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English questions
模块3.2.4 · 编程 · Python 数据与量化分析

合成数据与 API

python · numpy · scipy · synthetic-data · gbm · monte-carlo · cholesky · simulation

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课程并发与性能 · 高级 Python

GIL、多线程与多进程

Hook 周一下午四点收盘后，私募研究服务器上挂着两份待跑的任务：先把 100 只沪深300 成分股最近 30 个交易日的日线从米筐风格接口同步下来，再用 100 万条蒙特卡洛路径给一张 510300.SH 看涨期权定价。一颗八核 CPU 跑了二十多分钟，T+1 风控报表迟迟出不来。问题不在算法，在于代码全程单线程。这两份任务该交给的并发原语其实不同：线程池...

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课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析

HTTP API 与具备韧性的数据抓取

某私募的固定收益研究员要把过去三个月的 10 年期中国国债收益率拉成时间序列,放进久期模型的样本。AKShare 的公开接口 ak.bond china yield 不要 token、本地能跑、数据按日更新——但研究 notebook 一旦在用户面前演示时撞上 429,整场会议就要等十分钟手动 retry。本课把 AKShare 调用包成一个 fetch y...

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题目2144 · 数理金融

LMM 交易台直觉 24

为什么终端测度在仿真中常常很方便，即使最终产品定价会转写到别的测度下？

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题目2281 · 数理金融

LSM 实现判断 1

为什么当行权是根据估计出来的继续持有规则决定时，LSM 自然会给出一个美式期权的下界估计？

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题目2290 · 数理金融

LSM 实现判断 10

为什么单调的支付结构常常提示我们在 LSM 里应使用单调或具备形状约束意识的基函数？

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题目2291 · 数理金融

LSM 实现判断 11

为什么只用价内路径做回归通常是合理的，但又不能把它当成“必然更好”的定理？

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题目2292 · 数理金融

LSM 实现判断 12

为什么路径数量和基函数复杂度通常应该联动调整，而不是各自独立调参？

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题目2295 · 数理金融

LSM 实现判断 15

为什么如果继续持有函数的设定本身就有问题，那么“多跑一些路径”并不是完整答案？

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题目2282 · 数理金融

LSM 实现判断 2

为什么靠近行权边界的路径会对 LSM 质量产生不成比例的重要影响？

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题目2284 · 数理金融

LSM 实现判断 4

为什么即使继续持有回归在样本内看起来很好，样本外估值仍然很有价值？

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题目2285 · 数理金融

LSM 实现判断 5

为什么把完全相同的模拟路径既用于回归设计、又用于估值，会让期权看起来偏贵？

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题目2286 · 数理金融

LSM 实现判断 6

为什么在 LSM 里，行权边界通常是被隐式学出来的，而不是直接求一个闭式方程？

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题目2287 · 数理金融

LSM 实现判断 7

为什么在利率、商品或波动率类产品的美式期权 LSM 中，除了现货之外的状态变量常常也很重要？

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题目2288 · 数理金融

LSM 实现判断 8

为什么更好的理解方式是把 LSM 看成“学习一套策略”，而不是“在每个日期学一个完美价格公式”？

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题目2289 · 数理金融

LSM 实现判断 9

为什么即使继续持有值的均值拟合很好，学出来的美式行权策略仍然可能很差？

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题目2272 · 数理金融

LSM 行权边界恢复 2

某个美式看跌期权在某个行权日使用 LSM 继续持有拟合 C(S) = a + (-0.25)S。交易台观察到当 K = 95 时，行权边界位于 S = 76。则隐含的截距 a 是多少？

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题目2273 · 数理金融

LSM 行权边界恢复 3

在某个行权日，美式看跌的即时行权价值为 K-S，继续持有拟合为 C(S) = 18 + bS。若交易台学到的边界是 S = 90，且 K = 105，则隐含的斜率 b 是多少？

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题目4889 · 数理金融

三分层 Neyman 样本占比 24

三个分层的总体权重分别为 0.5、0.3 和 0.2，对应标准差分别为 1、2 和 3。在等成本的 Neyman 配置下，第三层应拿到多少样本占比？

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