如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
本篇对美式期权和百慕大期权用 PDE FD 做定价。它们都有提前执行 (early exercise) 的特征，前者可以在任意时间提前行权，后者只能在规定好的一组日期上提前行权，因此所有特征一样时
但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。但比较棘手的问题是，无法直接通过反解看涨期权定价式子或看跌期权定价式子将σ表示为变量c(或p)、S、K、r、T的函数，只能运用迭代方法求解出隐含的σ值。常用的迭代方法包括牛顿迭代法和二分查找法。
在传统的金融理论中，理性和同质的投资者是核心假设之一，表明每个投资者都有相同的信息，从而做出同样的决定。然而，投资者显然是不均衡的，信息的不对称在股市中很普遍。当知情投资者优先考虑某种类型的资产时，该类资产可能包含更多隐含信息。
在金融领域，计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码，从而提高了研究效率。但是，一般的Python代码速度很慢，不适合用于生产环境。在这篇文章中，我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
利用刚才工商银行股票期权作为分析对象，通过 Python 演示期权价格与基础资产(股票)价格、期权执行价格、波动率、无风险收益率、期限等变量之间的关系。
基于Web前端的量化交易应用WebTrader终于开发完成，之前实在是跳票许久。在此首先要感谢下负责开发Web前端的社区成员cccbbbaaab（这名字，怎么说呢~）和他的团队，在短短两周的时间内就完成了后端服务的测试和前端页面的开发工作，效率和质量都杠杠的。 WebTrader WebTrader应用位于examples/WebTrader目录下，使用时需要分别启动： server.py：基于vnpy.rpc模块实现的交易服务器，包含CTP接口和CTA策略模块 run.py：基于Flask实现的Web服务
随着金融行业的发展，金融相关的数据变得越来越有价值。股票的历史数据就是一种非常重要的时间序列数据，本文介绍一个不需要自己动手写爬虫就能够获取各个公司的股票信息的Python库——yfinance。
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
本文为英伟达GPU计算加速系列的第四篇，主要基于前三篇文章的内容，以金融领域期权估值案例来进行实战练习。前三篇文章为：
2020 年 4 月 20 日美国原油期货价格暴跌约 300%，收于每桶 -37.63 美元。各大财经号都开始分析表达自己的看法。看法无对错，但有利益方总是挑着对自己有利的观点看，比如多头受害者就疯狂转发【金融监管研究院】的文章，质疑为什么不帮他们平仓止损；某行员工们就疯狂转发【秦小明】的文章，表示产品结算前操作没问题；空头受益者啥也不转发，觉得这一切很美丽。
字节期权仍在涨，主因是字节在 2023 年第三季度收入上涨 43%（达 309 亿美元），在广告和电商板块的增长尤其明显。
本文是一部分预测股价内容。结果（识别出的异常）是LSTM模型（在GAN体系结构中）中的一个特征（输入）具体请看这篇文章：
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
实际上如果是熟悉matlab操作的大神们应该改会发现这些包和matlab里面的是相通的
期权的 Delta 被定义为期权价格变动与基础资产价格变动的比率，也就是期权价格与基础资产价格之间关系曲线的切线斜率。比如，期权Dela值等于0.6就意味着当基础资产价格变化一个很小的金额时，相应的期权价格变化约等于基础资产价格变化的60%。
2021年3月11日，十三届全国人大四次会议表决通过了关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要的决议。“十四五”规划强调“数字经济”是未来推动经济发展的重要手段， 要对中国现有经济全面进行“数字化”转型，大力发展数字经济，扎实推进传统产业数字化赋能改造提升。目前在金融领域，各大国有商业银行、股份制商业银行、城商行和互联网银行也都开启了数字化转型的工作。然而，金融数字化转型推动传统业务信息化、日常操作线上化、决策分析智能化的同时，也对金融系统的算力提出了更高要求。
第一家(慧辰资讯)，十点半开始面试。部门负责人问了我十分钟的基础问题，然后开始宣传他的公司。说和华为，360，汽车市场，京东，阿里等公司有合作，专门给他们做数据服务。每个一年都是几千万的单子。他们因为只专服务于世界五百强，所以民间知名度不高。还强调他们公司即将上市，会给员工期权。说现在的员工只想要工资，不知道期权重要等等，我出门一看已经十一点半了。
近年来，期权交易变得非常流行。 在这篇文章中，您将学习一种期权交易策略，可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票。期权是一种衍生工具。衍生物被誉为20世纪后期的金融革命。衍生产品类型为远期，期货，掉期和期权。衍生工具是从另一项基础资产中获取价值的工具。对于股票期权，其价格取决于标的股票。
风险中性与无套利假设是期权定价公式的基础理论，或者说基石。我们来简单说说这两个是怎么回事吧。
在实际中，波动率会随时间的变化而变化，这意味着期权价值不仅会随着基础资产价格、期权期限的变化而变化，同时也会随波动率的变化而变化。期权的Vega(V)是指期权价值变化与基础资产波动率变化的比率。如果一个期权的Vega绝对值很大，该期权的价值会对基础资产波动率的变化非常敏感；相反，当一个期权的vega接近零时，基础资产波动率的变化对期权价值的影响则会很小。此外，基础资产本身的vega等于零，也就意味着基础资产波动率对基础资产价格的影响为零，原因是影响基础资产价格的变量中没有其自身波动率这个变量。
PCR指标（Put Call Ratio），即期权看跌看涨比，是衡量市场对于标的资产走势看法的指标之一。它通过比较看跌期权持仓量与看涨期权持仓量的比率，提供了投资者对市场情绪和预期的一种参考。
本次主要更新期权的期权风险分析数据，通过该接口可以获取三个金融期权的杠杆比率、实际杠杆比率、希腊字母风险值等的数据。
媒体报道，确定了每位员工的年终奖数额后，字节跳动“允许”部分员工不领取真金白银，而兑换成期权，价格是每股44美元（不含行权价0.02美元）的“折扣价”。
对于期权，大家对他或许是既期待又怀疑，一方面，阿里等大牌公司上市后，大量握有期权的员工都成了百万富翁，千万富翁。另一方面，上市后有些公司的期权价值被稀释，不如BAT年终奖；CTO中途离职，期权难以套现的事也时有发生；还有许多创业公司倒在半路上，员工降薪或花钱获得的期权最后形同废纸，这更是使期权背上了“虚假空”，画饼工具的不良名声。作为互联网公司的程序员，多多少少都听说乃至接触过这类事情。那么，期权究竟是什么呢，VIE结构下的期权又有什么风险呢，我们该以何种态度看待期权呢？
近年来，期权交易变得非常流行。在这篇文章中，您将学习一种期权交易策略，可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本次主要更新期权的期权折溢价数据，通过该接口可以获取三个金融期权的盈亏平衡价等的数据。
本次主要更新期权的期权价值分析数据，通过该接口可以获取三个金融期权的时间价值、内在价值、隐含波动率、理论价格等的数据。
▊《期权新世界：解读期权动态调整与策略实战》 Jack 陈竑廷 著 电子书售价：49.5元 2020年07月出版 这是一本讲解灵活应用期权的实战书，建立在作者多年的投资实战的基础上，从独特的角度解析期权，并一步步带领读者在市场变化中进场布局、动态调整、收尾出场。全书分为四大部分：期权基础知识与重要概念、看方向的期权操作、不看方向的期权操作、期权实战工具的使用。本书包含很大比例的技术分析内容，搭配国内市场案例，深入挖掘每个策略在不同环境下如何应变求生，在广度与深度兼具的说明中，帮助读者建立完整的期权操作逻辑。
“如何设置合理有效的员工股权激励、进行合理的规划布局？控制权的因素有哪些？融资前要考虑的问题是什么？税务该如何安排？”在这个期权激励已经成为创业公司刚需的时代，这些问题困扰着很多创业公司的CEO。
更新 商品期权-历史行情 接口，本接口返回商品期权当前各合约的开高低收成交量的数据。
编者按：金融衍生品定价是量化金融中最为关键的问题，当考虑多种因素进行价格评估时会遇到“维数灾难”，这种高度非线性的拟合问题正是神经网络擅长解决的，本文中的最小二乘后向DNN方法（LSQ-BDNN方法）在前面研究基础上提出了将LSQ嵌入DNN的思路，在百慕大期权和CYN中得到了精确性和时效性的验证。
一个岗位重不重要，公司对你的期望高不高。其实可以从工资结构上看出来。公司在设计岗位薪酬的时候一般分为基本工资 + 短期激励报酬 + 长期激励报酬。
本次主要更新期权的龙虎榜数据，通过该接口可以获取三个金融期权的龙虎榜数据，通过指定期权交易情况-认沽交易量、期权持仓情况-认沽持仓量、期权交易情况-认购交易量、期权持仓情况-认购持仓量等指标来返回需要的数据。
从风险溢价的角度来看，雪球类产品的本质是买方通过承担下跌的尾部风险，换取远超无风险利率的票息收入。对尾部风险的承担则是通过成为看跌期权卖方的形式实现的。
哈啰出行-运维架构专家/高级专家 100W + 期权 工作职责 1、 自动化运维工具和平台的设计和开发； 2、 应用性能监控，资源监控平台的设计和开发； 3、理解业务需求，识别系统风险，设计稳定性方案。负责高可用体系建设，如监控体系完善、故障定位、自动恢复等 ； 4、参与基础架构优化，优化工具平台：发布平台、运维自动化平台、配置管理平台等 5. 有行业眼光，持续提升运维效率和系统稳定性，引入优秀理念和工具。推动DevOPS文化理念，不断提升运维自动化水平； 任职资格 1、5年以上系统运维或者运维平
来源 ：腾讯咨询 作者：樊华—腾讯咨询总监 ESOP专家顾问 ---- 阅读大概需要10分钟，建议先收藏，再细品 全球疫情的蔓延让我们意识到了艰难的时刻还远没有过去，但工作要继续，企业要发展，真正能够支撑企业、带领企业走出困境的唯有人才，如何让股权激励在保留和激励人才上真正发挥作用，伴随企业生命周期中的各个发展阶段呢？ 我们选择了Google和Facebook两个科网巨擎，对其创立至今的股权激励实践进行了深入研究与剖析，并在本文后半部分做出了详尽的案例解读。Google成立超过20年，经历了互联
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增
公众号推送了很多技术类的文章，今天为大家带来一篇软文，直指交易实战。所有策略、算法等，可能都需要经过实践的检验和不断的改进才有可能为你带来一定的财富，但也不是永远的。
Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。
个月的部分，就是年终奖。 年终奖没有一个统一的标准，有些好的公司会写到劳动合同上，有些则不写，甚至还有连 offer 上都不写年终奖细则的公司，仅在与 HR 的交流中进行口头承诺； 年终奖和签字费不同，是后面的年份都按这个标准执行，并非只承诺入职第一年的哈。除非晋升或者内部调岗，才有可能会重新调整（这个有不少同学搞混这个）。
在本文中随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理
要想不用一个数学模型只用大白话说明白Black-Scholes这个伟大的期权类衍生品定价模型，似乎与用地球语言解释火星文化一样的困难。所以我的所谓白话也不可能是真的大白话了，总要摆出几个简单的数模以说明问题。只不过这些数学上的东西我相信有一点数学和统计学基础的朋友都能看的明白了。事实上即使摆出一大堆数学模型，我也没有能力真的写出其推导的全过程。幸好我的目的不是写清楚BS模型的推导，而是从其原理性的东西出发，得到在目前市场条件上使用此模型带有“批判”性质的结论。
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有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
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