【Python金融量化】VaR系列（五）：Copula模型估计组合VaR-低调大师

【Python金融量化】VaR系列（五）：Copula模型估计组合VaR

2018-10-09 1228

1. 资产组合VaR建模方法回顾

文章中总结了通过DCC模型估计组合向前一日VaR的方法，整体思路如下：

●  通过Garch族模型估计各资产的波动率
●  通过DCC模型估计各资产间的相关系数，结合1得到资产组合的协方差矩阵
●  在各资产正态性假设的前提下，可以知道资产组合也服从正态分布，并且均值与协方差阵已在1,2中计算得到
●  在已知组合中各但资产权重w的情况下，根据下式计算组合VaR

文章中总结了通过蒙特卡洛方法估计组合向前K日VaR的方法，也可以仅计算组合向前一日VaR（本文只考虑向前1日的情况），文章中也对比了蒙特卡洛方法与DCC方法得到的结果，差异并不大。蒙特卡洛方法的思路如下：

●  根据Garch族模型估计资产的波动率
●  根据DCC模型估计组合的相关系数
●  在1,2的基础上，在正态性假设前提下，得

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第三篇:SpringBoot中使用JPA

上一篇使用了JdbcTemplate去访问数据库，毕竟使用的是原生的SQL形式，像我这种懒人是肯定不会考虑的了。。这次记录下使用JPA来极大的减少我们的代码量首先，还是准备好SQL文件 DROP TABLE IF EXISTS users; CREATE TABLE users ( id INT ( 11 ) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, username VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, passwd VARCHAR ( 255 ) ) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8; INSERT users VALUES ( NULL, '翠花', '123' ); INSERT users VALUES ( NULL, '王卫国', '123' ); INSERT users VALUES ( NULL, '李小花', '123' ); INSERT users VALUES ( NULL, '王二柱', '123' ); INSERT users VALUES ( NULL, '赵铁蛋', '123...

2018-10-10

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boss给了个做分词的任务，最开始想用的是结巴分词and正则表达式。后来发现结果并不好，需要一遍一遍筛选【第一个标准筛选出80%的数据，然后制定第二个标准，继续筛选，然后制定第三个标准筛选，等等等等】自己用了一下结巴分词，感觉对于人名，地名，机构名，只是泛泛地使用了一下。在实际分开的时候，并不能很好地分开机构名称。于是转而使用hanlp分词但是hanlp分词的缺点是只有在java上可以用，但是java一向又是我的弱项。所以在这里写一篇博客从头至尾叙述一下怎么样使用hanlp而且，小胖胖把我的电脑锁在北师图书馆柜子里了。我工作没有电脑可用，于是使用小胖的电脑，也就是说，所有的基本变量都需要我自己来配来下，因此也相当于是从一张白纸到使用hanlp的过程。第一步：下载一个jdk到openjdk官网去下一个，直接安装即可。安装过后，要配置三个环境变量，分别是1.JAVA_HOME:C:Program FilesJavajdk1.8.0_732.CLASSPATH: 就是这个jdk打开之后里面的那个lib的目录3.PATH:就是jdk后面的bin目录配置完成之后，在Windows底下的cmd上面...

2018-10-10

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。