上证50ETF基金数据分析预测 getdata.ipynb 数据获取代码 train_regress.ipynb 数据分析及预测代码 20_year_FD.csv 数据存储文件 getDate.pptx 数据获取及处理过程的解释 final report.pptx 最终汇报PPT 纵观中国股市20余年的发展历程，可谓是崎岖艰难、坎坷不平、极为不易，从创立时的一片茫然，到认识过程中的盲目崇拜，从高潮时的一片疯狂，到低迷时的一片叹息，甚至一片谩骂，无论是决策层还是管理层，无论是企业还是投资者，都经历过各种心跳、各种窒息、各种欢欣鼓舞、各种痛苦万分。 应当说，股市的快速发展，不仅是中国经济发展的一个缩影，也是中国经济发展逐步走向成熟的标志之一。一个成熟的经济体，如果没有股市这样的融资平台、交易平台、发展平台、检验平台，是不可想象的。因为，从发达国家的经验来看，一定程度上，股市比其他金融手段、金融调控方式更加受到企业和投资者的欢迎与认可。 大作业，什么都有 ，代码PPT

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ETF实盘历史波动数据 - 实盘原始股票期权行情数据从2015-01至2020-06（持续更新中...) - 数据为每日原始实盘50ETF行情数据，包括每个合约的开盘、最高、最低、收盘及行权价格、持仓、交易量等数据。 - 包括不同时间频率（周、1/2/3/5/6/9月，1/2年）的历史波动数据 - 算法按照yz算法（也可包括 c2c 、parkinson 、garmanklass 、rsy其他算法） - 数据格式为bson/json(适用mongodb数据库）。可以提供分钟级别数据，如果需要excel/csv或其他格式、或需要更多历史和不同频率实时数据。

合理的期权交易价格对期权交易者具有一定的指导意义。 分形BS模型和GARCH模型是常见的定价方法。 本文探讨了基于SSE 50ETF期权的更合理的定价方法。 由于尖峰和粗尾，条件异方差性以及SSE 50ETF期权收益率数据的分形特征，本文对目标样本的日样本利率系列进行了固定检验，自相关和偏自相关检验，ARCH测试和Hurst测试。 收益率序列的特征用于构建GARCH模型并预测每日波动率。 最后，在分形布朗运动期权定价方法中，将GARCH模型预测的波动率用作参数值，以实现期权定价。 同时，本文基于历史波动率计算了BS期权定价方法的定价结果，并将这两种期权定价结果与期权交易价格的收盘价进行了比较。 结果表明，基于GARCH分形布朗运动模型的上海证券50ETF期权定价方法的预测。 准确性明显高于标准BS选件定价方法。

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数据是用R获取，工具包是Quantmod，时间是从上市以来到2019年11月的。

上证50ETF期权日线隐含波动率DELTA|VEGA|GAMMA|THETA历史数据每年数据包括上海证券交易所的上证50ETF期权日线的所有合约的日线数据，50ETF期权是上海证券交易所于2015年2月9日上市50ETF期权产品。数据类型包括有认购和认沽两个类型。 数据下载地址是财富通数据中心 数据用处： 1、日线K线，用于K线图形分析。 2、分析具体技术指标用于分析行情。 数据来源： 上海证券交易所行情数据。 详细说明： 1.代码范围：包括上证50期权所有合约，每个月所有合约一个文件。 2.数据格式：为Csv纯文本格式，如需

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