纳帕 NMAP NSE脚本-合并到nmap SVN之前的贡献 并非我的所有脚本都在这里，也不是所有的nmap脚本都在这里。 只是几个随机的。

波动性已被用作预测伴随资产的风险的间接手段。 波动性解释了回报的变化。 预测波动性一直是金融系统中的一个刺激问题。 该研究检查了不同的波动率估计量并确定了有效的波动率估计量。 该研究描述了预测技术相对于各种波动率估算器的准确性。 波动率估计方法包括Close、Garman-Klass、Parkinson、Roger-Satchell和Yang-Zhang方法，预测是通过ARIMA技术完成的。 该研究评估了各种波动率估计器的效率和偏差。 基于 ME、RMSE、MAE、MPE、MAPE、MASE、ACF1 等各种误差测量参数的比较分析给出了预测的准确性，并使用最佳波动率估计器。 在 10 年的时间里对五个波动率估计器进行了分析，并对波动率预测进行了严格审查，该研究将帕金森估计器视为最有效的波动率估计器。 基于各种误差测量参数，在通过 ARIMA 技术进行预测时，帕金森估计器被认为是比任何其他基于 RMSE、MPE 和 MASE 的估计器更准确的估计器。 该研究表明，基于 MAE 和 RMSE 的值，预测值是准确的。 本研究是为了满足交易者、期权从业者和股票市场的各种参与者对了解有效波动率估计器以高精度预测波动率的需求而进行的。

t nse降低维度的方法 python

Fortinet NSE 7 - Enterprise Firewall 6.4.vce 稳过

2021.11.23 NSE4 6.4 Pass

本文的目的是使用通用自回归条件异方差（GARCH）类型模型来估计肯尼亚股票市场（即内罗毕证券交易所（NSE））的日收益率的波动性。 使用2013年3月至2016年2月的数据估算条件方差。我们使用对称和非对称模型来捕获股票市场的最常见特征，例如杠杆效应和波动率聚类。 结果表明，波动过程是高度持久的，因此提供了NSE指数收益序列存在风险溢价的证据。 反过来，这也支持正相关假设：即在波动率与预期股票收益之间。 结果揭示的另一个事实是，非对称GARCH模型比对称模型更适合NSE。 这证明了NSE回报系列中存在杠杆效应。

股票市场预测Web应用程序使用机器学习 基于机器学习和推特情感分析（代码中包含的API密钥）的股市预测Web应用程序。 Web App的前端基于Flask和Wordpress 。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何给定股票的未来7天的股价。 使用三种算法进行预测： ARIMA，LSTM，线性回归。 该网络应用程序将未来7天的预测价格与推文的情绪分析相结合，以给出建议价格是上涨还是下跌 注意 由于超出了Github LFS的配额，Wordpress文件已从存储库中移出。 现在从下载 屏幕截图 在屏幕截图文件夹中查找更多屏幕截图，或 文件和目录结构 screenshots -

NSE（Nmap脚本引擎）开发的存储库。 您可以从我的研讨会中找到我的脚本（包括非官方的脚本），库，资源和其他相关材料。 去做 -完成SMB2 NSE库-当前正在使用密码处理功能 Paulino Calderon calderon（）websec.mx