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Python 在金融中的应用- Part 1 - 教程

早在2018年,我开始对资本市场产生兴趣。理解资本市场的基本理论对财富积累至关重要。我开始阅读所有经典著作,如《聪明的投资者》和《证券分析》。在这一系列文章中,我想与读者分享在Python编程语言背景下理解金融理论的旅程。在文章的第一大部分,我们将专注于金融模型的线性方面,资本资产定价模型(CAPM)、套利定价理论(APT)和线性优化。后续章节将涵盖非线性模型。

线性是现实世界的简化版本。它在概念上容易理解,在计算上也是可处理的。这是理解金融理论的一个很好的起点。

线性?就是什么

在数学中,线性是指满足两个关键属性的关系:

  1. 可加性: f(x + y) = f(x) + f(y)
  2. 齐次性: f(αx) = αf(x)

在金融中,线性关系表现为:

1. 资本资产定价模型(CAPM)

理论基础

资本资产定价模型代表了金融学中最具影响力的理论之一。CAPM给出了资产预期收益与其系统性风险之间的线性关系。CAPM假设投资者是理性的,以及其他几个因素。

CAPM公式

证券市场线方程将预期收益表示为:

E [ R i ] = R f + β i ( E [ R m ] − R f ) E[R_i] = R_f + \beta_i (E[R_m] - R_f)E[Ri]=Rf+βi(E[Rm]Rf)

其中:

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=25198

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