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Python SEC 目录 概述 当前版本： 0.1.2 证券交易委员会（SEC）拥有大量免费的商业数据供个人使用。 但是，获得这些免费数据的最大障碍归结为两个挑战： 弄清楚它在哪里 弄清楚如何提取它 Python的SEC库（ edgar ），旨在使收集和SEC数据快速，轻松的提取。 该库是围绕以下一些目标设计的： 以实用的方式使EDGAR搜索系统的使用更加直观。 使查询的定义更具可定制性，同时仍保持库的整体清晰度。 标准化返回的内容，以便一致地组织内容，并确保可以动态完成导航到其他目录或文件的方式来填充或扩展数据中的空白。 简化XBRL文件的解析，以便可以更轻松地处理数据。 设置 设置-PyPi安装： 要安装该库，请在终端上运行以下命令。 pip install python-sec 设置-PyPi升级： 要升级该库，请在终端上运行以下命令。 pip install

深度对冲演示 使用机器学习对衍生产品定价 1) Jupyter version: Run ./colab/deep_hedging_colab.ipynb on Colab. 2) Gui version: Run python ./pyqt5/main.py Check ./requirements.txt for main dependencies. Black-Scholes（BS）模型-于1973年开发，并基于获得诺贝尔奖的作品-在近半个世纪以来一直是定价选择和其他金融衍生品的事实上的标准。 在理想的金融市场的假设下，可以使用该模型来计算期权价格和相关的风险敏感性。 然后，交易者可以从理论上使用这些风险敏感性来创建完善的对冲策略，以消除期权组合中的所有风险。 但是，在现实世界中很难满足完美金融市场的必要条件，例如零交易成本和连续交易的可能性。 因此，在实践中，银行必须依靠其交