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- 来自专栏孟永辉
区块链正在进入「衍生品」时代
因为正是区块链「衍生品」的不断出现，才让我们更多地了解区块链是什么，区块链究竟可以做什么。 因此，区块链进入到「衍生品」时代是一件好事。 然而，我们需要注意的是，应当以一种全新的角度来看待区块链进入到「衍生品」时代，而不仅仅只是将区块链的「衍生品」时代，看成是一个与「互联网+」时代相似的存在。 区块链「衍生品」，并非等同于「互联网+」 在当前的区块链市场上，我们看到两种派别。 因此，我们需要用新的方式和方法，避免区块链进入到衍生品时代。 区块链的「衍生品」时代，技术依然是内驱力 笔者以为，「互联网+」时代，其实是一个以概念和噱头为内驱力的时代。 只要区块链的技术不断演变，区块链的衍生品就会不断演变。从这个角度来看，我们依然需要将技术的迭代和更新，看成是区块链「衍生品」时代的核心所在。 区块链的「地位」，并未真正确立。
57210编辑于 2022-03-29 - 来自专栏好奇心Log
与多行业息息相关，天气指数衍生品渐行渐近
与农业、能源、旅游等行业息息相关，天气指数衍生品渐行渐近 天气期货又有新进展。 大商所近日表示，正将天气指数衍生品作为其指数板块业务拓展的重点品种之一。 在20世纪90年代，基于对气候变化和各行各业强烈的风险管理需求，国际市场推出了天气指数及其衍生品。 但天气期货是一种创新型衍生品，采用期货交易形式，以各类天气指数为交易标的。 有国外学者在对美国伊利诺伊州等不同区域大豆和玉米生产者利用温度指数衍生品对冲风险表现的研究中发现，购买相关衍生品能够使得其面临的以产量作为衡量标准的收入风险降低10.8%~46%。 据专家介绍，将表征温度、降水、降雪、飓风等天气现象强弱的天气指数与衍生品交易机制相结合，开发基于天气指数的天气衍生品，以市场化手段转移了天气风险，能够在整个社会范围内起到削弱或抵消天气风险的作用。
47830编辑于 2022-06-07 - 来自专栏点滴科技资讯
分布式账本技术在场外衍生品市场中的应用
本文译者：中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 刘斌 合作译者：赵云德
3.2K30发布于 2019-04-30 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
鹅厂设计师如何用产品思维玩转「IP衍生品」
它对设计师的挑战是多方面的： ▲全链条的创意能力：图库开发、视觉设计、产品设计、营销创意…… ▲全行业的设计洞察力：时尚、快消、家居、玩具、数码3C、文创、空间…… ▲全方位的视角共情力：IP内容需求、
2.4K42发布于 2020-08-03 - 来自专栏拓端tecdat
Python金融应用编程:衍生品定价和套期保值的随机过程
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。 这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。
37010编辑于 2024-12-30 - 来自专栏拓端tecdat
Python金融应用编程:衍生品定价和套期保值的随机过程
p=5620 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。这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。 衍生品定价和套期保值的随机过程 随机过程在量化金融中的最大应用是衍生品定价。 当对衍生品进行定价时，大多数量子将使用两种方法中的一种。 衍生定价方法一 Black Schole Black Scholes模型用于在一组假设下对特定类型的衍生品合约进行定价。 这些假设包括：（1）存在无风险利率，任何金额可以借入或借出，（2）基础价格根据几何布朗运动随机过程（稍后讨论），（3）进化基础不支付股息，（4）市场上没有套利机会，（5）市场无摩擦意味着交易成本为零，（ Black Scholes公式以及各种封闭形式期权定价公式的推导，是过去三十年中衍生品交易所大量增长的主要原因。
1.9K10发布于 2020-11-19 - 来自专栏决策智能与机器学习
基于最小二乘后向DNN网络的高维衍生品定价方法及验证
概述 将深度学习求解方法与最小二乘蒙特卡罗方法中广泛应用的最小二乘回归技术相结合，提出了一种求解高维衍生品定价问题的前向-后向随机微分方程求解方法。 我们的数值实验证明了我们的最小二乘后向深度神经网络求解器的效率和准确性，以及它为复杂的早期练习衍生品(如可赎回票据)提供精确价格的能力。 我们的方法可以作为一种通用的数值求解方法，为不同资产类别的衍生品定价，特别是作为一种高效的手段，为具有早期实际特征的高维衍生品定价。 背景 最常见的衍生品类型是期货合约、远期合约、掉期和期权。 该方法适用于大多数衍生品定价，包括障碍期权、美国期权、可转换债券等。 综上所述，我们的最小二乘后向DNN算法可以作为一种通用的衍生品定价数值求解器，并且它对于具有早期实际特征的高维衍生品是最有效的，我们的计算效率测试证明了这一点。
1.1K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏拓端tecdat
Python深度强化学习对冲策略：衍生品投资组合套期保值Black-Scholes、Heston模型分析
为了说明我们的方法，我们将基于[IAR09]和[FL00]中的思想，并在凸风险度量下优化衍生品投资组合的套期保值。 本文的新颖之处在于我们首先涵盖了衍生品，特别是场外衍生品，它们没有可观察的市场价格。 这也通过图3进行了说明，其中在固定时间点t的策略δtθ和δtH在(St1; Vt) = (s; v)的网格值上绘制，条件是(s; v)。 模型对冲与50%预期亏损标准相关的深度对冲比较 图3. 在t = 15天时，δH;(1)t和神经网络近似作为(st; vt)的函数 图4. 比较循环和更简单的网络结构（无交易成本） 图5. Rogers, “Why is the effect of proportional transaction costs O( 2/3),” Mathematics of Finance (G.
60310编辑于 2024-12-03 - 来自专栏拓端tecdat
Python金融应用编程:衍生品定价和套期保值的随机过程|附代码数据
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 这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。 衍生品定价和套期保值的随机过程 随机过程在量化金融中的最大应用是衍生品定价。 当对衍生品进行定价时，大多数量子将使用两种方法中的一种。 === 衍生定价方法一 Black Schole Black Scholes模型用于在一组假设下对特定类型的衍生品合约进行定价。 这些假设包括：（1）存在无风险利率，任何金额可以借入或借出，（2）基础价格根据几何布朗运动随机过程，（3）进化基础不支付股息，（4）市场上没有套利机会，（5）市场交易成本为零，（6）可以买入或卖出任何数量 Black Scholes公式以及各种形式期权定价公式的推导，是过去三十年中衍生品交易所大量增长的主要原因。
1K00编辑于 2023-05-15 - 来自专栏大数据文摘
【译-深度讨论】JP摩根在金融衍生品交易系统中引入NoSQL数据库技术
校对：吴涤 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 MarkLogic软件也将通过语义解析来识别市场操作 JP摩根通过将关系型数据库切换成NoSQL数据库系统，来降低其金融衍生品处理系统的复杂度 在伦敦Gartner's EI &MDM峰会上，负责公司衍生产品以及外汇交易的首席技术官Keith Pritchard说道，“起初，由于金融衍生品有着许许多多的产品，我们根据各产品类型设计了各类复杂的基础架构 “从一个数据的视角，我们处理的许多金融衍生品工具是非常灵活善变的。” 所以理论上讲即便是高频交易，只要产生或需要的数据类型是非结构型的，也可以用NoSQL.NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高
1.1K70发布于 2018-05-23 - 来自专栏DevOps时代的专栏
中信建投证券诚聘各位技术大牛 | 职位内推
，买卖境内外交易所上市交易的股票、债券、商品及衍生品，获取投资收益。 信息系统涉及投资研究、量化策略、高频交易、另类投资、场外衍生品等具体应用领域。对研发（C/C++、JAVA、FPGA)、测试、产品方面的人才有大量需求。 本岗位主要为JAVA 方向的系统研发与管理，参与衍生品、FICC等项目。 ： 证券公司自营投资业务是证券公司利用自有资金，买卖境内外交易所上市交易的股票、债券、商品及衍生品，获取投资收益。 岗位职责： 1.参与需求编制，并根据需求编制测试计划、用例； 2.根据测试计划和用例，完成测试任务，并提交测试报告； 3.管理测试团队。
79230编辑于 2022-03-04 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Facebook数据丑闻后续：“罪魁”剑桥分析破产，但它还留了一手数据
5 月 7 日，据《卫报》报道，Facebook 仍然未能使剑桥分析公司删除其服务器上的所有数据痕迹，包括一些衍生品，这导致该公司仍保留有在美国总统大选期间从数百万社交媒体信息中训练的数据预测模型。 所谓数据的衍生品，还包括按心理分组的用户群等，这些对于那些向选民提供精准广告的公司来有非常大的价值。数据专家也表示，这样的数据模型和分析要比原始数据更有价值。 直到 2017 年 4 月，Facebook 才收到了剑桥分析不再拥有 Facebook 用户衍生品的官方确认文件。 2017 年 3 月，在数据泄露丑闻逐渐浮出水面后，剑桥分析进行了一次内部审查，并否认了对Facebook 数据进行秘密缓存的说法。 该公司发言人表示，他们已在 2016 年 1 月就向Facebook 确认在文件服务器上删除了所有从 Global Science Research（GSR）公司获得的数据及其衍生品。
46820发布于 2018-07-23 - 来自专栏浅聊区块链
近两年来大家都觉得要火，却还没火起来的潜力赛道
去中心化衍生品 衍生品可能是去年许多人特别看好的赛道之一。 究其原因，感觉如下： 虽说在一个成熟交易市场，衍生品交易额是远大于现货的，但目前圈子本身还是个新生市场，离成熟还早得很，玩衍生品的玩家相对现货玩家，依旧是少数； 目前的去中心化衍生品，还无法提供中心化衍生品提供的体验 换句话说，目前的Dex衍生品，更像是简单的把衍生品从Cex搬到链上。 Socialfi+DAO 这俩放在一起了，因为本质上都是与Web3时代，人与人的关系有关，一个是社交，一个是合作。 也都是近两年喊得很凶，但是一地鸡毛的赛道。 一个号称要革了Web2社交媒体的命，结果现在圈内最火的是Twitter；一个号称要革了公司的命，结果web3进来的VC和公司是越来越多了，DAO真正厉害的没几个。
41530编辑于 2022-04-06 - 来自专栏人生代码
OpenOcean 是世界上第一个领先的完整聚合器
我们将在 DeFi 和 CeFi 上进一步聚合衍生品、收益生成、借贷、保险产品，并在未来推出我们自己的组合保证金产品和智能理财产品。 完全聚合是什么意思？ 衍生品、贷款和保险产品聚合 目前，OpenOcean 支持资产交换服务。很快，我们将聚合中心化衍生品和去中心化衍生品交易平台，提供衍生品交易服务。对于衍生品的聚合，我们将通过组合保证金实现深度聚合。 OpenOcean 拥有来自 210 多个国家和地区的超过 150,000 个唯一地址，440,000 多笔交易，从成立到 2021 年 3 月 26 日的交易额超过 8 亿美元。 OpenOcean 将提供完整的衍生品、贷款和保险产品，这些产品将克服 Yearn Finance 的产品套件。 谁是 OpenOcean 的著名投资者？ 币安最近领导了一轮战略融资。
1.4K20发布于 2021-07-09 - 来自专栏软件系统
永续合约交易所开发技术|特点介绍
对于散户投Z者而言，永续合约是相当不错的体验数字z产衍生品投Z方式。永续合约中杠√杆是多样可调整的，根据不同的合约种类可以设定杠√杆，有10倍、20倍、50倍等，投Z者可以利用Z金。 图片作为一种加密货币衍生品交Y方式，永续合约在加密衍生品交Y量中的占比已经超过50%，交Y量远超其他衍生品，无论是头部CEX还是头部的DEX衍生品交Y平台都推出了永续合约交Y,例如现阶段交Y体量大的去中心化衍生品平台
93110编辑于 2022-10-19 - 来自专栏人生代码
Plutos 网络简介
Plutos Network 是一个跨链合成发行和衍生品交易平台，为用户引入挖矿激励和 Staking 奖励。 通过整合Polkadot、BSC 和 Solana等区块链，实现链上和跨链流动性和交易，Plutos Network 将为用户提供各种可持续、盈利和颠覆性的合成产品的合成发行和交易服务到传统的衍生品市场 PLUT市场 您发行和交易加密衍生品的一站式平台。 在 Plutos Market 中，用户可以交易合约、期权、掉期等衍生品。 关于PLUT NetWork Plutos Network 是一个跨链合成发行和衍生品交易平台，为用户引入挖矿激励和 Staking 奖励。
1.6K40发布于 2021-07-08 - 来自专栏孟永辉
微软的逆袭
AI衍生品将取代互联网衍生品成为主流 当AI技术取代互联网技术成为底层技术之后，它更多地为我们昭示出来的是，AI技术的成熟。当AI不断地成熟和进化，我们将会看到一系列的AI衍生品的出现。 在我看来，AI在搜索引擎上的应用仅仅只是AI衍生品的开始，随着AI的不断成熟和完备，我们将会看到一洗了的AI衍生品的出现。 可以预见的是，在未来的AI时代，我们将会看到智能驾驶、智能交通、智能制造等诸多以AI为主导的新的衍生品的产生和出现。 当这些AI衍生品不断地填充人们的生产和生活，当这些AI衍生品不断地取代互联网衍生品，我们将会真正进入到一个以AI为主导的时代。
52420编辑于 2023-03-17 - 来自专栏大数据文摘
大数据时代的量化投资
以期货市场为代表的衍生品市场将迎来飞速增长，以量化投资为代表的投资方法也将得到投资者更大的关注。 3.金融创新给期待量化投资的投资者提供了丰富的投资工具。 自20世纪50年代以来，金融市场出于规避监管，转嫁风险和防范风险等需要，推出了很多创新性的金融产品，提供了越来越丰富的投资工具。 金融衍生品在金融市场中占的比例越来越重要，除了以传统的股权和债券产品为标的的衍生品外，以大宗商品等非传统资产为标的的衍生品发展也如火如荼。 比如当前中国衍生品市场中交易量最大的主要是商品期货，交易金额总量已经是国民生产总值的2.8倍。 衍生品市场的发展也还相对比较滞后。比如我们前面提到的商品期货市场，虽然当前的交易金额总量已经是中国国民生产总值的2.8倍，但是在美国这个比例是55倍。不过，差距隐藏着增长潜力。
91480发布于 2018-05-21 印度股票行情 API 接入指南
序号交易所简称主要类型总部/位置活跃度/特色总体市场份额1NSE股权+衍生品孟买交易量最大，衍生品绝对主导90%2BSE股权+衍生品孟买历史最悠久、上市公司最多<10%3India INX国际/外币证券 GIFT City面向全球投资者<1%4NSE IFSC国际衍生品GIFT CityNSE国际版<1%5MSEI股权+货币孟买第三大但规模有限<1%6CSE股权（有限）加尔各答基本不活跃接近07MCX商品衍生品孟买金属与能源主场 97–98%商品份额8NCDEX农产品商品孟买农业期货核心市场2–3%9ICEX商品衍生品纳维孟买细分商品市场<1%看到这里你会发现：虽然交易所有九家，但真正决定印度股票市场的，其实只有两家。 无论股票成交、衍生品交易、量化策略还是实时行情需求，大部分最终都会落到 NSE。尤其在衍生品市场，长期占据超过 90% 的市场份额。很多机构做印度市场，本质上就是在做 NSE。 _send_depth_subscribe() await asyncio.sleep(5) # 间隔5秒 # 3.
19610编辑于 2026-06-16- 来自专栏用户3246163的专栏
4.1 市场风险
3.mean!=0, 算VaR ? 4.VaR Conversions ? ? 肥尾，斜度等分布的问题都不需要考虑 3. MDE(多变量密度估计)允许权重变化很大， 4. 由于拆分了样本，所以减少了可用数据数量 3. MDE可能导致 data snooping 和 over fitting 4. （期权） 51.2 描述和计算linear衍生品的VaR 特征： Straightforward ? :衍生品价格变动1%，标的资产变动多少 51.3 描述用delta-normal方法来计算VaR 使用Taylor adjust for the curvature ? ?
3.8K40发布于 2018-09-14
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