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2017年4月20日 · 圖一就是股價的模擬試算表，點選下面Excel圖示就可以下載：. 黃色儲存格中的數值都可自行變更，例如圖一中的「目前股價」 (120)元，「報酬率」 (12%)，「標準差」30%，模擬期間從「起始日期」 (2017/4/20)至「到期日期」 (2017/9/20)止，除了這些之外，其他 ...
如何用蒙地卡羅模擬股價？ Python 、 Quant 、 財務工程. 上回我們使用最基本的亂數模擬器方法成功模擬出Mike Trout的上壘率，當抽取出來的亂數小於上壘率時，認定為上壘，而亂數大於上壘率時，則認定為出局，用簡單的大於和小於就可模擬出來的模型，股價模型就稍微複雜些了，基本款的股價路徑模型最少具有二種參數與機率分配假設，背後的數學推導與原理就請大家自行去看財務工程相關的書籍了，我們先列出一個股價過程的理論式如下： 有了最基本的理論公式後，首先，我們必須定義出參數，參數可以描述這個股票的特性，例如新興市場股票與成熟市場股票的報酬率與波動度都不一樣，電信與生技公司的股價也會相當不一樣，所以我們必須要利用過去的資料去推估參數的區間範圍。 mu = 0.1 #資產年化報酬率為10%
2023年9月11日 · 什麼是蒙地卡羅模擬？. 教你如何使用蒙地卡羅預測股價走勢，找出最佳投資策略！. 股市充滿機會與風險，投資人不斷尋求可靠的方法來預測，其中一種越來越受歡迎的方式就是「蒙地卡羅模擬」，可以根據歷史數據來預測走勢，是一種常用於金融分析 ...
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- 前言 – 阿嬤碎碎念
- 安裝 Anaconda
- 從 Yahoo Finance 取得歷史股價
- Prophet 預言家模型
- 結論
- 參考資料
- 註: 安裝原始 Stocker 套件
Github 完整程式碼 這篇文章將教大家如何從 yahoo finance 取得股價歷史資料，並使用 Stocker 這個強大的工具來預測股價，詳細理論請參考 Facebook 於 2017年發表的論文 Forecasting at Scale。 此外我有修改過原始 Stocker 的原始程式碼以串接台股資料。因此請想親自跑跑看程式的人下載完整程式碼，並安裝 Anaconda，使用Jupyter-notebook 開啟 grandma_stocker.ipynb 。 看完這篇文章將學到： 1. 使用 yfinance 從 Yahoo Finance 抓股歷史股價下來 2. 使用 Stocker 視覺化歷史股價 3. 使用 Stocker 中的 Prophet 預言家模型預測股價 給進階的使...
如果你還沒有安裝 Anaconda ，這是一個方便的 Python 套件整合工具，裡面也包含 Jupyter Notebook 可以跑這篇文章附上的程式碼，強烈建議安裝 Anaconda，他可以讓你的人生更簡單快樂。請參考以下文章使用Anaconda 開啟 Jupyter Notebook 1. Python教學：Anaconda Navigator
我們可以用 yfinance 套件來從 Yahoo Finance 取得歷史股價，並存成 pandas 的 DataFrame 模式。 (若要串接從台灣證券交易所下載的資料，請參考程式碼中的grandma_stocker_local.ipynb)
使用 stock.create_prophet_model()函式預測未來10天的股價 想要看看我們的模型好不好，我們可以使用 stock.evaluate_prediction()函式，將最近一年的資料當成測試資料，看看如果使用過去三年的資料來訓練我們的模型，那在這一年的測試資料上表現如何。看看下圖…乾那賽。紅線左邊是訓練資料，紅線右邊是模型預測出來的。可以看出來完全偏離黑色的真實資料。 我們可以試著調整參數讓模型預測有不同的表現，調整不同的 changepoint_prior，讓模型以不同的強度去 fit 訓練資料，可以看到 changepoint_prior 越高 (黃色) 會越貼近黑色的真實資料，但也越容易產生過度擬合 (overfitting)，changepoint_prior ...
這篇教學是希望給大家一個簡單的 Python 股票市場分析的啟發，可以實際使用看看 Facebook 這種大公司所提出的預測模型來預測股價。結果參考就好，至於預言家模型背後的理論請參考 Prophet 專案及其論文。
Will Koehrsen. “Stock Prediction in Python – Towards Data Science”Taylor, Sean J., and Benjamin Letham. “Forecasting at scale.” The American Statistician72.1 (2018): 37-45.Stocker 套件是一個非常實用的股票分析工具。 這裡附上如何使用原作者在 Github上面的 Stocker 套件，因為他不能直接使用 pip install 安裝，所以架設過程會比較複雜。不過我們一步一步來，總共需要這些套件： 1. quandl 2. numpy 3. pandas 4. matplotlib 5. pytrends 6. pystan 7. plotly 8. fbprophet 先安裝前面幾個套件 再來安裝 fbprophet 我們還需要把 Stocker 從 Github上面下載下來，由於 Github 的機制，只能把 Data-Analysis 整個 repo 下載下來，Stocker 放在這個 repo 的其中一個資料夾裡。我們只要把程式碼放在 Data-A...
2020年7月22日 · 9 mins read. Tags: MACHINE LEARNING, PYTHON, 程式交易, 股價預測. 多虧了python，用最先進的統計模型來預測股價，程式交易超簡單！ 不用安裝程式，今天我們雲端寫code，適合完完全全的初學者！ 非常多非常多的人都用 python 在開發程式， 因此，有很多高深數學軟體，都會有很多民間高手來實做， 而我們只要會用就好了！ 學python從這篇開始！ 我們還是來稍微科普一下相關的程式交易知識好了. 內容目錄. 什麼是model（模型） 模型就是一種能夠預測真實資料的數學公式， 通常會是一個function，例如 f 好了， 假如我們有一條時間序列 f (t) = at + b.
2023年7月4日 · 使用蒙地卡羅模擬定價選擇權. 介紹變異數縮減方法以增強定價結果. 前言. 蒙地卡羅模擬法被廣泛運用於財務金融領域， 股價路徑預測 中我們已經介紹如何使用蒙地卡羅模擬預測股票價格，今日我們將推廣到更難的選擇權定價模型。 在 CRR模型 與 Black-Scholes 模型與 Greeks 兩篇文章中，我們分別使用二元樹原理與 Black-Scholes 公式解計算買賣權理論價格，其中也解釋了許多選擇權相關的基礎知識，若對選擇權一知半解的小夥伴，建議先閱讀完這兩篇文章後，再回來閱讀本篇文章。 於之後的章節，我們會先演示如何使用蒙地卡羅法預測股價，再來推廣到歐式選擇權定價，最後介紹一些變異數縮減方法輔助我們使用蒙地卡羅模擬。 編輯環境與模組需求.
2020年1月20日 · 如何用蒙地卡羅模擬股價？. 上回我們使用最基本的亂數模擬器方法成功模擬出Mike Trout的上壘率，當抽取出來的亂數小於上壘率時，認定為上壘，而亂數大於上壘率時，則認定為出局，用簡單的大於和小於就可模擬出來的模型，股價模型就稍微複雜些了 ...
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