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《面向金融的Python》课程材料。

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简介:
北京大学软件与微电子学院开发的《面向金融的Python》课程课件,其内容涵盖了Python编程的基础知识以及量化投资相关的综合性大作业。

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客服
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  • 计算
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    《金融计算课程教材》是一本全面介绍金融工程与计算技术相结合的专业书籍,旨在为学生提供现代金融市场分析、风险管理及投资策略所需的理论知识和实用技能。书中涵盖了数值方法、编程技巧以及实际案例研究,帮助读者理解并应用复杂的金融模型。 我从淘宝购买了《金融计算》的PDF完整扫描版中文教材,这是香港大学计算机系financial computing课程使用的教材。
  • Python本科期末量化回测系统源码(专业).zip
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    本项目为针对金融专业的本科生设计的Python编程课程期末作业,旨在通过构建金融量化交易策略回测系统来加深学生对金融市场分析和算法交易的理解。该项目包括了数据处理、模型建立以及结果评估等多个环节,帮助学习者掌握使用Python进行金融数据分析与建模的基本技能。 面向金融的Python本科期末大作业量化回测系统源码包括以下几个类: 1. **数据读取类**:`ReadFile` - 所在文件:`fileRW.py` - 功能:从pickle类型的数据中读入原始数据。 2. **单只股票信息管理类**:`StockInfo` - 所在文件:`stockInfo.py` - 功能:给定股票ID,用户可以访问该股票的所有相关信息。可以根据需要扩展设计更多功能。 3. **回测类**:`BackTest` - 所在文件:`backTest.py` - 功能:调用策略类,在历史数据中根据设定的交易策略进行模拟交易;记录并更新每天的资金变化和持仓详情,并计算每日收益率。会调用日志纪录类来保存每个交易日的持仓信息。 - 支持自定义回测时间段、初始资金量、持有周期及同时持有的股票数量等参数。 4. **数据预处理类**:`PreHandle` - 所在文件:`pre_handle.py` - 功能: - `prehandle(self, dict)` :用于涨幅策略的数据预处理。 - `prehandle_db_avg_stgy(self,dict)`: 用于双均线策略的数据预处理。 5. **策略类**:`Strategy` - 所在文件:`strategies.py` - 功能:定义交易规则,根据历史数据更新持仓情况;当前已实现涨幅策略和双均线策略。
  • 鼎美(前端页)全套页
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    鼎美金融前端页面素材集包含网站设计所需的所有视觉元素和交互组件,适用于快速构建专业、安全且用户友好的网页界面。 这是一份非常适合新手学习的前端页面素材,非常有价值的学习资源。建议尽快下载。
  • 《适用于领域Python
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    本课程提供深入浅出的指导,帮助学生掌握使用Python进行数据分析、量化交易及风险管理等金融领域应用的核心技能。 北京大学软件与微电子学院的《面向金融的Python》课程课件涵盖了Python基础以及量化投资的大作业。
  • 数学论文.doc
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    本论文聚焦于金融数学领域中的核心问题与应用,探讨了定价模型、风险管理及衍生品分析等关键议题,旨在为金融市场提供理论支持和实践指导。 金融数学是一门结合了金融经济、概率统计与数学建模的学科,主要研究金融市场中的量化分析以及金融工具定价问题。本段落将围绕二叉树模型、几何布朗运动、Black-Scholes(B-S)模型及对冲策略这四个关键知识点进行深入探讨。 一、二叉树模型参数估计 二叉树模型是一种用于模拟股票价格动态变化的工具,主要用于期权定价研究中。在Hull-White算法中,我们需要估算两个重要参数u和d,它们分别代表股价上升和下降的概率值。假设股价遵循独立伯努利随机变量分布,则可以通过市场数据样本均值与方差来计算出u和d的具体数值。例如,在分析中国农业银行2013年的股票价格时,可以选取不同时间间隔(如一天、一周或半个月)构建二叉树模型,并以此预测未来股价走势。 二、几何布朗运动估计及模拟 描述股票价格随机波动的经典数学模型为几何布朗运动。在这个过程中,股价S随时间t变化由一个随机过程B(即布朗运动)和两个常数μ与σ共同决定。通过利用历史数据进行分析,我们可以估算出波动率σ和平均回报率μ的具体数值。实际操作中首先计算样本均值及方差,并依据这些统计量求得μ和σ的估计值;随后生成符合正态分布特性的随机序列以模拟几何布朗运动过程,并与真实股价对比验证模型有效性。 三、B-S模型及其多期二叉树期权定价 Black-Scholes(简称B-S)理论是评估欧式期权价格的重要工具,其公式考虑了股票现价、执行价格、无风险利率等关键因素。此外还有另一种常用方法即使用多次分割股价路径的多期二叉树来计算期权价值。通过对比这两种模型预测结果之间的差异性,可以评价它们各自的拟合度和准确性表现情况;例如,在分析2013年11月16日市场数据时发现两者在趋势上基本一致但几何布朗运动更准确地模拟了股价波动。 四、对冲策略 降低投资组合风险的一种常用手段是对冲操作,这主要通过计算希腊字母如Delta来实现。它表示股票价格变化量与期权价值之间关系的度量指标之一。基于给定案例中的数据,我们可以通过调整持股数量以达到抵消市场价格变动影响的目的;例如,在卖出1000股后根据事先确定好的Delta值进行动态再平衡操作从而完成对冲目标。 总结: 金融数学领域包含了从二叉树模型到几何布朗运动等众多理论和方法,并在金融市场中得到广泛应用,包括期权定价与风险管理等方面。通过实际数据的分析及模拟实验可以更深入地理解和应用这些理论知识以预测未来股价趋势并制定有效的投资策略;学习该学科不仅需要具备扎实数学基础还必须掌握将抽象概念转化为实践操作的能力。
  • 设计复合属氧化物光学Python代码下载
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    本资源提供用于逆向设计复合金属氧化物光学材料的Python代码下载。通过优化算法预测理想的材料成分与结构,以实现特定光谱性能,适用于科研人员和学生进行材料科学的研究与教学。 基于迁移学习的光学材料逆向设计项目使用了深度迁移学习技术来开发复合金属氧化物光学材料的设计模型。该项目包含多个源代码文件: - `model_training.py`:用于训练第一个模型,该模型可以从成分数据中预测光吸收光谱。 - `model_transfer.py`:将从第一个模型中学到的参数转移到第二个模型,并使用新的数据集B对其进行微调。 - `GA_inverse_design.py`:通过遗传算法(GA)对指定元素的设计公式进行逆向设计。 - `BO_inverse_design.py`:利用贝叶斯优化方法对特定元素的配方进行反演计算。 - `GA_inverse_design_elements.py`:使用遗传算法为未指定具体成分的情况下,寻找合适的材料组成方案。 - `BO_inverse_design_elements.py`:采用贝叶斯优化技术来解决没有明确给定元素时的设计问题。 关于更多详细信息和操作指南,请查阅项目中的README.md文件。
  • 弹头
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    《合金弹头》是一款经典横版射击游戏系列,玩家在游戏中扮演士兵,驾驶坦克、搭乘飞机,在充满挑战的任务中击败敌人。材料一词可能指的是游戏中武器装备的设计元素或制造背景,但通常与游戏的核心内容关联不大。如需具体信息,请指定相关细节。 合金弹头的各种图片素材包括爆炸场景、战斗场面以及人物形象。
  • 设计
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    《塑料材料课程设计》是一门专注于塑料工业领域的专业课程,涵盖了从原材料选择到制品成型的各项技术与实践内容。通过系统学习和实验操作,学生能够掌握塑料加工的基础理论及应用技能,为将来在相关行业中的工作打下坚实基础。 ### 塑料课程设计——注塑模具设计计算详解 #### 一、引言 在塑料加工领域,注塑模具的设计至关重要。一个优秀的模具设计不仅能提高生产效率,还能确保产品的质量稳定。本篇文章将根据“塑料课程设计”的描述,详细介绍注塑模具中凹凸模的设计计算方法,并对涉及的各种系统进行计算分析。 #### 二、注塑模具基础知识 在开始具体的计算之前,我们先了解一些注塑模具的基础知识: 1. 注塑模具:用于生产塑料制品的一种工具。通过加热使塑料熔化后注入模具内冷却成型。 2. 凹模与凸模:模具中的两个主要部件,凹模形成产品的外表面,而凸模则形成产品的内表面。 3. 塑料收缩率:塑料在冷却过程中体积会缩小,这个变化的百分比称为塑料的收缩率。对于模具设计来说非常重要。 #### 三、模具成型零件工作尺寸与塑件尺寸的关系 模具成型零件的工作尺寸需要根据塑件的尺寸进行计算。这里介绍了一种计算方法,通过考虑塑料的收缩率、塑件的公差以及模具的制造公差等因素来确定模具成型零件的尺寸。 #### 四、型腔尺寸计算 **1. 型腔径向尺寸计算** 公式为:\[L_{M} = (1 + S) \cdot L_{P} - X \cdot \Delta + \delta z\] - 其中,\(L_{M}\) 为型腔的径向尺寸。 - \(L_{P}\) 为塑件的最大基本尺寸。 - \(S\) 为塑料的平均收缩率(例如本例中的0.7%)。 - \(\Delta\) 为塑件的公差。 - \(\delta z\) 为模具的制造公差。 - \(X\) 为修正系数,通常取值范围为0.5到0.75之间。 **示例计算**: 对于塑件尺寸\(L_{P} = 42mm\), 公差\(\Delta = 0.28mm\), 修正系数\(X = 0.75\),则型腔径向尺寸计算结果为:\[ L_{M} = (1 + 0.007) \cdot 42 - 0.75 \cdot 0.28 + 0.09330 = 42.084 + 0.0933mm\] - 同理,对于其他尺寸进行类似计算。 **2. 型腔深度尺寸计算** 公式为:\[H_{M} = (1 + S) \cdot H_{P} - Y \cdot \Delta + \delta z\] - 其中,\(H_{M}\) 为型腔的深度尺寸。 - \(H_{P}\) 为塑件的最大基本尺寸。 - \(Y\) 为修正系数,本例中取值为23。 **示例计算**: 对于塑件尺寸\(H_{P} = 11mm\), 公差\(\Delta = 0.18mm\), 修正系数\(Y = 23\),则型腔深度尺寸计算结果为:\[ H_{M} = (1 + 0.007) \cdot 11 - 23 \cdot 0.18 + 0.060 = 10.957 + 0.06mm\] #### 五、型芯尺寸计算 **1. 型芯径向尺寸计算** 公式为:\[l_{M} = (1 + S) \cdot l_{S} + Z \cdot \Delta - \delta z\] - 其中,\(l_{M}\) 为型芯的最大基本尺寸。 - \(l_{S}\) 为塑件的最小基本尺寸。 - \(Z\) 为修正系数,本例中取值为0.75。 **示例计算**: 对于塑件尺寸\(l_{S} = 40mm\), 公差\(\Delta = 0.26mm\), 修正系数\(Z = 0.75\),则型芯径向尺寸计算结果为:\[ l_{M} = (1 + 0.007) \cdot 40 + 0.75 \cdot 0.26 - 0.087 = 40.475 - 0.087mm\] **2. 型芯高度尺寸计算** 公式为:\[h_{M} = (1 + S) \cdot h_{S} + W \cdot \Delta - \delta
  • 反欺诈机器学习项目班_ Python欺诈中应用_ Python实战_ 基于机器学习和Python反欺诈
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    本课程聚焦运用Python及机器学习技术解决金融领域面临的欺诈问题,涵盖数据分析、模型构建与评估等内容,助力学员掌握实用技能。 基于Python的金融反欺诈实战练习,附PPT讲解、源码及数据集。