最近美股跌宕起伏，全球经济也在 COVID-19 的冲击中风雨飘摇，更有甚者直言经济危机的到来。特此提供恐慌指数的分钟级别数据接口供小伙伴研究使用。
造成上述情况的原因其实是由于输入matplotlib.plot()函数的数据x_data和y_data从CSV文件中直接导入后格式为string，因此才会导致所有数据点的x坐标都被直接刻在了x轴上，且由于坐标数据格式错误，部分点也就表现为“乱点”。解决办法就是导入x，y数据后先将其转化为float型数据，然后输入plot()函数，问题即解决。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画，但是版本是 pyecharts v0.5，用现在 v1.0 来运行会出错，建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望，这不我就来了。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15565875.html
美国食品与药品管理局（FDA）批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸，这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化，但是无疑会对股价产生影响。
写了一堆爬虫丢服务器上跑，很显然隔一段时间这个爬虫就会废掉。IP 被封是理所当然的。
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
1 双击安装程序 2 点击下一步 3 选择接受，点击下一步 4 选择自定义安装 5 根据自己硬盘的大小更改安装【核心组件】的目录 6 选择【VIX应用程序编程接口】的目录，点击下一步 根据自己硬盘
一、互联网让大数据就在身边 互联网作为改变人类历史的产物，近年来得到了飞速的发展，随着互联网的日益普及，其正在逐渐改变人们的生活习惯。商场的购物份额正在被足不出户的网络购物所侵蚀；新闻媒介受到铺天盖地的网络资讯冲击，纸媒生存空间日益狭隘；人与人之间的联系不再局限于写信、电话，微博、网络电话等互联网工具日新月异；旅行社的预定功能难以抗衡网络预定宾馆、机票的透明度；就医、就餐无需再早早敢去排队，网络预约极大的提高了便利性；更为典型的是，具备搜索功能的互联网，正在逐步替代字典、地图乃至百科全书等一系列具备查询
这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
https://clickhouse.com/docs/en/guides/improving-query-performance/skipping-indexes#skip-best-practices
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？本文
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合ARMA-EGARCH，集成预测算法等数值方法
本次修改原来的 「全球指数数据」 接口，重命名函数和增加频率字段，可以设定：日、周、月的数据频率。
这两天全球股市都可谓血雨腥风！ 这个时候，营长照例会点燃一根烟，看着满屏高高低低的K线，心中又出现了那个历史之问：这时候是该卖出手中持仓？还是用剩余资金抄底？ 作为关注 AI 多年的股市老韭菜，营长深知要想完全预测股市是不可能的，但并非无法预测。如果方法得当，就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢？心中默念使用数据科学投资的三个关键原则： 过去的表现并不是我们所关心的，我们关心未来的表现。 过去的数据是我们必须学习的，我们没有未来的数据。 不是所有过去发生的都会在未来再次发生。 还是不得操作要领
美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。
摘要：尽管单一因子在长期时间内能够获得溢价，但它们在短时间内的回报是可变的。本文为三种不同类型---长期战略、部分战术、灵活战术的机构投资者提供了不同的因子配置方法，对于长期战略投资者，组合100%执行既定的战略配置计划，对于部分战术投资者，执行70%既定配置，30%灵活选择的因子配置方法；对于灵活战术的投资者，100%执行因子选择的配置方法。对于如何选择因子，本文通过考察1）宏观周期 2）因子动量 3）因子估值 4）市场情绪 四个方面在因子间进行选择。最后，本文还讨论了用这四个选择因子的方法在自下而上构造的组合和自上而下构造的组合表现。
背景 随着美团点评金融业务的高速发展，前端研发数量从 2015 年的 1 个人，扩张到了现在横跨北上两地 8 个事业部的将近 150 人。业务新，团队新，前端领域框架技术又层出不穷，各个业务的研发团队在技术选择上没有明确的指导意见，致使业务与业务之间的技术差异越来越大，在技术工具研发上无法共建，在资源调度上成本也很高。 2017年下半年，金融平台发起了技术栈统一行动，行动分为后端、iOS、Android及前端等四个方向，在前端方向我作为组织者和参与者与金融平台 8 个事业部的前端技术代表进行讨论。 通过对
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
作者：Andrea Barletta 和 Paolo Santucci de Magistris，Aarhus 大学 由于场外期权合约的买卖在交易双方间私下进行而非通过公开市场，因而可能很难确定合约的价格有利于买方还是卖方。为对这些合约进行定价，金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度 (RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值，进而 估算RND值。 根据参数定价模型估算 RND 有几个缺点，如处理时间较长而且可能存在误差。简单模型可快速完成调试，但很可能会与金融数据的一些
我们的项目收到了 Argo 易观方舟 埋点的邀请，接下来我们就适配他，求怕累，邦邦两拳 搞起！
最近在开发一个文章模块功能，设计那边提出要给文章生成对应标签，用于文章关联推送，这里和大家分享一下实现过程；
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）。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。但是，与证券价格或利率不同，波动不能直接观察到。
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测
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)。
Hi，everybody！ 这是2月6日的每日1句话新闻，只需1分钟，让你不错过最热门的全球区块链新闻～～ 观点 微软中国CTO黎江：不要给区块链贴标签 Sifr Data：比特币价格与股票市场“恐
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。我们围绕高频波动率技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
这是2018的一篇论文《A Machine Learning View on Momentum and Reversal Trading》的观后感。作者探索并比较了各种机器学习技术，包括决策树（DT），支持向量机（SVM），多层感知器神经网络（MLP）和长短期记忆神经网络（LSTM）。基于这些机器学习方法来预测中国股市的动量、反转效应。
由于档期原因，这次无法到现场参加DockeCon。不过在首日DockerCon大会上，我们中国研发团队参与的产品AppCatalyst终于发布了，对于崇尚 "show me the code" 的工程师来说，这反而比逛大会更有意义了。这是继去年Docker Machine之后，我们再次参与开发的Docker项目。
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)
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
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。
近期，The Review of Financial Studies发布了7月刊，本期期刊是针对金融大数据（Big Data in Finance）的特刊，精选了多篇金融行业应用大数据及机器学习的专业论文，涉及多方面的应用，从机器学习在董事选举中的应用到市场微观结构的研究。其中与量化投资相关的文章超过了半数以上，详细的论文列表如下：
2022 年末 2023 年初的时候，中国顶尖的投资银行中金公司（中国国际金融股份有限公司）对于中国宏观经济做了十大宏观预测。如今到了年末，回头一看，了不得，居然全错。要知道，能把这十道题全部做错和把十道题全部做对一样，都是只有非同寻常的人才能做到的。
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