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波動率計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品
波動率計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林文凱寫的 旅遊景區經營權定價研究：含中國案例 和姜林杰祐的 金融科技：學習與應用基礎 金融專業人所必須具備的「資訊系統自建能力」都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和新陸書局所出版 。
國立清華大學 電機工程學系 馬席彬所指導 李宇凡的 可程式化邏輯閘陣列加速之期貨市場隱含波動率計算器 （2021），提出波動率計算關鍵因素是什麼，來自於高頻交易、硬體加速、高階合成、可程式化邏輯閘陣列、隱含波動率。
而第二篇論文靜宜大學 財務工程學系 林吉田所指導 葉孝賢的 台灣股票市場波動率之研究 （2019），提出因為有 歷史波動率、隱含波動率、台灣加權股價指數、台灣加權股價指數選擇權、GARCH的重點而找出了 波動率計算的解答。
旅遊景區經營權定價研究：含中國案例
為了解決波動率計算 的問題，作者林文凱 這樣論述：
自1997年湖南省以委託經營與租賃經營的方式出讓張家界、黃龍洞和寶峰湖的經營權開始，各地紛紛掀起了經營權轉讓的熱潮。 但目前中國尚未建立專業化的旅遊產權交易市場，旅遊產權交易存在重大缺陷，訊息不對稱、不透明，專業性不強，極大地影響了中國旅遊景區經營權的規範轉讓，也制約了中國景區產權制度改革的進程。 此外，現行以收益還原法為主的景區經營權定價方法，也經常低估經營權價值，導致國有資產嚴重流失。因此，作者試圖透過引進實質選擇權概念，提升景區經營權定價的準確性，並從選擇權、產權、物權等三個層面深入探討，提出景區經營權轉讓機制的三個優化方式，以積極解決景區經營權合理定
價問題。
波動率計算進入發燒排行的影片
本文內容：比特幣大跌、甚麼是比特幣、將來會被取代？
比特幣大跌
-近期比特幣BITCOIN大跌，只需兩個星期便由高位大跌三成，究竟是甚麼原因令其下跌得如此快？
-市場有兩個重點消息傳出，觸發了此次下跌，其一是美國證監否決了比特幣ETF的上市買賣，代表美國對比特幣投了沒有信心的一票﹔其二是比特幣的開發者出現分歧，一些開發者認為比特幣不應設限，一些認為比特幣需要設限，究竟什麼是為比特幣設限？下文會為大家解釋甚麼是比特幣，大家便會理解這次設限不設限對比特幣的影響。
甚麼是比特幣
-比特幣不如我們一向使用的貨幣，有國家支持，比特幣的價值主要來自其系統。
-比特幣由區塊鏈 (Blockchain)系統支持著，區塊鏈是由來自四方八地的電腦支持著，通過加密的區塊鏈運算，所有比特幣的交易都會被記錄，每一筆通過比特幣處理的交易都會由那一枚比特幣記錄著。
-以上的交易記錄都會通過不同的區塊鏈的運算記錄，而每個運算者亦會得到比特幣作報酬，比特幣亦是如此被生產出來，生產者的動作被稱為挖礦(Bitcoin Mining)。
-大家不要以為比特幣可以因此而無限產山，比特幣會因應挖礦速度去調整計算難度，而且每約四年會令資料塊發行的比特幣減半，即令比特幣的生產更慢，此舉令比特幣變得有其稀少性，更具價值。
-現時有兩方立場出現，一方希望比特幣保持不變以現時的處理速度去處理交易，另一方則希望比特幣不設限，可以提升交易處理量，如交易處理量上升，其價值亦會有變。
-留意現時令開發者出現分歧及令比特幣有其局限性的是比特幣的發行上張為2100萬枚，現時已發行至近1700萬枚水平，即比特幣要再增量的能力有限。
-留意過去比特幣一直有限，令其性質較像商品，而不是一種貨幣。現時的貨幣發行量會因應需求而上升，但比特幣上升到2100萬數量後便會受到限制。
將來會被取代？
-比特幣雖命名為幣(BITCOIN)，但要成為貨幣會有其難度，首先未得到國家確認為流通貨幣，令一方面因其發行量令在需要使用時有機會被取代，情況就如古代用金、銀、銅幣，但因其發行量受產量限制，所以最終被紙幣取代﹔美國原是金本位制度，後因金產量的限制，令金本位被取消般。
-比特幣較大機會面對到的是會被其實電子貨幣所取代，尤其是由國家發行的。-中國剛已公佈了在測試其電子貨幣系統，相信在不久的將來，其他國家亦會陸續推出。
-比特幣仍有以上的問題存在，相信其波動率會維持高企，如希望以此作為投資工具，其風險是很高的，在投資前希望大家了解工具的本質，希望今天後大家會對比特幣有更深的了解。
撰文：陳金
可程式化邏輯閘陣列加速之期貨市場隱含波動率計算器
為了解決波動率計算 的問題，作者李宇凡 這樣論述：
隱含波動率是在金融市場中一個重要的指標，用於判斷市場行情的趨勢。因此透過減少計算的延遲，可以幫助使用者掌握實際金融市場的狀況。在這篇論文中，我們設計了用高階合成的方式，加速我們開發模組功能的過程，也能夠與使用基於場效可程式化邏輯閘陣列的高頻交易系統結合使用。設計時使用了變數變換，減少重複計算的次數。並且改良傳統的二分法，發揮場效可程式化邏輯閘陣列平行運算的優勢，一次計算一百組布萊克-休斯模型，加速收斂逼近的結果。使用浮點數常數儲存，避免浪費過多的計算時間。最後則針對累積正態分布函數化簡，透過誤差函數表示，並使用漸進展開的方式進行逼近。本篇論文針對此模組功能進行硬體測試，使用臺灣證券交易所股價
指數期貨當作測試資料來驗證此模組。經實驗結果得到和軟體程式計算的結果一致，除此之外，執行在場效可程式化邏輯閘陣列上計算的延遲約為600奈秒，而計算結果與真實情況的均方誤差約為5.76*10^(-6)，平均絕對誤差約為2.23*10^(-3)。
金融科技：學習與應用基礎 金融專業人所必須具備的「資訊系統自建能力」
為了解決波動率計算 的問題，作者姜林杰祐 這樣論述：
有別於目前談「金融科技」的專書，多從科技創新的金融商業服務型態(如網路銀行、理財機器人、第三方支付等)的「商業模型觀點」，或改變金融服務的資訊技術（如大數據、雲端運算、區塊鏈等）的「技術觀點」切入。本書選擇從「應用領域觀點」學習「金融科技」(FinTech)。 一方面教導讀者由簡入繁，從「Excel、VBA、VB到VC#」漸進學習「有效率處理大量財金資料」並「自建資訊系統」的能力；並藉此從財金資料中「洞悉」(Insight)資訊價值、建構知識。 另一方面，本書以習得的能力，逐一引導讀者建構包含「財務計算」、「財富管理」、「金融行銷」、「交易策略回測」、「交易策略執行」、「衍生性
商品定價與分析」、「風險管理」、「創新商品設計」等不同主題的分析環境與資訊系統。 不管讀者在金融業中的角色定位，屬於「財務計算者」、「理財規劃者」、「金融行銷者」、「財務分析者」、「金融商品交易者」、「金融商品購買者」、「金融商品設計者」、「風險管理者」、「交易策略設計者」，皆能受益。 若讀者在學界擔任「金融科技」相關課程的教學工作，本書可以做為幫助學生建立金融科技「執行能力」的教科書；不僅讓學生知道金融科技「是甚麼? 有何影響?」，更能知道「如何做?」；如此才能在金融科技價值鏈中找到定位，而不至於被淘汰。 若讀者在學界或實務界擔任財金分析研究工作，本書得以幫助讀者建構實作能
力，解決研究過程資料取得與分析的瓶頸。 本書整合過去作者在「金融資訊」、「程式交易」、「理財規劃」等著作的精要於一書，希冀帶領讀者建立後續學習金融科技的實作基礎。 作者簡介 姜林杰祐 學歷 交通大學資訊管理博士 現職 高雄應用科技大學金融系暨金融資訊所教授 經歷 高雄應用科技大學金融系主任暨金資所所長 交通大學資財系、工工所兼任 清華大學經濟系、計財系兼任 台灣大學財金系兼任 上海交大高級金融學院高端培訓課程講師 台灣期貨交易所、中國金融期貨交易所程式交易課程講座 期貨公會、金融研訓院、證券暨期貨發展基金會講師 金融研訓院菁
英講座 專長 程式交易、金融資訊系統、金融工程、理財規劃 第一篇 觀念 •資訊科技在財金領域應用 1.金融管理是透過資訊流管理金流，金融業是資訊服務業】 2.金融業之變革】 3.金融服務業之競爭 — 資訊科技的需求面分析】 4.資訊科技如何提昇金融服務業之競爭力】 5.金融領域專業人士學習資訊工具的理由】 6.資訊技術在金融領域應用的方向 — 『資訊系統』、『資料挖掘』與『資訊方法』】 7.為何財金人必須學會資訊科技能力】 8.『使用者自建系統』(End User Computing；EUC)趨勢與重要性】 9.以試算表(Excel)作為使用者自建系統環境的優勢】 10.資訊系
統之四個層次】 11.資訊能力學習途徑】 12.資料在那裡有區別】 13.本書金融應用領域的探討範圍】 •金融人為何需要學習資訊科技 1.從程式交易到金融資訊】 2.財金的跨域方向】 3.為何IT對於金融如此重要?】 4.資訊系統就像陽光空氣水，有很自然，沒有很致命】 5.以資訊科技創造財金理論模型的實務價值】 6.研究與實務落實的瓶頸何在?】 7.財金人才需求與能力落差】 8.教育系統中金融與資訊整合的嘗試】 9.進入IT領域的路遠比想像中的短】 10.對實務界，學會有效率處理資料能做甚麼?】 11.對學術界，學會有效率處理資料有什好處?】 12.資訊方法跨域財金研究】 13.IT行業顛覆
金融業】 14.開始付諸行動】 第二篇 技術 •使用Excel作資料與模式分析 1.Excel的基本使用 2.從財務計算範例學習Excel的使用 3.Excel函數進階使用 4.財務金融應用相關之Excel函數整理 5.Excel的資料處理功能 6.決策分析過程的軟體應用 7.Excel統計分析工具 8.Excel數學規劃求解工具 9.Excel目標搜尋方法 •以VBA開始學習程式設計 1.學習程式設計，為何重要? 2.建立資訊能力的學習途徑 3.程式設計的基本概念 4.VBA程式編碼快速入門 — 撰寫並執行三種基本的程式結構 5.學習VBA語言常用指令與語法 6.學習以VBA開發圖
形使用者介面(GUI)系統 7.VBA程式偵錯 8.財金領域VBA應用範例 9.VBA巨集的錄寫與執行 •類比學習VB與VC#程式設計 1.為何要學VB .NET 2.類比方式學習更多程式語言 3.BASIC語言發展簡史 4.Web Service與Visual Studio .NET 整合開發環境(IDE) 5.由VBA學習VB .Net快速入門 6.學習VB.Net常用指令與語法 7.學習以VB.Net開發圖形使用者介面(GUI)系統 8.相較於VBA，VB.Net多了甚麼? 9.由VBA學習VC# .Net快速入門 10.學習VC# .Net常用指令與語法』 11.以VC#
.Net 開發圖形使用者介面(GUI)系統 12.C#與VC++的比較 •財金資料的擷取與應用 1.取得財金資料的重要性 2.如何透過公開網站取得財金歷史資料 3.如何透過公開網站取得財金即時資料 4.如何透過證券商的資訊服務取得財金歷史與即時資料 5.如何透過資訊商的資訊服務取得財金歷史與即時資料 6.『台灣期交所逐筆交易資料加值系統』應用 7.開放資料趨勢與商機 第三篇 應用 •『財務計算』方法與應用 1.資產報酬與風險之觀念與計算】 2.資金(貨幣)時間價值之觀念】 3.資金(貨幣)時間價值之計算】 4.『計算商品的內部報酬率』應用】 5.『活化紙本行銷文件』應用】 •『財富管理
與金融行銷』方法與應用 1.財富管理(理財規劃)概論 2.以『教育規劃』為例說明『分析式行銷』的精神 3.理財計畫縮影 —『為夢想準備資金』 4.以『資產配置』達成夢想計畫的準備 5.全方位理財規劃 6.退休規劃試算分析以促成銷售活動 7.金融科技(FinTech)趨勢下，財管人的定位 8.理財規劃觀念彙整 •『投資策略分析』方法與應用 1.交易方式的演變 2.從主觀交易到客觀交易 3.程式交易之定義與特性 4.投資分析程序 5.策略回測方法介紹 6.使用『心理線指標』與『均線指標』建構複合交易策略 7.以Excel回測複合交易策略模型績效 8.以VBA編碼作2策略參數組合最佳化分析 9.以
VBA編碼作多策略參數組合劇本分析 10.以VBA編碼回測複合交易策略模型績效 •『投資策略執行』方法與應用 1.以參數設定與Reflesh方法定頻更新取自網站的即時資料 2.以Windows API定頻更新取自網站的即時資料 3.以歷史資料模擬DDE取價並產生定頻K線 4.以DDE取得遠端報價並藉由OnTime方法產生定頻K線 5.以DDE取得遠端報價並藉由Windows API產生定頻K線 6.以DDE取得遠端報價、藉由Windows API產生定頻K線並以OnTime方法定時啟動 7.以DDE取得遠端報價、藉由Windows API產生定頻K線並驅動交易策略 •『財務工程與金融創新』
方法與應用 1.衍生性金融商品簡介 2.期貨與遠期契約簡介 3.選擇權定義與特性 4.選擇權的評價 5.選擇權的交易策略類型 6.選擇權的避險操作 7.選擇權的組合策略 8.選擇權的套利操作 9.不同類別選擇權 10.選擇權相關資訊應用 11.以Black-Scholes公式評價選擇權 12.選擇權隱含波動率計算 13.選擇權價格影響因素分析 14.以二項式方法評價選擇權 15.以蒙地卡羅模擬方法評價選擇權 16.選擇權發行靜態避險 17.選擇權發行動態避險 18.選擇權交易策略實作 19.財務工程概論 20.CPPI與TIPP保本商品 21.與選擇權結合之保本商品分析 22.與選擇權結合之高
收益票券分析 第四篇 未來 •結論與後續學習建議
台灣股票市場波動率之研究
為了解決波動率計算 的問題，作者葉孝賢 這樣論述：
不論在衍生性金融商品的定價、風險的計算及投資組合的資產配置選擇等課題，波動率是重要的參數之一。市場上，根據不同計算方式計算出來的波動率也不盡相同。本論文研究選取台灣股價加權指數從2012年5月1日到2019年5月31日的資料和台灣加權股價指數選擇權從2012年12月W1到2019年5月W5的週選擇權及一週到期的月選擇權，比較使用不同計算方式所的波動率之間的差異。將探討以下幾個主題：1.一週波動率與5日及7日波動率的差異2.週末波動率和3日非週末波動率的差異3.年化一週波動率與5日隱含波動率的差異4.GARCH所得波動率和簡單移動平均所得波動率的差異5.台灣50指數成分股一週波動率和5日波動率
的差異6.非交易週末波動率和非交易3日非週末波動率的差異本研究得出的研究結果為：1.大部分產業一週波動率小於5日及7日波動率，但是也有其他的情形(如相差不大的、部分日期有高過5日波動率等等)。且就算是相同產業的波動率，5日波動率和一週的波動率變化也會有所不同。2.週末波動率小於3日非週末波動率，非交易週末波動率也小於非交易非週末波動率。二者之間，週末波動率和3日非週末波動率的差較大。3.5日隱含波動率的變化較年化一週波動率大。4.在發生報酬率變化較大的的情況下，GARCH所得波動率會比簡單移動平均所得波動率還要快變小，且波動率變化大，對市場的變化較為敏感，故GARCH優於使用簡單移動平均所得波
動率。