σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
مسار SciPy›الوحدة 2 · المنحنيات والتكاملات›الموضوع 2.4·~50 دمتوسط

التكاملات والمعادلات التفاضلية بـ quad وsolve_ivp

الموضع في المسارالوحدة 2 من 3 · الموضوع 4 من 5
2.4 التكاملات والمعادلات التفاضلية بـ quad وsolve_ivp
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

التوقعات تكاملات والديناميكيات معادلات تفاضلية

جزء كبير من المالية الكمية هو أحد عملين. الأول توقع أي تكامل: سعر الخيار هو متوسط عائده مخصومًا e^(-rT)∫(S_T-K)⁺ φ(z) dz والعجز المتوقع هو متوسط الخسارة وراء كمّية. تعيد scipy.integrate.quad(f, a, b) القيمة وتقدير الخطأ وتقبل -np.inf وnp.inf حدودًا وتدقق إلى أرقام كثيرة حين يكون المكامَل ناعمًا. وحيث يكون للمكامَل انكسار كما لعائد الخيار عند سعر التنفيذ ابدأ التكامل من الانكسار بدل أن تدع quad تتخطاه. وحتى حين توجد صيغة مغلقة فحساب التكامل أيضًا أفضل اختبار على فهمك للصيغة، ويبقى التكامل صالحًا للعوائد التي لا صيغة لها.

العمل الثاني ديناميكي: كمية تتطور وفق قاعدة لمعدل تغيرها أي معادلة تفاضلية عادية y'=f(t,y). تتبعها scipy.integrate.solve_ivp(f, [t0, t1], y0, rtol=..., atol=...) إلى الأمام وتعيد المسار؛ وآخر عمود في sol.y هو القيمة عند t₁. يعطي نموذج فاسيتشك للسعر القصير سعر سند P=e^(A(τ)-B(τ)r₀) تحل دالتاه B'=1-κB وA'=-κθB+1/2σ²B² من الصفر، ويعيد الحلّال صيغة الكتاب حتى 10⁻¹³ حين تشدد التفاوتات. وللتوزيع t بـ 2.6 درجة حرية عجز متوقع عند 1% قدره 8.54 وحدة معيارية مقابل 2.67 للطبيعي: يُظهر التكامل كلفة الذيل السميك. ومن معدل الأموال الفدرالية 3.88% يرتفع منحنى النموذج برفق من 3.96% عند سنة إلى 4.36% عند ثلاثين.

  • التوقع تكامل: تقبل quad حدودًا لانهائية؛ ابدأ من انكسار العائد.
  • الديناميكية معادلة تفاضلية: تتبعها solve_ivp من قيمها الابتدائية؛ شدّد rtol وatol لتطابق صيغة.
  • تحقق من العددي بالصيغة المغلقة: حين توجدان احسب الاثنتين وانظر الفجوة.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • سعر خيار شرائي كتكامل20 نقطة
  • عجز متوقع بالتكامل15 نقطة
  • الصيغة المغلقة10 نقطة
  • سعر سند من معادلتين تفاضليتين25 نقطة
  • صيغة فاسيتشك10 نقطة
  • منحنى العائد في النموذج10 نقطة
  • الدراسة10 نقطة
المستكشف · lab-sp-18
▾ lab-sp-18
▾ data
…
bash · داخل المتصفح
learner@quantcraft:~/lab-sp-18$
لم يتم تحميل Python بعدPythonLn 1, Col 1Spaces: 4UTF-8

هل تريد إعادة ضبط هذا الموضوع؟

سيعود كل ما في lab-sp-18 إلى الملفات الابتدائية وستُمسح الطرفية. ستفقد حلّك الحالي ولا يمكن التراجع عن ذلك.

سيُعاد ضبطه
  • main.py ← الشيفرة الابتدائية
  • سجل الطرفية ومخرجات الاختبارات
  • التغييرات غير المُرسلة
سيُحتفظ به
  • أفضل درجة في المختبر
  • نقاط XP والتتابع
  • تقدّم المحاضرة والملاحظات

سجّل الدخول لتشغيل الكود الخاص بك.

قراءة كل المحاضرات مجانية. أنشئ حسابًا أو سجّل الدخول لتشغيل الكود وتنفيذ الاختبارات وتسليم هذا المختبر.

  • بيئة تطوير داخل المتصفح مع طرفية bash — لا حاجة لتثبيت أي شيء
  • تصحيح فوري ونقاط خبرة ومكانك في المسار
إنشاء حسابتسجيل الدخول
أو
المتابعة عبر GitHub