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预算matlab代码快速NCA 该算法在Python中的快速实现。 某些选择背后的思想在硕士论文中得到了进一步扩展。 特征： 类似于Sklearn的API 与目标函数相同的梯度成本 当度量标准规模较大时，避免溢出 WIP迷你批次版本 例子 来自Python的样本用法： from nca import NCA n = NCA () n . fit ( X , y ) X = n . transform ( X ) 例如，运行脚本。 除其他外，脚本接受模型和数据集的类型： python example.py --model nca --data wine 有关可用选项的完整说明，只需调用帮助提示： python example.py -h 安装 该代码取决于通常的Python科学环境：NumPy，SciPy，Scikit-learn。 所需的软件包在requirements.txt文件中列出，可以按如下所示安装在虚拟环境中： virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

合理的期权交易价格对期权交易者具有一定的指导意义。 分形BS模型和GARCH模型是常见的定价方法。 本文探讨了基于SSE 50ETF期权的更合理的定价方法。 由于尖峰和粗尾，条件异方差性以及SSE 50ETF期权收益率数据的分形特征，本文对目标样本的日样本利率系列进行了固定检验，自相关和偏自相关检验，ARCH测试和Hurst测试。 收益率序列的特征用于构建GARCH模型并预测每日波动率。 最后，在分形布朗运动期权定价方法中，将GARCH模型预测的波动率用作参数值，以实现期权定价。 同时，本文基于历史波动率计算了BS期权定价方法的定价结果，并将这两种期权定价结果与期权交易价格的收盘价进行了比较。 结果表明，基于GARCH分形布朗运动模型的上海证券50ETF期权定价方法的预测。 准确性明显高于标准BS选件定价方法。

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实施员工股票期权计划的智能合约和法律包装 关于什么是ESOP，归属如何工作等，下面有很多内容。如果您仅对智能合约信息感兴趣，请转到，有关测试和部署的信息请转到。 对于这个想法背后的原因，请阅读这篇。 什么是ESOP？为什么要这么做？ ESOP代表员工股票期权计划。 许多公司决定通过向员工提供股票来允许员工参与公司的长期发展。 股票通常以期权的形式提供（主要是由于税收原因），当公司进行首次公开​​募股或被收购时，股票会直接转换为现金。 各种ESOP结构和讨论背后有很多有趣的理由，无论何时有效。 这是一个很好的介绍： : Neufund吃自己的食物，并通过智能合约向员工提供ESOP，其中期

期权定价模型与其捕捉标的现货价格过程动态的能力有关。 它的错误指定将导致定价和对冲错误。 参数定价公式取决于标的资产动态的特定形式。 出于易处理性的原因，做出了一些与市场回报的多重分形性质不一致的假设。 另一方面，神经网络等非参数模型使用市场数据来估计驱动现货价格的隐式随机过程及其与或有债权的关系。 在为多维或有债权，甚至是具有复杂模型的普通期权定价时，必须依赖于偏微分方程等数值方法、傅里叶方法等数值积分方法或蒙特卡罗模拟。 此外，在根据市场价格校准金融模型时，必须生成大量模型价格以拟合模型参数。 因此，人们需要快速且准确的高效计算方法。 具有多个隐藏层的神经网络是具有表示任何平滑多维函数能力的通用插值器。 因此，监督学习关注的是解决函数估计问题。 网络被分解为两个独立的阶段，一个是离线优化模型的训练阶段，另一个是模型在线逼近解决方案的测试阶段。 因此，这些方法可以以快速而稳健的方式用于金融领域，用于为奇异期权定价以及根据内插/外推波动率表面来校准期权价格。 鉴于执行某些信用风险分析，它们还可用于风险管理以在投资组合级别拟合期权价格。 我们回顾了一些使用神经网络为市场和模型价格定价的现有方法，提出了校准，并介绍了奇异的期权定价。 我们讨论这些方法的可行性，突出问题，并提出替代解决方案。

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预算matlab代码多任务睡眠网 Huy Phan，Fernando Andreotti，Navin Cooray，Oliver Y.Chén和Maarten De Vos。 IEEE Transactions on Biomedical Engineering ，第一卷。 66号5，pp.1285-1296，2019 这些是两个睡眠数据库的源代码和实验设置： SleepEDF扩展数据库和MASS数据库，在我们上面的arXiv预印本中使用。 尽管网络有很多共同点，但我们尝试将它们分离并使其独立工作，以简化对它们的探索。 您需要下载数据库以再次运行实验 SleepEDF扩展的数据库可以从下载。 我们还包括一个Matlab脚本，您可以使用该脚本进行下载。 MASS数据库可在此处获得。 有关如何获取它的信息，可以在其中找到。 目前对于MASS数据库， Tsinalis等。 的网络和DeepSleepNet1 （ Supratak等人）仍然缺失。 我们目前正在清理它们，并将很快对其进行更新。 如何运行： 下载数据库 资料准备 将目录更改为[database]/data_processing/