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如何提升 ETF 期权隐含波动率和希腊值的计算速度？
期权的隐含波动率可以反应市场对未来的预期，通常使用牛顿法和二分法来计算。这两种方法都需要频繁迭代，且迭代次数不能确定，核心代码无法向量化，因此只能通过循环来逼近求解。这就导致在期权相关计算中，隐含波动率往往容易成为性能的瓶颈。 DolphinDB 的计算逻辑使用脚本语言编写，但底层调用的是 C++ 代码，存在脚本解释的过程。为了提高脚本的执行效率，DolphinDB 从 1.01 版本开始支持即时编译（JIT）功能，特别适合于无法使用向量化运算但又对运行速度有极高要求的场景。 本教程将基于客户的实际需求，以二分法计算 ETF 期权的隐含波动率及希腊值为例，为大家示范如何使用 DolphinDB 的 JIT 功能给计算过程加速，并与 C++ 原生代码进行了计算性能对比测试，结果表明 DolphinDB 脚本计算耗时为 C++ 原生代码的1.5倍。 1. 数据表结构 1.1 期权日频数据表 字段 字段类型 含义 tradedate DATE 交易日期 sym SYMBOL 标的代码 codes SYMBOL 期权合约代码 closeprice DOUBLE 日收盘价格 etf SYMBOL...
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飞桨框架v2.4 API新升级！全面支持稀疏计算、图学习、语音处理等任务
大家好，今日带来的是有关于飞桨框架v2.4 AP升级的内容~快来看看是不是你所期待的新内容吧！也欢迎大家分享自己的看法哦。 2022年11月，飞桨框架2.4版本发布。相比飞桨框架2.3版本，飞桨框架v2.4增加了167个功能性API，新增稀疏计算(paddle.sparse)、图学习(paddle.geometric)和语音处理(paddle.audio)等更多领域API，同时也进一步完善了loss计算、张量计算、分布式和视觉变换等类别的API。下面我们将为大家详细介绍每一类新增API及其应用场景示例，方便大家快速了解和上手使用哦~ 全面支持主流模型稀疏化训练及推理 当前越来越多的场景有稀疏计算的需求，例如3D点云图像处理和NLP中的稀疏Attention等。神经网络的稀疏化可以提高网络的性能，减少计算量及内存/显存的占用，已成为深度学习的研究热门之一。飞桨v2.4新增了如下稀疏类API，支持主流稀疏模型的训练和推理，并支持多种稀疏Tensor格式及稀疏Tensor与稠密Tensor的混合计算，同时其名称和使用方式与常规稠密Tensor的API保持一致，方便记忆且容易上手。 稀疏基础计...
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