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弗雷明汉风险评分(Framingham risk score)计算器

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简介：
弗雷明汉风险评分（Framingham Risk Score）计算器用于评估个人在未来10年内患心血管疾病的风险。通过输入年龄、性别、胆固醇水平等数据，该工具可以预测心脏病发作的可能性，帮助医生和患者制定预防策略。 欢迎使用弗雷明汉风险评分计算器。您可以利用此工具通过回答几个简单的问题来评估您在未来十年内患心脏病或中风的风险。弗雷明汉风险评分算法基于Framingham心脏研究的数据开发，用于预测冠心病的10年患病概率。要开始计算，请点击相应的启动链接。

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  • 弗雷明汉风险评分(Framingham risk score)计算器
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    弗雷明汉风险评分（Framingham Risk Score）计算器用于评估个人在未来10年内患心血管疾病的风险。通过输入年龄、性别、胆固醇水平等数据，该工具可以预测心脏病发作的可能性，帮助医生和患者制定预防策略。 欢迎使用弗雷明汉风险评分计算器。您可以利用此工具通过回答几个简单的问题来评估您在未来十年内患心脏病或中风的风险。弗雷明汉风险评分算法基于Framingham心脏研究的数据开发，用于预测冠心病的10年患病概率。要开始计算，请点击相应的启动链接。
     
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    价值风险评估是指对资产或项目可能面临的各种不确定性因素进行分析和评价的过程。通过识别潜在的风险并估算其影响，帮助决策者制定有效的风险管理策略以保护价值。 本段落将详细解析金融领域中的风险衡量工具——Value at Risk（VaR），以及相关内容在衍生品证券分析中的应用。 Value at Risk（VaR）是一个广泛用于衡量金融风险的指标，它能够评估在正常市场条件下，一定时间内投资组合可能遭受的最大损失。VaR通常用以衡量市场风险而非信用或流动性风险。通过帮助投资者和风险管理人士理解潜在损失的风险，从而可以在保持收益的同时控制风险。 计算VaR时会考虑三个主要参数：置信水平、时间范围以及最大可能的损失值。例如，在95%的置信水平下，这意味着在未来一定时间内有95%的概率投资组合的最大损失不会超过特定数值。假设一个投资组合在一天内的VaR是100万美元，则表示在这天内有95%的可能性该投资组合的最大损失不超过这个数额。 文档中提到股票价格遵循对数正态分布特性，这是计算VaR的基础之一。根据此理论，在给定时间内股票的价格变化可以视为服从正态分布的随机变量，有助于推导出在特定置信水平下的股价波动范围。例如，通过使用正态分布函数中的分位数值能够确定95%概率下股价的变化区间。 此外，文中还提到了著名的Black-Scholes-Merton模型（BSM），这是评估欧式期权理论价格的标准数学工具。该模型的核心在于提供了一套用于计算无分红股票的看涨和看跌期权定价公式，并给出相关参数如当前股价、执行价、无风险利率及波动率等。 关于衍生品证券分析，文中进一步讨论了美式期权的特点及其与欧洲行权方式的区别：美式期权允许在到期日前任何时间行使。文档中还探讨了预期分红情况下是否会在分红日提前行使美式期权作为最优策略的可能性，并涉及到了对冲参数Delta和Gamma的概念。 其中，Delta衡量的是标的资产价格变动对衍生品价值的影响程度；而Gamma则表示Delta对于标的价格变化的敏感性水平。在风险管理实践中，利用这些概念可以有效实施诸如通过调整组合中资产数量来抵消市场价格波动影响的策略（即所谓的“delta对冲”），以及进一步管理这种操作本身带来的风险（如gamma对冲）。 值得注意的是，在比较股票指数期货合约与期权时发现两者虽然都基于相同标的物但其Delta值可能不同，这反映了它们在定价机制上的差异。例如，尽管二者都会受到基础资产价格变动的影响，但在风险管理策略和敞口方面可能存在显著区别。 文档还提到风险价值模型（VaR）如何应用于衍生品的定价与评估中，并具体指出了Black-Scholes模型在此过程中所起的关键作用——该模型为期权理论价提供了一个坚实的基础。通过深入理解股票价格特性以及掌握相应的对冲策略，投资者可以更好地管理其投资组合并有效控制风险。 总结来说，VaR作为一种重要的风险管理工具，在金融领域内得到了广泛应用特别是针对衍生品市场中的潜在损失进行精确计算以帮助投资者和金融机构实现有效的风险管控。Black-Scholes模型作为期权定价理论的重要组成部分，则为这一过程提供了必要的数学支持。
     
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    简介：ATEC蚂蚁开发者大赛中的支付风险识别挑战赛，旨在通过创新技术解决金融安全问题，提升全球金融科技领域的支付风险管理能力。参赛者需利用大数据和人工智能等手段来有效识别并防范各类支付风险，共同构建更加安全可靠的互联网金融环境。 ATEC_Payment_Risk_Recognition_Competition ATEC蚂蚁开发者大赛-风险大脑-支付风险识别数据集介绍 正样本数量：12,122 负样本数量：97,788 未标记样本数量：4,725 结果文件 submission_180514_v4_0.1553.csv 使用了过采样处理的样本，空值填充为众数；特征向量未经归一化处理。采用LightGBM进行分类训练，并将特征分量中unique值数量小于等于10的数据设置为category类型。 模型使用五折交叉验证（即：train: 80%-85%，valid: 15%），最后在测试集上，利用从上述过程得到的五个模型预测结果加权平均。LightGBM参数如下： lgb_params = {boosting_type: gbdt,}
     
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