DupireNN：基于dupire公式的神经网络，用于局部波动性金融代码的实现。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该MATLAB代码由Chataigner，Cousin，Crepey，Dixon和Gueye撰写。若将此代码用于学术研究，请务必进行引用，按照Chataigner，A.Cousin，S.Crepey，MFDixon和D.Gueye的规范：工作文件，2020年。此外，M.Chataigner，S.Crepey和M.Dixon发表于“风险”期刊8（3），第82页的特刊“金融学中的机器学习”，由托尔斯滕·施密特编辑于2020年。该笔记本dupireNN.ipynb利用Dupire公式实现了神经网络对局部波动性的预测。鉴于GitHub文件大小的限制（单个文件最大25MB），我们已从笔记本中删除了所有输出结果。在此笔记本中仅保留了原始代码。另一个笔记本MCBacktests.ipynb则采用了Gatheral，J.和Jacquier，A.（2014）在“无套利SVI波动率表面”中所提出的方法来校准隐含波动率。SSVI校准的思路借鉴了PhilippRindler（2020）提供的MATLAB代码。Gatherals和Jacquier构建的无套利SVI波动性表面也包含在内。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Matlab代码金融-DupireNN：运用Dupire公式计算的神经网络局部波动率

优质

Matlab代码金融-DupireNN项目利用Dupire公式和神经网络技术来高效计算金融市场中的局部波动率，适用于期权定价与风险评估。 MATLAB代码金融DupireNN的作者是Chataigner, Cousin, Crepey, Dixon 和 Gueye。如果使用此代码进行研究，请引用如下文献：A. Chataigner，S. Cousin，S. Crepey，M.F. Dixon和D.Gueye的工作文件（2020年）。以及 M.Chataigner，S.Crepey 和 M.Dixon 的文章《风险》第8卷第3期, 页码82 (特刊金融学中的机器学习)，由Thorsten Schmidt编辑(2020)。笔记本dupireNN.ipynb 使用Dupire公式实现了神经网络局部波动性。由于GitHub的文件大小限制（每个文件最大为25MB），我们删除了该笔记本的所有输出结果，仅保留代码部分在此笔记本中展示。另一个名为MCBacktests.ipynb 的笔记本使用Gatheral 和 Jacquier (2014) 在“无套利SVI波动率表面”一文中提出的方法来校准隐含波动率。SSVI的校准灵感来自Philipp Rindler（2020）编写的Matlab代码。此外，该工作参考了Gatheral 和 Jacquier 的《无套利SVI波动性表面》中的MATLAB中央文献。

基于Matlab的神经网络代码实现

优质

本项目基于Matlab平台，实现多种神经网络算法的代码编写与应用，包括前馈网络、自组织映射及时间延迟网络等，适用于科研和教学。基于MATLAB实现常见神经网络，包括BP神经网络的数据分类、PID控制、RBF网络、GRNN、Hopfield网络、SVM和支持向量机算法、自组织映射（SOM）以及Elman网络。

基于Python的BP神经网络实现（含代码）

优质

本文章介绍了如何使用Python语言来实现BP（反向传播）神经网络，并附带了详细的源代码。适合初学者学习和实践。用Python实现的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归及BP神经网络等多种类型。今天我们将讨论BP神经网络，并介绍一个三层的示例模型。在该模型中： - 输入层包含三个单元（其中一个为补上的偏置项，通常设为1）。 - 表示第j层中的第i个激励值或称为单元。 - 代表从第j层到第j+1层映射的权重矩阵，即每条边的权重。因此可以得出以下结论。

基于Verilog的尖峰神经网络代码实现----

优质

本研究探讨了利用Verilog硬件描述语言来设计和实现尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的方法。通过模拟生物神经系统中的尖峰活动，我们开发了一套高效的SNN代码库，旨在提高计算效率与灵活性。该工作为构建高性能、低功耗的神经形态系统提供了新的途径。尖峰神经网络的Verilog代码实现

基于神经网络模型的数学公式识别（Python实现）.zip

优质

本项目提供了一个基于神经网络模型的数学公式识别系统，并用Python语言实现了该系统的开发。通过深度学习技术，该项目能够高效准确地识别各类复杂手写和印刷数学公式。 Python 3.5 和 TensorFlow 1.12.2 的使用方法可以参考相关文档或教程。此外，在处理 LaTeX 文件转换为 PDF 格式时可利用 latex 工具，而 ghostscript 可用于图片的处理工作；在需要将 PDF 转换为 PNG 图片格式的情况下，则可以考虑使用 magick 这一工具。

基于FPGA的神经网络实现

优质

本研究探讨了在FPGA平台上高效实现神经网络的方法和技术，旨在加速深度学习模型的应用和部署。在现代计算机科学领域，神经网络已成为人工智能研究的重要组成部分，在机器学习与深度学习的应用上发挥着关键作用。FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为一种可重构硬件设备，凭借其灵活性及高性能特性被广泛应用于加速神经网络计算过程。本段落由外籍专家撰写，深入探讨了如何利用FPGA技术实现高效、低延迟的神经网络运算。文中详细介绍了神经网络的工作原理：它模仿人脑处理信息的方式构建而成，包含输入层、隐藏层和输出层等部分；各层级之间通过权重连接，并借助反向传播算法调整这些权重以优化特定任务性能。 FPGA是一种集成电路，其逻辑单元可根据需求配置为实现各种功能的硬件。相比CPU，FPGA在并行处理及重复操作方面具有显著优势，在大规模矩阵运算和卷积计算（如神经网络中的前向与后向传递）中表现出更高的效率。利用FPGA实现神经网络通常包括以下步骤： 1. 设计神经网络架构：确定层数、每层的节点数量以及激活函数等参数； 2. 映射任务至硬件：将运算任务分解成适合于FPGA执行的形式，例如通过并行乘法和加法操作来处理权重矩阵； 3. 编程FPGA：使用如VHDL或Verilog这样的硬件描述语言编写代码以定义神经网络的物理实现方式； 4. 综合与配置：利用综合工具将上述代码转换为逻辑门电路，并将其加载到实际的FPGA芯片上进行配置； 5. 验证和优化：在真实环境中运行并根据结果调整参数，如增加并行性、降低能耗或提高吞吐量等。通过使用FPGA实现神经网络的优势包括： - 提升速度：由于其强大的并行处理能力，使得计算性能远超CPU，在大规模并发操作中尤为突出； - 节能效果好：相对GPU和CPU而言，FPGA能够在提供高性能的同时显著降低能耗，这对于能源限制的应用场景至关重要； - 高度定制化：用户可根据具体应用场景调整硬件逻辑以实现针对特定任务优化的神经网络解决方案。综上所述，《神经网络的FPGA实现》一文全面解析了上述概念，并可能提供了实用技巧和案例研究。通过阅读该文章，读者不仅能深入理解神经网络的工作机制，还能掌握如何利用FPGA这一强大平台来提升其运行效率。这对于致力于AI硬件加速领域的工程师而言具有极高的参考价值。

基于FPGA的神经网络实现

优质

本研究探索了在FPGA平台上高效实现神经网络的方法，旨在提升计算效率和灵活性，适用于各种机器学习应用。用FPGA实现神经网络的一篇文章很有帮助。我已经成功实现了！

基于C++的神经网络实现

优质

本项目致力于构建一个高效、灵活的C++库，用于实现和训练各种类型的神经网络模型。通过模块化设计，支持前馈、卷积等网络结构，并提供详细的文档与示例代码以供学习和开发使用。尽管用C++实现神经网络可能较为复杂，但如果采用一些技巧，则在编写代码时会更加得心应手，并且核心代码量可以控制在一百行左右。由于C++没有内置的向量和矩阵库，建议自己创建Vector、Matrix类以及相关的数学运算操作，最好支持链式调用。避免使用索引形式来推导和实现反向传播算法，采用矩阵形式会更简洁，并且不容易出错。从顶层框架设计的角度出发，可以先定义一些基类如Model类和数据库类，并确定几个通用的接口。在具体实现特定算法时，则只需针对这些接口进行开发。最近我用C++11语言，在Visual Studio 2017环境下成功实现了基本的神经网络模型，其中包括逻辑回归（LR）以及多层神经网络（NN）。

基于Matlab的卷积神经网络实现与代码

优质

本项目利用MATLAB开发了卷积神经网络（CNN）模型，并提供了详细的代码和注释，适用于图像识别任务。 CNN卷积神经网络的Matlab实现例程使用了matlab R2019a自带的深度学习工具箱。

基于MATLAB的神经网络非线性识别实现

优质

本研究采用MATLAB平台，探讨并实现了利用神经网络进行非线性系统识别的方法和技术，验证了其有效性和准确性。用MATLAB神经网络实现非线性识别涉及利用该软件的工具箱来建立、训练并应用人工神经网络模型，以解决复杂的非线性问题。这种方法通常包括数据预处理、选择合适的网络架构（如多层前馈网络或径向基函数网络）、设定学习算法及参数，并通过测试集验证模型性能等步骤。