPX每日收益率建模 ARMA-EGARCH 考虑到在条件方差中具有异方差性的每日收益，GARCH
1 问题 在python中如何编写程序来求解微积分的问题。...2 方法 在python中，可以使用SymPy库来求解微积分问题，import引入sympy库后，定义符号变量，定义被积函数，求解定积分，输出结果。...代码清单 1 import sympy as spx = sp.Symbol('x')f = x**2a = 0b = 1result = sp.integrate(f, (x, a, b))print
该项目由John Hunter于2002年发起，目的在于在Python环境下进行MATLAB风格的绘图。...', index_col=0, parse_dates=True) spx = data['SPX'] spx.plot(ax=ax, style='k-') crisis_data = [ (datetime...他是一名活跃的演讲者，也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前他在纽约从事软件架构师工作。...本文摘编自《利用Python进行数据分析》（原书第2版），经出版方授权发布。 ?...延伸阅读《利用Python进行数据分析》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：togo-maruko 推荐语：Python数据分析经典畅销书全新升级，第1版中文版累计销售100000册。
curr_el_sp0_serror: // Serror系统错误的处理程序 // 来自当前EL的异常，使用SP0 .balign 0x80 curr_el_spx_sync...: // synchronous处理程序 // 来自当前EL的异常，使用SPx .balign 0x80 curr_el_spx_irq: // IRQ...中断处理程序 // 来自当前EL的异常，使用SPx .balign 0x80 curr_el_spx_fiq: // FIQ快速中断处理程序...// 来自当前EL的异常，使用SPx .balign 0x80 curr_el_spx_serror: // Serror系统错误的处理程序 // 来自当前EL的异常...，使用SPx .balign 0x80 lower_el_aarch64_sync: // synchronous处理程序 // 来自低EL且处于AArch64
本文是 Python 系列的第十篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。...= data[['Adj Close']].loc['2018-02-26':'2019-02-26'] spx.head(3).append(spx.tail(3)) data = pd.read_csv...第 10 -12 行创建 Line 对象 (标题为 SPX，位置离顶 55%) 并起名为 line1，再添加若干属性，比如 y 轴范围、标识最小值、允许横轴拉伸。...从图上可以看到在 2018 年底 SPX 和 VIX 同时到达最低点和最高点，对应的苹果 K 线看，在那一点前后苹果股价有一个大跌和大涨。
= data[['Adj Close']].loc['2018-02-26':'2019-02-26'] spx.head(3).append(spx.tail(3)) data = pd.read_csv...第 10 -12 行创建 Line 对象 (标题为 SPX，位置离顶 55%) 并起名为 line1，再添加若干属性，比如 y 轴范围、标识最小值、允许横轴拉伸。...本例中 AAPL 占了 5% 到 50% 的位置，SPX 占了 55% 到 70% 的位置，VIX 占了 75% 到 90% 的位置 (还有 10% 位置留给了拉缩轴)。...用 Line() 构造函数生成线对象上节已经讲过，需要注意的是第 34 和 54 行，用 MarkPointOpts 选项标识出 SPX 的最小值和 VIX 的最大值。...3 股价 K 线图 + 交易量柱状图 数据 本小节使用标准普尔 500 指数 (SPX) 在 2018-02-26 到 2019-02-26 的数据。
0 引言 本文是 Python 系列的第八篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...做个切片即可，存储成 spx。...spx = data[['Adj Close']] .loc['2007-01-01':'2010-01-01']spx.head(3).append(spx.tail(3)) ?...plt.plot( spx.values )plt.show() ?...第 7 行将纵轴的上下边界设为 spx 的最小值的 0.8 倍和最大值的 1.2 倍。 现在横轴的刻度标签都是日期，比数字刻度带来的信息多；而 spx 图离顶部也有空间，看起来没那么挤。
市场实证研究 对于市场的实证研究，本文使用SPX期权，这是一种现金结算的欧式期权。从学术数据库OptionMetrics中检索2006-2012的选项数据。 ?...这个过程在Python中完成，如下面的代码所做的那样。...交易策略 我们使用从SPX期权波动率假笑中提取的信息制定了交易策略。当市场周二收盘时，我们计算每周平均波动率偏差，以及过去6个月的指数收益率。...该策略是用Python编写的： 如果我们使用此策略进行交易，这是一个净值图表 ? 很明显，这一战略是一个成功的战略，并且在2008年的股市崩盘中也取得了成功。 ?
，而 Python 就不用多说了。...当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-10 行画出收盘价的折线图。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-9 行画出收盘价的折线图。...= data[['Adj Close']].loc['2018-02-26':'2019-02-26'] spx.head(3).append(spx.tail(3)) data = pd.read_csv
0 引言 本文是 Python 系列的第八篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...做个切片即可，存储成 spx。...spx = data[['Adj Close']] .loc['2007-01-01':'2010-01-01'] spx.head(3).append(spx.tail(3)) ?...第 7 行将纵轴的上下边界设为 spx 的最小值的 0.8 倍和最大值的 1.2 倍。 现在横轴的刻度标签都是日期，比数字刻度带来的信息多；而 spx 图离顶部也有空间，看起来没那么挤。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 在整个日期数组中的索引 xi，以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点，标注事件在 spx 折现上的位置。
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