Black-Scholes 与希腊字母
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打开 →stochastic-calculus · brownian-motion · random-walk · donsker · gaussian-increments · filtration · martingale · quadratic-variation
打开 →calculus · gradient · directional-derivative · optimization · chain-rule · jacobian · backpropagation · taylor-expansion
打开 →stochastic-calculus · martingale · filtration · conditional-expectation · discrete-time · stopping-time · optional-stopping · brownian-motion
打开 →令 X_t = -3W_t + e^t。[X]_1 等于多少?
打开 →令 X_t = 0.5W_t + integral_0^t s ds。[X]_4 等于多少?
打开 →令 X_t = 0.5W_t + B_t、Y_t = 3W_t + 2B_t,其中 W 和 B 独立。[X,Y]_4 等于多少?
打开 →令 X_t = 1.2W_t + t/(1+t)。[X]_5 等于多少?
打开 →Var(2W_1 - W_4) 等于多少?
打开 →令 X_t = 2W_t + t^3 - sin t。[X]_2 等于多少?
打开 →令 X_t = 2W_t - B_t、Y_t = W_t + 4B_t,其中 W 和 B 独立。[X,Y]_2 等于多少?
打开 →令 X_t = 2W_t + 3B_t、Y_t = -W_t + 2B_t,其中 W 和 B 独立。[X,Y]_{0.5} 等于多少?
打开 →若一个 minibatch 的损失是平均形式 L = (1/B) sum_{i=1}^B L_i,请用单样本梯度推导 dL/dw。
打开 →周三上午十点半,上海陆家嘴某 私募 期权做市台上你接到一笔成交:客户从你这里买了 200 张 50ETF 期权(510050)的次月平值 call。系统瞬间把账面 Delta 推到 +12,300 股 ETF,你需要立刻在二级市场卖空相应数量的 510050 把方向风险砍掉。问题是:为什么「持有这张 call + 卖空 Delta 股标的」恰好能锁定一个无套...
打开 →某个 CIR 过程满足 dX_t = 1.2(4 - X_t)dt + 0.5 sqrt(X_t)dW_t。若 Y_t = e^{1.2 t} X_t,Y_t 满足什么 SDE?
打开 →某 CIR 过程满足 dX_t = 2(0.04 - X_t) dt + 0.1 sqrt(X_t) dW_t。当前值为 X_t = 0.07。瞬时漂移为正还是负?其数值是多少?
打开 →某交易台既想分解昨天真实发生的 delta 对冲 PnL,也想给今早的期权账本做估值。两个任务分别自然对应哪种测度?
打开 →两个特征几乎重复,但在经济上都很有意义。为什么 Elastic Net 在这种情况下常常比纯 Lasso 表现更好?
打开 →为什么把每一轮的叶节点更新 gamma_m 都乘以 c,同时把学习率 eta 除以 c,会让最终加性得分保持不变?
打开 →某个 GBM 满足 dS_t = 0.08 S_t dt + 0.3 S_t dW_t。若 Y_t = log S_t,Y_t 的漂移项和扩散项分别是什么?
打开 →某股票满足 dS_t = 0.1 S_t dt + 0.4 S_t dW_t,且 S_0 = 50。计算 E[S_3]。
打开 →请简要解释:为什么应把 It\^o 公式看成随机版的 Taylor 展开,而不是普通链式法则的小修补?
打开 →一个标准化 lasso 拟合的得分向量是 (4.1, 2.3, 1.7)。使所有系数都恰好变成 0 的最小 lambda 是多少?
打开 →在正交设计下的一步 lasso 更新中,某坐标的得分是 z = -3.2,惩罚参数 lambda = 0.7。软阈值之后的系数是多少?
打开 →忽略可学习仿射参数时,为什么给一个向量的每个坐标都加上同一个常数 a,不会改变 LayerNorm 之后的激活?
打开 →证明 ell(r)=ln cosh(r) 关于残差 r 是凸函数。
打开 →证明 ell(z)=ln(1+e^{-z}) 在实数轴上是凸函数。
打开 →如果二者在同一个根附近都表现良好,为什么 Newton 通常比朴素不动点迭代更快?
打开 →某个 OU 过程满足 dX_t = 0.9(2 - X_t)dt + 1.1 dW_t。若 Z_t = e^{0.9 t}(X_t - 2),Z_t 满足什么 SDE?
打开 →某个 OU 过程的均值回复速度为 kappa = 0.5,扩散系数为 sigma = 0.3。已知 X_0,条件方差 Var(X_1 | X_0) 是多少?
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