In :char_df‘’Loan_Title‘.
类别:“债务合并”、“信用卡再融资”、“住房改善”、“信贷整合”、“绿色贷款”、“其他”、“搬家和搬迁”、“信用卡”、“医疗费用”、“再融资”、“信用卡合并”、“贷款俱乐部”、“债务合并贷款”、“主要购买”、“假期”、“业务”、“信用卡支付”、“信用卡”、“再投资”、“个人贷款”、“cc refi”,“合并”、“医疗”、“贷款1”、“合并”、“信用卡合并”、“汽车融资”、“债务”、“购房”、“自由”、“合并”、“摆脱债务”、“合并贷款”、“部门合并”、“个人”、“信用卡”、“浴室”、“再融资”、“信用卡贷款”、“住房”、“2013年债务合并”
我正在尝试在SQL中对金融资产(股票、债券、现金等)进行建模,并将这些资产中的每一种都作为相应的货币(USD、CAD等)。
我建模的方法是,货币有一个“to -usd- asset”,它指向货币兑换资产(即),因此我可以将每个值标准化为一种货币,但这会产生循环依赖。
这里是sqlalchemy的快速布局,尽管我的问题不一定与SQLAlchemy相关:
class Currency(Model):
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(256), nu
我有一个问题,一个插件是如何在一个变量选择后,在一个可变的产品页面上显示融资价格。
原始代码:
if (is_product())
{
/**
* Calculate and display installmentes for each child in variation product
*/
add_action('woocommerce_before_single_variation', array($this, 'fswp_variable_installment_calculation'), 99);
}
正
我需要查询谷歌金融的高股价,因为在整个期间,一个特定的股票已经持有。2000年购买的一只股票可以不包括在内。其余的投资组合购买都是从12-31到2004年至今。对于下面的脚本,结果集似乎太大了。
是否有一种方法可以将其分解为单独的API调用,从而使结果集更小,但仍然提供回到12-31-2004的历史数据?
function stockHigh(ticker, startDate, endDate) {
//returns https://developers.google.com/apps-script/class_financeresult
var financeResult = Fi
我正试图用几何布朗运动来定价一种杠杆式低价(LDAO)障碍看涨期权。
我的python脚本在下面。我不知道如何正确地模拟当股票价格上涨时增长的障碍B和杠杆因素,这些因素会使收益倍增。
该选项的特点如下。
LDAO的“杠杆”部分如下所示。当你买入买入期权时,你只需支付基础资产现货价格S0的一部分。卖方提供融资F0,以购买其余的。换句话说,期权的买入价格是:P = S -/- F.As a buyer,您支付利息i关于融资水平的F.The“下落不明”部分的结构如下。当基础资产的价格S跌破壁垒B时,期权被取消,标的资产以活跃的市场价格出售。当现货价格S1低于融资F时,您的最终价值为零。如果现货价格高