Python 金融数据分析:随机数(二)丨数析学院

2017 年 12 月 15 日 Datartisan数据工匠

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课程简介


本节为 Python 金融数据分析基础课程,将重点介绍使用 Numpy 生成随机数的方法,此外,也对随机数在金融方面的应用也进行了说明。建议初学者认真学习本节内容,已经掌握 numpy.random 的读者可以直接跳转至第二小节。


学习目标


通过学习本节内容,希望读者掌握:

  • 用 Numpy 生成不同分布的伪随机数,主要包括均匀分布、正太分布、直方分布和泊松分布。

  • 用生成的随机数模拟随机变量、随机过程和进行方差缩减,主要包括几何布朗运动、平方根扩散、随机波动模型和跳跃扩散模型。

  • 用生成的随机数对欧式期权和美式期权进行估值,主要使用蒙特卡洛估计方法。

  • 用随机数建立模型进行风险测度,主要是测度风险价值和进行信用价值调整。


三、估值


1、欧式期权


未完待续:

课程内容较多,请复制链接通过电脑学习,获得最佳学习效果。

 http://datacademy.io/lesson/190

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