金融那点事

本文介绍了金融领域的几个重要概念:正态分布中Y轴的含义,夏普比率用于衡量投资组合的风险调整回报,最大回撤率描述了投资可能出现的最大亏损,久期衡量债券对利率变动的敏感性,而凸性则是债券价格曲线上升或下降的加速因素。理解这些概念对于投资决策至关重要。

方差、协方差

正态分布曲线Y轴表示的是随机变量x等于某数发生的概率。

 

夏普比率

计算投资组合每承受一单位总风险,会产生多少的超额报酬。

E(Rp):投资组合预期报酬率

Rf:无风险利率(国债利率)

σp:投资组合超额收益的标准差

举例而言,假如国债的回报是3%,而您的投资组合预期回报是15%,您的投资组合的标准偏差是6%,那么用15%-3%,可以得出12%(代表您超出无风险投资的回报),再用12%/6%=2,代表投资者风险每增长1%,换来的是2%的多余收益。

最大回撤率

在选定周期内任一历史时点往后推,产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤用来描述买入产品后可能出现的最糟糕的情况。

久期

全称麦考利久期,就是债券各期现金流支付所需时间的加权平均值。它是以未来时间发生的现金流,按照目前的收益率折现成现值,再用每笔现值乘以现在距离该笔现金流发生时间点的时间年限,然后进行求和,以这个总和除以债券价格得到的数值就是久期。

决定久期即影响债券价格对市场利率变化的敏感性包括三要素:到期时间(正比)、息票利率(反比)和到期收益率(反比)。

不同债券价格对市场利率变动的敏感性不一样。债券久期是衡量这种敏感性最重要和最主要的标准。久期等于利率变动一个单位所引起的价格变动。如市场利率变动1%,债券的价格变动3%,则久期是3。

修正久期大的债券,利率上升所引起价格下降幅度就越大,而利率下降所引起的债券价格上升幅度也越大。可见,同等要素条件下,修正久期小的债券比修正久期大的债券抗利率上升风险能力强;但相应地,在利率下降同等程度的条件下,获取收益的能力较弱。

凸性

凸性是债券价格对收益率的二阶导数。是对债券久期利率敏感性的测量。

凸性是指在某一到期收益率下,到期收益率发生变动而引起的价格变动幅度的变动程度。凸性是对债券价格曲线弯曲程度的一种度量。凸性的出现是为了弥补久期本身也会随着利率的变化而变化的不足。因为在利率变化比较大的情况下久期就不能完全描述债券价格对利率变动的敏感性。凸性越大,债券价格曲线弯曲程度越大,用修正久期度量债券的利率风险所产生的误差越大。

凸性的性质:

1、凸性随久期的增加而增加。若收益率、久期不变,票面利率越大,凸性越大。利率下降时,凸性增加。

2、对于没有隐含期权的债券来说,凸性总大于0,即利率下降,债券价格将以加速度上升;当利率上升时,债券价格以减速度下降。

3、含有隐含期权的债券的凸性一般为负,即价格随着利率的下降以减速度上升,或债券的有效持续期随利率的下降而缩短,随利率的上升而延长。因为利率下降时买入期权的可能性增加了。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定的影响及提高稳定的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线关系以及高维度特征识别问题,其有效源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型能的差异。能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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