期权链数据
当前话题为您枚举了最新的 期权链数据。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
从谷歌金融获取期权链数据的Matlab开发
2014年秋季,原有用于从雅虎财经下载股票期权链数据的Matlab代码失效后,我编写了这段代码。它可以从谷歌财经下载股票的JSON文件,并对其进行解析以供使用。
Matlab
7
2024-09-24
使用Matlab模拟欧式看涨期权
利用Matlab生成随机游走序列,并应用B-S模型进行欧式看涨期权模拟,然后与实际期权价格进行比较。
Matlab
8
2024-08-17
商品期权历史数据服务研究模块
在信息技术领域,历史数据服务是数据分析和研究的重要组成部分,特别是在金融领域。商品期权作为金融市场的一种衍生工具,其历史数据的研究对于投资者制定策略、风险管理和市场预测具有关键价值。本模块聚焦于“商品期权历史数据服务研究”,以下将详细探讨相关知识点。我们将深入探讨商品期权的基本概念,包括看涨期权和看跌期权的特性及其影响因素如标的商品价格、行权价、时间价值和波动率等。此外,我们还将介绍数据查缺在金融数据处理中的重要性,以确保数据完整性和准确性。通过Python脚本实现数据的获取、处理和分析,开发者可以构建一个完整的商品期权历史数据服务平台。
统计分析
7
2024-07-30
美式期权执行边界的Matlab实现
计算美式期权价格,并绘制其执行边界。用for循环求出各个节点处的欧式看涨期权的价值,通过倒推的方法并考虑折现率来求出欧式看涨期权的精确值,所得矩阵EFX即为所求。比较每个节点处提前执行和不提前执行的价值,确定美式期权的内在价值,包括最后一列。通过增加节点数来绘制执行边界。
Matlab
6
2024-09-23
链栈:灵活的数据结构
链栈:灵活的数据结构
与顺序栈相比,链栈在内存分配上更为灵活,可以根据需要动态增长或缩减。
这里提供一个名为 LinkStack.c 的文件,其中包含了链栈的实现代码。通过学习这个文件,您可以了解链栈的结构和操作方法,例如入栈、出栈、获取栈顶元素等。
后续我会将数据结构的完整内容整理成资源包,供大家深入学习和研究。
算法与数据结构
14
2024-04-29
链家网数据爬取技巧
通过链家网数据爬虫技术,可快速获取最新的房产信息,确保数据真实有效。这一操作简单易行,适合学习和实践。
MySQL
4
2024-09-23
期权杠杆率与隐含波动率计算
期权杠杆率计算
期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。
公式: 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比
隐含波动率计算
隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期,通过期权价格反推得出。
方法: 通常使用期权定价模型(如 Black-Scholes 模型)进行迭代计算,找到与当前市场价格相符的波动率参数。
数据挖掘
9
2024-05-25
期权Matlab算法实现随机梯度下降SGD
介绍了在Matlab中使用随机梯度下降(SGD)算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体,允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化(类似于Schmidt的minFunc)。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降(GD)方法,SGD能够更有效地处理大规模数据集,并减少计算梯度的负担。
Matlab
5
2024-08-12
期权MATLAB代码与行为生态标签
本项目提供了期权的MATLAB代码,帮助用户更好地理解和应用期权相关的金融工具和策略。
Matlab
3
2024-11-01
高速数据链挖掘算法优化探索
评估了VFDT,一种用于构建决策树的随机系统,其能够在固定的内存和时间内处理每个样本。它通过建立Hoeffding树来提供决策支持,并利用Hoeffding约束保证在处理高速数据链时的高精度。
数据挖掘
10
2024-07-16