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willowtree:柳树格的稳健灵活的Python实现,用于衍生
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柳树 willowtree是Michael Curran的同名衍生
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模型的开源Python实现。 Curran,M.(2001年): 什么是柳树? 柳树是一种高效的重组格子,旨在快速,准确地对衍生合约进行定价。 它通过离散时间马尔可夫链直接对标准布朗运动进行建模,所得的估计值可作为更复杂过程(例如几何布朗运动)的基础。 晶格具有两个鲜明的特征: 它根据布朗运动作为时间的平方根扩展,并且与二项式模型不同,后者随着时间线性增长。 它在一开始就非常快地打开,覆盖了被标准树忽略的高概率区域,后来又慢慢地被限制在正态分布的置信度范围内。 这方面既避免浪费时间和计算资源浪费在分布的尾部,又对几乎不影响当前证券价格的定义的区域,并且避免了修剪树的任意做法,即无视分支,以及他们的后代,位于低概率区域; 它在每个时间步中具有恒定数量的节点。 随着时间的推移,该数字线性增长,而不是二项式模型中
2022-10-14 10:22:30
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注:tushare的token目前可用,但是不一定什么时候就失效了,建议自己到tushare(https://www.tushare.pro/)中注册一个,使用自己的token,另外,获取指数信息的需要额外的tushare分数的。 具体描述见博客:https://blog.csdn.net/QQ438152470/article/details/119191858?spm=1001.2014.3001.5502
2022-06-05 14:19:13
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2022-01-14 09:03:46
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2022-01-03 15:02:05
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金融挑战的机器学习解决方案:在金融
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最近机器学习的快速发展为解决许多领域的挑战提供了新的工具。 在金融领域,平均期权是企业、机构投资者和个人投资者进行风险管理和投资的热门金融产品,因为平均期权具有价格低廉的优势,其收益对到期日标的资产价格的变化不太敏感。日期,避免操纵资产价格和期权价格。 挑战在于为算术平均期权定价需要传统的数值方法,其缺点是昂贵的重复计算和不切实际的模型假设。 本文提出了一种机器学习方法,可以准确、特别是快速地为算术和几何平均期权定价。 该方法是无模型的,并通过经验应用和数值实验进行了验证。
2021-12-08 16:33:18
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