提示词 # Python代码 # 计算20日均线 price['short_mavg'] = price['收盘'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() # 生成交易

提示词 price = pd.read_excel('../数据/601001策略回测实验数据.xlsx', index_col='日期') # 将index转换成datetime格式 price.index = pd.to_datetime(price

提示词 merged_df = pd.read_excel('../数据/HRP实验数据.xlsx',#换成你保存数据的路径 index_col='日期') # 将index转换为datetime格式 merged_df.index = pd.to

提示词 merged_df = pd.read_excel('../数据/资产配置实验数据.xlsx', index_col='日期') merged_df中，包含一个投资组合中四只股票的每日收盘价，每只股票的权重相等，现在需要计算这个投资组合的

提示词 现有一个名为returns的DataFrame，其中包含一个投资组合中两只股票的每日简单收益，两只股票的权重相同，现在需要演示VaR的估计，并且最后用直方图可视化VaR估计结果，请给出示例代码。 答案 import numpy as np import pandas as pd impor

提示词 现在需要用LSMC方法演示对美国期权定价，请给出示例代码。 答案 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from scipy.

提示词 需要演示使用模拟方法对欧洲期权进行定价，请给出示例代码。 答案 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm from tqdm imp

提示词 现在有一个名叫returns的Pandas Series，存储的是某股票的每日简单收益，使用Python定义一个函数，用于模拟该数据的几何布朗运动，请给出示例代码。 答案 import numpy as np import pandas as pd def simulate_gbm(re

提示词 # Python代码 # 'returns' 包含 '棉花期货涨跌' 和 '棕榈油期货涨跌' 列 # 初始化空列表用于保存结果 model_coeffs = [] conditional_volatility = [] standard_resid = [] garch_models = [

提示词 # Python代码 # 读取下载的Excel文件并处理 df = pd.read_excel('../数据/棉花十年行情数据.xlsx')#换成你保存文件的路径 df = df[['日期', '收盘价']] df.set_index('日期', inplace=True) #检查数据