• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python скачать в хорошем качестве

Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python 4 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Binomial Option Pricing Model || Theory & Implementation in Python

Today I will introduce the Theory of the Binomial Asset Pricing Model and show how you can implement the binomial tree model to price a European call option in Python. The theory section of this video is long (sorry) and aims at giving you the absolute basics for understanding why and how to derive the discounted expectation of future payoffs under risk-neutral probabilities given the Binomial Model. For those who just want to code, please skip ahead to the Python Implementation section. I will take you through two implementations of a simple binomial tree model in Python, one that will use ‘for loops’ to step through each node at each time step (a function I have defined as binomial tree slow), and the other (binomial tree fast) will vectorize these steps using numpy arrays, improving overall computation time as N time steps increase. Although not necessary for the example today, using numpy arrays and vectorizing our calculations will improve computations as we delve deeper into financial mathematics and implementation heading forward. In this tutorial series we will be breaking down the theory described and published in Steven Shreve’s book’s Stochastic Calculus for Finance I & II. As a guide for implementing these concepts in Python, we will refer to the numerical methods and practices outlined in Les Clewlow & Chris Strickland’s book Implementing Derivatives Models. 00:00 Intro 00:50 Theory || What is Arbitrage? – Type I & II 04:20 Theory || No Arbitrage Pricing – The Law of One Price 05:47 Theory || One-period Binomial Model 11:00 Theory || Deriving the discounted expectation of future payoffs under risk-neutral probabilities 20:10 Theory || No Arbitrage Conditions 24:10 Theory || Multi-period Binomial Model 29:50 Python Implementation || Binomial Tree Slow 41:12 Python Implementation || Binomial Tree Fast 46:55 Python Implementation || Comparing the Slow vs Fast Implementation ★ ★ Code Available on GitHub ★ ★ GitHub: https://github.com/TheQuantPy Specific Tutorial Link: https://github.com/TheQuantPy/youtube... ★ A data driven path to getting a job in Quant Finance https://www.quantpykit.com/ ★ QuantPy GitHub Collection of resources used on QuantPy YouTube channel. https://github.com/thequantpy Disclaimer: All ideas, opinions, recommendations and/or forecasts, expressed or implied in this content, are for informational and educational purposes only and should not be construed as financial product advice or an inducement or instruction to invest, trade, and/or speculate in the markets. Any action or refraining from action; investments, trades, and/or speculations made in light of the ideas, opinions, and/or forecasts, expressed or implied in this content, are committed at your own risk an consequence, financial or otherwise.

Comments
  • Barrier Option Pricing with Binomial Trees || Theory & Implementation in Python 4 года назад
    Barrier Option Pricing with Binomial Trees || Theory & Implementation in Python
    Опубликовано: 4 года назад
  • Создайте это, если вы хотите заняться количественной торговлей. 1 год назад
    Создайте это, если вы хотите заняться количественной торговлей.
    Опубликовано: 1 год назад
  • FIN 376: Binomial Option Pricing and Delta Hedging 10 лет назад
    FIN 376: Binomial Option Pricing and Delta Hedging
    Опубликовано: 10 лет назад
  • How to lie using visual proofs 3 года назад
    How to lie using visual proofs
    Опубликовано: 3 года назад
  • КВАНТОВЫЕ ФИНАНСЫ 1 — Почему мы никогда не используем уравнение Блэка-Шоулза, 1 3 года назад
    КВАНТОВЫЕ ФИНАНСЫ 1 — Почему мы никогда не используем уравнение Блэка-Шоулза, 1
    Опубликовано: 3 года назад
  • Как торговать с помощью модели Блэка-Шоулза 10 месяцев назад
    Как торговать с помощью модели Блэка-Шоулза
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • How to Choose Binomial Parameters - Binomial Option Pricing || Theory & Implementation in Python 4 года назад
    How to Choose Binomial Parameters - Binomial Option Pricing || Theory & Implementation in Python
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как находить и оценивать идеи для стартапов | Стартап-школа 3 года назад
    Как находить и оценивать идеи для стартапов | Стартап-школа
    Опубликовано: 3 года назад
  • 20. Option Price and Probability Duality 10 лет назад
    20. Option Price and Probability Duality
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Binomial Options Pricing Model Explained 4 года назад
    Binomial Options Pricing Model Explained
    Опубликовано: 4 года назад
  • Binomial Option Pricing Model with Excel VBA (for European Options) 5 лет назад
    Binomial Option Pricing Model with Excel VBA (for European Options)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • American Option Pricing with Binomial Trees || Theory & Implementation in Python 4 года назад
    American Option Pricing with Binomial Trees || Theory & Implementation in Python
    Опубликовано: 4 года назад
  • Introduction to the Black-Scholes formula | Finance & Capital Markets | Khan Academy 12 лет назад
    Introduction to the Black-Scholes formula | Finance & Capital Markets | Khan Academy
    Опубликовано: 12 лет назад
  • Понимание Z-преобразования 2 года назад
    Понимание Z-преобразования
    Опубликовано: 2 года назад
  • НЕ ВЕРЬТЕ Авито! MacBook за 5К оказался КОШ******.Ремонт MacBook Pro 15 1013 a1398 5 дней назад
    НЕ ВЕРЬТЕ Авито! MacBook за 5К оказался КОШ******.Ремонт MacBook Pro 15 1013 a1398
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Jacek Bartosiak: Rosja w czasie wojny rozniesie Polskę w pył | KLUB PRZYJACIÓŁ METALI ZIEM RZADKICH 11 часов назад
    Jacek Bartosiak: Rosja w czasie wojny rozniesie Polskę w pył | KLUB PRZYJACIÓŁ METALI ZIEM RZADKICH
    Опубликовано: 11 часов назад
  • Pricing Options Using Multi Step Binomial Trees 6 лет назад
    Pricing Options Using Multi Step Binomial Trees
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Понимание маркет-мейкеров || Optiver: реализованная волатильность, Kaggle Challenge 4 года назад
    Понимание маркет-мейкеров || Optiver: реализованная волатильность, Kaggle Challenge
    Опубликовано: 4 года назад
  • Моделирование модели Хестона на Python | Моделирование стохастической волатильности 3 года назад
    Моделирование модели Хестона на Python | Моделирование стохастической волатильности
    Опубликовано: 3 года назад
  • Как строили корабли для мирового господства 10 дней назад
    Как строили корабли для мирового господства
    Опубликовано: 10 дней назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5