python歷史波動率

『壹』 有大神能給寫下用python怎麼算歐式股票期權的隱含波動率么

用BS model計算歐式call option的implied volatility。
稍微修改一下也可以算put option。計算結果可以和期權計算器上的結果對比。

『貳』 python能做什麼有趣的東西

python能做什麼有趣的東西？下面給大家介紹35個Python實例：
1. Python3 實現圖片識別
2. Python3 圖片隱寫術

3. 200 行 Python 代碼實現 2048
4. Python實現3D建模工具
5. 使用 Python 定製詞雲
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13. Python 的循環語句和隱含波動率的計算
14. K-近鄰演算法實現手寫數字識別系統
15. 數獨游戲的 Python 實現與破解
16. 基於 Flask 與 MySQL 實現番劇推薦系

17. Python 實現英文新聞摘要自動提取
18. Python 解決哲學家就餐問題
19. Ebay 在線拍賣數據分析
20. 神經網路實現人臉識別任務
21. 使用 Python 解數學方程
22. Python3 實現火車票查詢工具
23. Python 實現埠掃描器
24. Python3 實現可控制肉雞的反向Shell
25. Python 實現 FTP 弱口令掃描器
26. 基於PyQt5 實現地圖中定位相片拍攝位置
27. Python實現網站模擬登陸
28.Python實現簡易區域網視頻聊天工具
29. 基於 TCP 的 python 聊天程序
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31. 高德API + Python 解決租房問題
32. 基於 Flask 與 RethinkDB 實現TODO List
33. Python3 實現簡單的 Web 伺服器
34. Python 實現 Redis 非同步客戶端
35. 仿 StackOverflow 開發在線問答系統

『叄』 python編程求解答哦！下面是我的程序，現實錯誤如圖所示。求解惑~

訪問了某個不存在的字典key

『肆』 第1章 為什麼將Python用於金融

python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首選的語言。
為什麼將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。

『伍』 Quant 應該學習哪些 Python 知識

Python是非常適合做quant類工作的語言，本身就是科學計算方面的統治級語言，現在加入了IPython，pandas等重量級神器，為Quant類工作量身定做，而且仍在飛速發展中，以後會越來越重要。
關於其他語言，首先介紹一下我自己最喜歡的一個比較小眾的組合，Mathematica+Java/Scala。
Mathematica的優點在於：本身提供函數式的編程語言，表達能力非常強大，比如Map/Rece是標配，很多時候不需要去做煩人的for循環或下標控制，排版經常可以直接照數學公式原樣輸入，即直觀又不容易寫錯；代碼和輸出混排的排版方式使得建模時的演算和推理過程非常流暢，甚至還可以直接生成動畫，對於找直觀理解非常有幫助（這幾點分別被IPython和R偷師了一部分）。Mathematica的缺點在於對金融類的時間序列數據沒有很好的內建支持，使得存儲和計算都會比較低效，因此需要用內嵌Java的方式來補足，對於數據格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala實現。這個組合在我心目中無出其右，不論是快速建模，還是建模轉生產，都遠遠領先於其他選擇。但Mathematica的商用授權很貴，如果公司本身不認可的話很難得到支持，這是最致命的缺陷。另外隨著Python系的逐漸成熟，領先優勢在逐漸縮小，長遠看Python的勢頭更好一些。
其他答案里也列舉了不少其他語言，我自己既做Quant的工作，也做軟體開發的工作，這里想從一個軟體工程師的角度，說說我的理解。平時工作中會和一些偏Quant背景的人合作，很容易發現建模能力好的人往往在計算機方面基礎比較薄弱（因為以前的訓練重點不在這里）。他們也可以快速學習掌握一種像C++，Java這樣的語言，實現很多必要的功能。但是一方面這些語言陡峭的學習曲線和繁瑣的開發步驟會給他們真正要做的工作增加不必要的負擔，另一方面一旦涉及到性能敏感的情景，他們對計算機體系結構缺乏理解的缺點就容易暴露，比如說很可能他們沒有計算復雜度，內存碎片，cache
miss，甚至多線程等概念，導致寫出的程序存在相當大的隱患。
即使是計算機功底扎實，如果每天的工作需要在C++，Python，R/Matlab，甚至一眾腳本語言之前來回切換，思維負擔也會非常重，人的精力是有限的，很難同時兼顧數學建模和底層代碼調試這種差距巨大的工作。長期發展下去最可能的結果就是要麼遠離建模，專心做生產環境開發，要麼遠離生產環境，專心建模。這種局面顯然不論對個人還是團隊都是有很大弊端的。
如果深入思考這個問題，相信不難得出結論，對於Quant來說，C++這種相當面向機器的語言肯定不是最佳選擇。的確在歷史上，它比更面向機器的C已經友好了很多，但是在計算機技術飛速發展的今天，如果還需要Quant大量使用C++做建模類的工作顯然是很遺憾的事情。設想一下你拿到一份股票數據，不論你是想分析價格走勢，成交量分布，還是波動性，第一件要做的事一定是畫出圖來看看，有一個直觀認識。如果你的工具是C++，肯定有很多時間花在編譯，調試，再編譯的過程上，好容易能解析文件了，接下來怎麼算移動平均？怎麼算波動性？全都要自己寫代碼。再然後怎麼畫圖？這整個工作流簡直慘不忍睹，這些問題浪費掉你大部分精力，而他們全部和你真正感興趣的工作毫無關系。所以如果你是一個數理金融等背景的新人打算開始Quant生涯，在決定是否要投資到這項重量級技術上時需要慎重，即便它目前的市場定價可能仍在峰值。相比之下我認為Python會是更理想的選擇，即能很好的完成建模工作，也可以訓練一定的編程技巧，使你在必要時也能勝任一些簡單的C++工作。

『陸』 如何用python計算隱含波動率

用BS model計算歐式call option的implied volatility。稍微修改一下也可以算put option。計算結果可以和期權計算器上的結果對比。

『柒』 python編程哪錯了

import pandas as pd
import numpy as np
import math
df=pd.read_excel('波動率數據.xlsx')
jz=df["凈值"]
xh=df["序號"]
proct=1
i=1
j=0
k=0
result1=0
for i in jz:
proct*=i
averagelogproct=np.log(proct)/len(jz)
for j in xh:
result=np.square(np.log(jz[j]/jz[j+1]) - averagelogproct)
result1+=result
print(result1)
DASL

『捌』 請問怎樣用Python計算配對交易組合的VaR

*var在定義函數參數時，是可變個數參數的意思。在調用時，是要unpack tuple的意思，
t = (1,2,3)
直接帶入是一個參數，但是*t後就是3個參數了。所以你的2個都不對。
寫的時候
def restoreDataType(old_type, var):
調用時:
print restoreDataType(old_type='>f', var=(16435, 13107))

『玖』 python可以做哪些有趣的事情

1. Python3 實現色情圖片識別

2. Python3 圖片隱寫術

3. 200 行 Python 代碼實現 2048

4. Python實現3D建模工具

5. 使用 Python 定製詞雲

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24. Python3 實現可控制肉雞的反向Shell

25. Python 實現 FTP 弱口令掃描器

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32. 基於 Flask 與 RethinkDB 實現TODO List

『拾』 如何用Python畫實時更新的波動率曲線圖

用python做是不是有些太重了，python只需要負責給前端返回格式化的數據就好啦，這種圖片的事情讓這種專業的工具去做豈不更好
實時刷新的曲線圖 | Highcharts
需要一點點js知識和最簡單的flask知識，但是時間成本和效果表現肯定要優於python GUI