10.4 从历史数据估计的波动率 为根据历史数据估计股票价格的波动率，观察股票价格的时间间隔通常 是固定的（例如每天、每周和每月）。 定义: n＋1：观察次数 Si ：在第 i个时间间隔未的股票价格 τ：以年为单位表示的时间间隔的长度 令： µ i i i S S = −      ln 1 其中，i＝1，2.⋯，n 因为 S S e ui i u i i= − 1 , 为第 i 个时间间隔后的连续复利收益（并不是以年 为单位）。的标准差 s的通常估计值为： s n u ui i n = − − = ∑ 1 1 2 1 ( ) 或 ( )s n u n n ui i i n i n = − − −       == ∑∑ 1 1 1 1 2 1 2 1 其中 为 的均值。u iu 由方程（10.11）可知，ui 的标准差为σ τ 。因此变量 s 是σ τ 的估计 值。σ本身可被估计为 s* ，其中： s s * = τ 期货开户中心_帮助在最优质大公司低交易费开户转户_点击http://www.qhkhzx.com

qt对历史数据管理部分个人总结的模块化程序，直接按照步骤复制粘贴程序，直接实现历史数据管理功能，无需花费脑筋在理清各个思路，适合快速编写组装程序 功能包含： 历史数据查看 历史数据筛选搜索，多种模式，日期时间、指定人员、指定信息搜索 附加功能： 上一个资源的程序，此程序在上一个程序基础上增加，包含了人员管理模板功能

投币式刮板机 用python 3编写的历史数据。大约需要2分钟才能下载并解析所有硬币的所有历史数据。 依存关系 bs4 麻木 大熊猫 要求 tqdm pip install bs4 numpy pandas requests tqdm 用法 收集所有硬币的所有历史数据： python scrape.py --outfile all.csv 过滤日期范围和硬币： python scrape.py --outfile small.csv --start 2018-01-01 --end 2018-01-31 --symbols BTC ETH 将数据读入pandas数据框： import pandas as pd df = pd.read_csv('all.csv', index_col=['date', 'symbol'], parse_dates=True) 笔记 市值是根

对市场的预测和把握, 不仅需要企业家敏锐的洞察力, 更需要一套行之有效的科学预测方 法。本文作者根据长期以来的经验积累, 摸索到了一种简单易行的计算方法, 就是一种有益的 尝试。但是光靠历史数据预测下一个月的市场需求量还远远不够, 企业的采购和生产有一个周 期, 工程机械行业需要建立一套预警系统, 来指导未来几个月企业的经营活动。

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