旨在捕获、建模和预测股票行为的学术项目

尾千 Orochi-波动率协作GUI 目录 API指南 部署成群 社区 贡献 名字的由来 关于大千chi Orochi是用于协作法医内存转储分析的开源框架。 使用Orochi，您和您的协作者可以轻松地组织您的内存转储并同时对其进行分析。 Orochi架构： 使用Volatility 3 ：世界上使用最广泛的框架，用于从易失性存储器（RAM）样本中提取数字伪像。 将波动率结果保存在ElasticSearch中 使用Dask在节点之间分配负载 使用Django作为前端 使用Postgresql保存用户，分析元数据，例如状态和错误。 使用MailHog管理用户注册电子邮件 使用Redis进行缓存，使用Websocket进行通知 提供了Kibana界面以进行ElasticSearch维护（检查索引，如果挂起则删除） 所有框架均作为docker-compose映像提供 入门 安装

电视无功

matlab分时代码粗略波动率模型的实施 该项目实现了[1]中使用的随机波动率模型以及这些的快速神经网络近似。 让我们从解释我们使用的模型开始。 因此，让S（t）表示某些（基础）资产的时间t价格，让r（t）和q（t）分别表示无风险利率和股息收益率（均假设为时间的确定性函数）。 在一些标准假设下，我们得到 在风险中性措施下。 这里的V（t）是瞬时方差过程，我们用W表示布朗运动。 然后，在该项目中，我们考虑下面描述的V（t）的（风险中性）模型。 其中一个（Heston）是非粗糙波动率模型，其他三个是适当的粗糙波动率模型。 赫斯顿 [2]的Heston模型假设 在哪里 粗糙的赫斯顿 [3]的粗略Heston模型假设 在哪里 粗糙的贝戈米 [4]的粗略的Bergomi模型假设 在哪里 扩展的粗糙Bergomi 扩展的粗略Bergomi模型假设 在哪里 和 但是，根据以下参数重新表达它是很自然的： 这也是代码中使用的参数化。 代码包含什么 该代码首先为上述四个模型中的每一个实现了用于对S（t）上的看跌期权和看涨期权进行定价的定价算法。 您应查阅代码或白皮书以获取有关所使用的方法和方案的描述。 该

使用python统计全部基金波动率，波动大的适合投资

随机利率和随机波动率模型下的期权定价，石广平，，随机利率模型下的期权定价和随机波动率模型下的期权定价研究已经非常成熟，相应的期权定价公式也已经给出。本文在此基础上，采用

赫斯顿波动率模型 该程序将赫斯顿波动率模型应用于价格期权。 OptionPriceQuad.m 文件使用正交法，而 FiniteDifference.m 文件使用有限差分法。

权益策略专题报告（期权）：波动率专题系列（一）隐含波动率与历史波动率.pdf

matlab有些代码不运行 calcbsimpvol 计算Black-Scholes隐含波动率-Vectorwise :)本机python代码 :)重量轻 :)包含样本数据 :(不适合单个/少量选项 :(代码读取的是非Python语言 :(尚未经过全面测试 入门 要求 Python 3.x（当前）或PyPy3 NumPy 科学 （在一些示例中，MatPlotLib可视化结果） 安装 虽然代码由一位数字功能组成，但我建议使用pip install方式来获取代码。 这样，您就可以利用错误修复，更新和可能的扩展。 $ pip install calcbsimpvol 例子 通过捆绑在dict args 。 from calcbsimpvol import calcbsimpvol import numpy as np S = np . asarray ( 100 ) K_value = np . arange ( 40 , 160 , 25 ) K = np . ones (( np . size ( K_value ), 1 )) K [:, 0 ] = K_value tau_value

时间序列分析波动率模型.ppt