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恐慌指数VIX数据波动率

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简介：
简介：恐慌指数VIX衡量股市未来30天预期波动率，反映市场风险偏好与投资者情绪。数值越高，表示市场对未来股价大幅震荡的担忧越大。 波动率/恐慌指数VIX数据 - 根据实盘原始股票期权行情数据计算得出，时间范围从2015年1月到2020年6月（持续更新中）。依据Cboe Volatility Index官方白皮书进行计算。数据格式为bson/json，适用于MongoDB数据库。若需分钟级别数据或其它格式如excel/csv，请告知需求。若有更多历史和不同频率的实时数据需要提供，请联系相应渠道获取详情。

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  • 恐慌指数VIX数据波动率
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    简介：恐慌指数VIX衡量股市未来30天预期波动率，反映市场风险偏好与投资者情绪。数值越高，表示市场对未来股价大幅震荡的担忧越大。 波动率/恐慌指数VIX数据 - 根据实盘原始股票期权行情数据计算得出，时间范围从2015年1月到2020年6月（持续更新中）。依据Cboe Volatility Index官方白皮书进行计算。数据格式为bson/json，适用于MongoDB数据库。若需分钟级别数据或其它格式如excel/csv，请告知需求。若有更多历史和不同频率的实时数据需要提供，请联系相应渠道获取详情。
     
  • Python VIX恐慌指数计算代码.zip
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    这段代码提供了一个使用Python语言计算VIX（恐慌指数）的方法。适用于对金融市场和量化交易感兴趣的用户下载学习。 Python可以用来计算恐慌指数VIX。这种方法通常涉及使用历史期权价格数据来估算市场对未来波动性的预期。在实现这一功能时，需要确保所使用的数据集涵盖了足够长的时间段，并且能够准确反映市场的变化情况。此外，在编写代码的过程中，应当注意选择合适的数据处理和统计分析方法以提高计算的准确性。
     
  • 中国股市实时VIX波动率指标模块
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    本模块提供中国股市实时VIX波动率指标数据，帮助投资者评估市场风险和情绪变化，做出更明智的投资决策。 计算中国ETF股票期权的实时VIX波指的模块（根据CBOE Volatility Index算法）可以连接实时期权行情数据，实现秒级VIX更新基于Python语言。
     
  • 基于期权数据实现VIX和CX指数——MATLAB开发(芝加哥期权交易所的走廊隐含波动率)
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    本项目利用MATLAB编程技术，分析芝加哥期权交易所(CBOE)的数据，旨在计算并展示VIX与新型波动率指标CX的数值。CX作为衡量市场预期风险的新工具，通过特定期权价格揭示股票市场的短期波动性。结合VIX指数，该项目提供了一个更全面的风险评估框架，尤其关注于走廊策略下的隐含波动率。 给定两个期限的多次执行期权数据，代码实现了 VIX 和 CX 指数。该实现基于以下文献：Andersen、Torben G.、Oleg Bondarenko 和 Maria T. Gonzalez-Perez 的“通过走廊隐含波动率探索回报动态”，发表于《金融研究评论》第 28 卷第 10 期（2015 年），页码为 2902-2945。
     
  • 恐龙新世纪Jack全部动作数据
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    《恐龙新世纪Jack》是一部充满动感与创意的动画作品，本资料包含主角Jack所有精彩的动作场面数据，带领观众深入探索一个全新的恐龙时代。 恐龙新世纪hackrom资料：从IDA工具中整理并导出玩家角色Jack的所有动作数据，可用于修改Jack人物对应的sprite、帧时间、攻击判定以及选择不同的人物框和打击框。 测试教程： 1. 使用MAME模拟器，并开启其调试功能。 2. 选择JACK.T文件进入游戏。 3. 打开调试界面，在指令行输入`rw@9e45e=$xxxx`，其中$xxxx的值对应文件中相应动作的图号。例如，输入命令`rw@9e45e=$2544`后，可以看到当前角色的第一个动作变为一只翼龙。 4. 请注意该指令在较早版本的MAME上可能无法使用；如遇此情况，请尝试下载更新版的MAME。 本段落件适用于街机逆向研究爱好者。若对这一领域不够熟悉，则请谨慎操作并进行相关学习。
     
  • 波动率_波动率计算_GARCH模型波动率_garch_garch波动率_
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    简介：本文探讨了波动率的概念与重要性，并详细介绍了GARCH模型在金融时间序列中用于预测和计算波动率的应用方法。 计算波动率可以基于GARCH模型进行，该方法涉及四个数据集的应用。大家可以尝试一下这种方法。
     
  • 基于全球恐怖主义数据库的GTD数据分析
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    本研究利用全球恐怖主义数据库（GTD）的数据，深入分析了近年来全球恐怖袭击的趋势、模式和影响，旨在为反恐政策提供数据支持。 我们选择了START联盟的全球恐怖主义数据库第2版。该数据库包含了超过170,000次恐怖袭击的信息。“全球恐怖主义数据库（GTD）是一个开放源代码库，记录了从1970年至2016年期间在全球范围内发生的各种恐怖事件信息，并计划每年更新一次。它收录的资料涵盖了国内外恐怖主义活动的情况，在此时间段内共收集到了超过170,000个案例的数据。该数据库由位于马里兰大学的国家恐怖主义与对策研究联盟（START）的研究人员负责维护。” 这个数据集包含有关以下方面信息：事件的身份和日期、发生地点、袭击详情、所使用的武器类型、目标或受害者的信息，以及犯罪者的相关信息等。 对于数据分析部分，我们使用了该数据库中1970年至2017年期间的恐怖袭击记录。但需要注意的是，在数据集中缺失了关于1993年的信息。此外，一些列包含字符串数据或者类别编号，而其他的数据则需要通过特定条件进行筛选和处理（例如针对gname等字段）。
     
  • 数据传输速率、波特率与符号率在数字通信中的作用
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    本文章探讨了数据传输速率、波特率及符号率在数字通信系统中的重要性及其相互关系。通过实例解释这些概念如何影响信息的有效传递和网络性能。适合对数字通信原理感兴趣的读者阅读。 在数字通信领域，数据传输速率、波特率（调制速率）和符号率是三个关键概念，它们共同决定了通信系统的性能与效率。 首先，数据传输速率通常用比特率（bps）来表示，在数字通信系统中每秒钟可以传输的数据量即为该指标。这个标准反映了系统处理及传递信息的速度。例如，当我们下载文件或在线观看视频时，数据传输速率直接影响到数据流的快慢程度。 其次，波特率指的是在调制过程中载波信号频率变化的速率。数字通信中的数据信号通过改变载波参数（如幅度、相位或频率）来传输信息，在QPSK调制中每个符号代表两个比特的信息，因此其波特率为比特率的一半；而在64QAM等高阶调制方式下，一个符号可以携带六个比特的信息，故此情况下的比特率为波特率乘以log2(64)。 第三点是符号率（单位码元速率），即每秒钟发送的符号数量。每个符号在数据传输中代表不同的信息量，在二进制系统里，如果一个符号对应单一位，则其与比特率相同；但当采用多进制编码时，比特率为符号率乘以log2(m)，其中m是单个符号所能表示的比特数。 除此之外，还存在一种关系式：BW=SR(1+α)。这里BW代表传输带宽，SR为单位时间内发送的码元数量（即符号率），而α则是低通滤波器滚降系数的影响因素，它对信号占用频谱范围有直接影响。较小的滚降系数意味着更高效的频谱利用但实现难度较高；较大的滚降系数则会增加所需带宽却能提供更好的外部噪声抑制效果。在实际应用中，如数字电视系统会选择合适的α值以平衡性能和复杂度之间的关系。 总之，数据传输速率、波特率（调制速率）以及符号率是设计高效可靠通信网络的核心参数。它们之间相互影响，并且不同的调制技术也会产生差异化的比特率与符号率表现形式。因此，在选择具体的调制方式时需综合考量传输速度需求、带宽限制及实现难度等因素，以便达到最优的系统性能和效率。
     
  • 基于GARCH模型的上证180指数收益率波动率实证分析（2012年）
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    本研究运用GARCH模型对2012年的上证180指数日收益率进行波动性分析，揭示了市场风险特征及变化趋势。 本段落运用基于时间序列分析的GARCH模型对2009年1月1日至2012年6月1日期间我国上证180指数的日收益率数据进行了波动率研究。根据日收益序列的特点，建立了GARCH(1, 1)模型，并通过实证结果验证了该模型的有效性。结果显示，所建立的GARCH(1, 1)模型在衡量上证180指数收益率的波动率方面具有显著性和准确性，这为资产收益率管理及风险控制提供了重要的实践价值。
     
  • FK变换模块数据处理_worried73w_地震分析_波数与频率波数域研究
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    简介：本文探讨了在地震数据分析中运用FK变换模块进行高效数据处理的方法，特别聚焦于波数和频率波数域的研究，旨在提升地震波信号的解析精度。作者worried73w通过深入分析，提出了一套优化的数据处理方案，为地震学研究提供了新的视角和技术支持。 将地震数据进行频率波数域变换后，可以对其进行分析与去噪处理。