风险库 量化战略资产分配，每个人都很容易。 描述 Riskfolio-Lib是一个库，用于使用秘鲁制造的Python进行定量战略资产分配或投资组合优化 :Peru: 。它的目的是帮助学生，学者和从业人员轻松地基于数学上复杂的模型建立投资组合。它基于构建，并与数据结构紧密集成。 Riskfolio-Lib提供的一些关键功能： 具有4个目标函数的平均风险投资组合优化： 最低风险。 最大回报。 最大效用函数。 最大风险调整后回报率。 具有13个凸风险度量的平均风险投资组合优化： 标准偏差。 半标准偏差。 平均绝对偏差（MAD）。 较低的第一部分矩（Ω比） 第二较低的局部矩（Sortino比率） 条件风险价值（CVaR）。 熵值风险（EVaR）。 最坏情况的实现（Minimax模型） 最大跌幅（卡尔马率） 平均亏损 有条件的风险缩水（CDaR）。 熵降风险（EDaR）。 溃疡指数。 带有10个凸风险度量

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一代数学天才，世所公认的概率学界学术教父、最后一位集大成者，斯坦福大学数学系前系主任、荣休教授，华人数学家钟开莱先生，于6月2日辞世，享年92岁。 这本概率论与随机过程教程是大师的经典之作。无需太多介绍。 向大师致敬！ （本资源无需任何积分）

Python_Portfolio__VaR_Tool 基于Python的风险管理工具，可从Yahoo Finance中获取数据，并计算基于单个股票和投资组合的不同类型的风险价值（VaR）指标以及许多其他风险/回报特征，包括独立的和相对于选择基准（使用wxPython构造） 此wxPython Notebook笔记本应用/小部件允许通过Pandas Datareader从Yahoo Finance检索股票/指数数据，这些数据又与初始投资组合权重和选择的基准相结合，以计算以下风险/回报指标： 历史回报（年度和每日-分别基于股票，基准和投资组合） 收益率的历史标准差（年度和每日-分别基于股票，基准和投资组合） 年夏普比率（分别基于股票，基准和投资组合） Beta（分别基于股票，基准和投资组合） 事后跟踪错误与选择的基准 基于单个股票和投资组合的每日收益直方图 基于单个股票和投资组合建

Medierp v2 | 会计和金融 Medierp是基于云的会计和财务管理系统。 它基于Laravel和VueJs的最新版本，并为您提供了适应其需求的可能性。 演示： ： 新的功能！ 将所有视图迁移到VueJs 2.5。 添加了Dashbord页面以可视化最新条目和分析。 增加了对图表的支持。 纠正了控制器中的一些错误。 增加了从api访问数据的可能性（需要完成更多工作）。 你也可以： 要求翻译成您的语言（这些版本为法语，但易于添加翻译）。 在您的应用程序中使用VueJs组件（所有组件都是可扩展的和可个性化的）。 使用laravel后端和数据库并将其链接到您的个性化前端。 Medierp易于安装和配置，只需遵循5分钟的安装指南即可。 有关使用过的技术的更多文档，请访问官方网站： Laravel： ://laravel.com/docs/5.6 VueJs

The book Detecting Regime Change in Computational Finance is the first book of its kind to build on the framework of Directional Change. The concept of Directional Change is a new field of research that rethinks the way in which data is represented and sampled

Using Microsoft Dynamics 365 for Finance and Operations: Learn and understand the functionality of Microsoft’s enterprise solution By 作者: Andreas Luszczak ISBN-10 书号: 3658241063 ISBN-13 书号: 9783658241063 Edition 版本: 1st ed. 2019 出版日期: 2019-01-29 pages 页数: (475 ) Springer 原本超清 $54.99 This book provides precise descriptions and instructions which enable users, students and consultants to understand Microsoft Dynamics 365 for Finance and Operations rapidly. Microsoft offers Dynamics 365 as its premium ERP solution, supporting large and mid-sized organizations with a complete business management solution which is easy to use. Going through a simple but comprehensive case study, this book provides the required knowledge to handle all basic business processes in Microsoft Dynamics 365 for Finance and Operations. Exercises are there to train the processes and functionality, also making this book a good choice for self-study.

拱 用Python编写的自回归条件异方差（ARCH）和其他用于金融计量经济学的工具（使用Cython和/或Numba来提高性能） 公制 最新发布的 持续集成 覆盖范围 代码质量 引文 文献资料 模块内容 Python 3 arch仅适用于Python 3。 4.8版是支持Python 2.7的最终版本。 文献资料 已发布的文档位于。 master分支的最新文档托管在。 有关ARCH的更多信息 有关ARCH和相关模型的更多信息，请参见的注释和研究。 贡献 欢迎捐款。 在许多层面上都有贡献的机会： 实施新的波动率过程，例如，FIGARCH 改善不清楚或有错字的文档字符串 提供示例，最好以IPython笔记本的形式提供 例子 波动率建模 均值模型 恒定均值 异构自回归（HAR） 自回归（AR） 零均值 有和没有外源回归模型 波动率模型 拱 GARCH 搜寻 爱格 EWMA /风险指标 发行版 正常 学生的T 广义误差分布 有关更完整的概述，请参见“ ”。 import datetime as dt import pandas_datareader . data

财务论文 这是我的金融研究论文的档案库。 我的较新研究主要是作为交互式编写的。 长期库存预测 股票回购估值 标普500 投资组合优化和蒙特卡洛模拟 纸 数据和R源代码 试算表 财务评估中的蒙特卡洛模拟 纸 数据和R源代码

Karatzas and S. E. Shreve, Methods of Mathematical Finance, New York: Springer-Verlag, 1998.