微笑曲线

最新推荐文章于 2024-08-31 10:52:00 发布
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博客提及可将事物进行套用，涉及知识产权与品牌相关内容，但信息较少。

什么东西都可以套一套

 

知识产权     《————lower————》品牌

第21章 随机波动率模型：无相关性时的微笑曲线
qq_52737544的博客
03-23 568
这学期会时不时更新一下伊曼纽尔·德曼（Emanuel Derman） 教授与迈克尔B.米勒（Michael B. Miller）的《The Volatility Smile》这本书，本意是协助导师课程需要，发在这里有意的朋友们可以学习一下，思路不一定够清晰且由于分工原因我是从书本第13章写起，还请大家见谅。
[计算机]“微笑曲线”——施振荣(宏碁集团董事长)
weixin_34284188的博客
10-21 348
　　微笑曲线比施振荣的名气大，这是施振荣的荣幸和无可替代的历史功绩。他在 20 世纪 90 年代初的这一思考，不仅促使了企业本身的转型，还超越了 IT 产业和台湾海峡。这条微笑曲线已经成为中国制造走向中国智造的指导曲线。   　　施振荣——宏碁集团创始人   　　1992 年，宏碁开始全面推动快餐店模式的改革时，台湾仍有部分同仁存有不同意见，对于新工作形态的改变不愿积极配合，虽有进度，却不...
微笑曲线，经济学原理
05-23 608
微笑曲线，经济学原理 微笑曲线 posted on 2011-05-23 21:47lexus 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 ...
期权波动率“微笑曲线”之谜
热门推荐
08-12 1万+
“波动率微笑”即具有相同到期日和标的资产而执行价格不同的期权，其行权价格偏离标的资产价格越远，隐含波动率越大。 波动率通常是用来描述股票、期货等资产价格变化有多剧烈的一个统计指标。在期权交易中，有两类波动率比较重要： 一是历史波动率，它是基于对标的资产在过去历史行情中价格变化的统计计算得出的，也就是基于对其价格变化标准差的计算。 在真格量化中可以...
模型 生产微笑曲线
wangdsh的博客
08-31 1857
生产微笑曲线（Smiling Curve）是一个经济学理论，由宏碁集团创办人施振荣在1992年提出。该理论描述了在产业链中，高附加值环节主要集中在研发设计和品牌营销两端，而中间的生产制造环节附加值相对较低，形似一个微笑的嘴型，两端朝上。这个理论指出，企业要想获得更多的利润，就需要向微笑曲线的两端延伸，即加强研发和创新以及品牌和营销，而不是仅仅停留在低附加值的生产制造环节。微笑曲线理论强调了在全球化和技术快速发展的背景下，企业应如何定位自己的核心竞争力。
电商行业研究报告：微笑曲线看好两端，两极消费下的品牌出路
03-26
为此，在 本篇报告中，我们提出了消费品牌的微笑曲线（即微笑曲线型品牌的消费结 构）这一概念，尽管品牌的生命周期长短不一、大浪淘沙随着用户结构和习 惯的变迁时刻在上演，最终只有少数的大牌和白牌能够长青，但...
20191224-国金证券-电商行业深度研究：微笑曲线看好两端，两极消费下的品牌出路.pdf
04-08
报告中提出了“微笑曲线看好两端，两极消费下的品牌出路”的核心观点，指出居民消费价值回归意识的觉醒促进了大牌和白牌两端的品牌增长。报告分析了当前的市场数据，包括国金电商指数、沪深300指数、上证指数、深证...
电商行业研究：微笑曲线看好两端：两极消费下的品牌出路.pdf
07-16
电商行业研究：微笑曲线看好两端：两极消费下的品牌出路.pdf
2020年中国银行业回顾与展望：同刻微笑曲线，共期价值创造.pdf
08-22
【综述】 2020年，中国银行业在面对全球新冠疫情的巨大冲击下，积极响应政府监管政策，通过扩大信贷投放和减费让利的方式，有力地支持了实体经济的复苏。根据对38家A股和/或H股上市银行的年报分析，尽管银行业受到了...
新产品经理：方法重要还是经验重要
产品研习所
05-04 4156
原载《中华读书报》2010年4月14日     作为一个工作多年的产品经理，我一直在困惑一个问题，一个好的产品经理到底是掌握方法重要还是经验重要？从经验的角度，我经常会将产品经理分为四类    第一类、有经验没方法，这一类产品经理一般在本行业有多年的相关工作经验，专业知识和行业经验都足够，但是往往没有受过专业的产品开发管理训练，经常会凭感觉去做产品，特别相信“杀手的直觉”，我所在的互联
直播一个程序员调BUG啦~
程序员之家
11-04 298
微信又改版了，为了方便第一时间看到我们的推送，请按照下列操作，设置“置顶”：点击上方蓝色字体“程序员之家”-点击右上角“…”-点击“设为星标”。可以啦，让我们继续相互陪伴...
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
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09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
09-06
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09-06
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09-06
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python微笑曲线
01-10
### 使用 Python 绘制微笑曲线 绘制微笑曲线通常涉及金融领域中的期权定价理论，特别是隐含波动率的概念。为了实现这一目标，可以利用 `matplotlib` 和 `plotly` 库来创建图形表示。 #### 方法一：使用 Matplotlib 创建静态图像 Matplotlib 是一个强大的绘图工具，能够处理多种类型的图表，包括三维表面图和线形图。对于微笑曲线而言，可以通过调整数据集以反映不同执行价格下的隐含波动率变化情况： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 假设的数据点代表不同的到期时间和对应的隐含波动率 strike_prices = np.linspace(80, 120, num=40) implied_volatilities = (np.abs(strike_prices - 100)**(-0.5)) * 0.2 + 0.1 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(strike_prices, implied_volatilities, label='Implied Volatility Smile', marker='o') plt.title('Volatility Smile Curve') plt.xlabel('Strike Price') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 此代码片段展示了如何通过简单的函数关系模拟出一条典型的微笑曲线，并将其可视化[^1]。 #### 方法二：使用 Plotly 实现交互式图表 Plotly 提供了更高级别的接口用于构建动态、可交互的图表。下面的例子说明了怎样借助 Pandas 数据框以及 Plotly Express 来展示基于实际市场数据的微笑曲线： ```python import pandas as pd import plotly.express as px # 构建样本 DataFrame 表格结构 data = { 'k': [90, 95, 100, 105, 110], # 执行价 Strike Prices 'iv': [0.25, 0.2, 0.17, 0.2, 0.25], # 隐含波动率 Implied Volatility } df = pd.DataFrame(data) fig = px.line(df, x="k", y="iv", title='Volatility Smile with Different Strikes', labels={'k':'Strike Price','iv':'Implied Volatility'}) fig.update_layout(showlegend=True) fig.show() ``` 这段脚本不仅实现了基本的二维线条图，还允许用户自定义样式和其他属性，从而更好地适应具体应用场景的需求[^3]。
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