Financial-Models-Numerical-Methods数据驱动：历史数据分析与建模实战
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Financial-Models-Numerical-Methods 在量化金融领域，数据驱动的建模方法正成为行业标准。Financial-Models-Numerical-Methods 项目通过一系列交互式 Jupyter 笔记本，为金融数据分析师和量化研究员提供了完整的历史数据分析与数值建模解决方案。该项目集成了多种金融模型和数值方法，让用户能够快速上手金融数据分析工作流。
📊 项目数据集概览
该项目提供了丰富的金融数据集，为建模和分析提供基础：
- historical_data.csv - 历史价格数据
- stocks_data.csv - 股票数据集
- spy-options-exp-2021-01-15-weekly-show-all-stacked-07-05-2020.csv - SPY期权数据
🔍 核心数据分析模块
随机微分方程模拟与统计分析
在 1.2 SDE simulations and statistics.ipynb 中，项目展示了如何从历史数据中生成随机路径、计算置信区间、进行假设检验等关键分析技术。该模块涵盖了：
- 路径生成方法
- 置信区间计算
- 假设检验流程
- 几何布朗运动建模
- Cox-Ingersoll-Ross过程
- Euler Maruyama数值方法
- 参数估计技术
波动率跟踪与建模
5.3 Volatility tracking.ipynb 专注于金融时间序列中最重要的特征之一——波动率。通过 Heston 模型模拟、假设检验、分布拟合和估计方法，用户可以：
- 实现GARCH(1,1)模型
- 应用卡尔曼滤波器
- 进行卡尔曼平滑处理
- 分析波动率的动态特性
🛠️ 实用建模工具
项目提供了完整的金融建模工具箱：
数值方法实现
- src/FMNM/BS_pricer.py - Black-Scholes定价器
- src/FMNM/Heston_pricer.py - Heston模型定价
- src/FMNM/Kalman_filter.py - 卡尔曼滤波实现
- src/FMNM/Solvers.py - 数值求解器
高级金融模型
项目涵盖了从基础到高级的各种金融模型：
- Black-Scholes模型及其数值方法
- Heston随机波动率模型
- Lévy过程（Merton、Variance Gamma、NIG）
- Merton跳跃扩散模型
- 美式期权定价
- 奇异期权分析
🚀 快速开始指南
要开始使用这个强大的金融数据分析工具集，只需几个简单步骤：
-
克隆项目：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Financial-Models-Numerical-Methods -
创建虚拟环境：
conda env create -f environment.yml pip install -e . -
启动Jupyter笔记本：
jupyter-notebook
💡 应用场景与价值
这个项目特别适合以下场景：
- 学术研究 - 为金融数学学生提供实践案例
- 量化投资 - 为投资策略开发提供建模基础
- 风险管理 - 帮助金融机构进行风险建模
- 金融科技 - 为金融科技公司提供核心算法
通过结合历史数据分析与先进的数值建模技术，Financial-Models-Numerical-Methods 为金融专业人士提供了一个强大而灵活的分析平台。无论你是想要验证理论模型，还是开发实际的交易策略，这个项目都能为你提供必要的工具和框架。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
