Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Волатильность является одним из важнейших параметров в оценке опционов, управлении рисками и построении торговых стратегий. Классическая модель Блэка-Шоулза-Мертона, предполагающая постоянную волатильность, не способна отразить динамику рынка, где наблюдаются эффекты «улыбки волатильности» и кластеризации. Для более точного описания рыночных процессов разработаны модели стохастической волатильности, среди которых наиболее известными являются модель Хестона и модель SABR. Эти подходы учитывают случайный характер изменений волатильности и позволяют более адекватно оценивать деривативы.
(25.05.2014 - 01.06.2014)
Спорный, но забавный пост в копилку хейтеров python3 с анализом статистики tiobe
Простой вопрос с замечательным, развернутым ответом на stackoverflow
Еще один поток неудовольствия по поводу направления движения Python как проекта. Почти сразу за этой статьей вышло и другое мнение по этому поводу.
Теперь c напоминалками, поиском и пейджингом
Несмотря на зубодробительное название - статья вполне доступна написана и может послужить поводом еще внимательнее приглядеться к мегамодулям numpy, cv2, sklearn
Пример использования paramiko для восстановления времени создания файла из бекапа на удаленном сервере
Рассказывается как загрузить данные российских метеорологических станций и сконвертировать их в pandas DataFrame.
Стохастическая волатильность: как её моделируют? На примере опционов на эфир
Пишем симуляцию по мотивам игры Life
Как увеличить скорость python-скриптов: C-расширения и Python/C API
Сводка от pythonz 26.01.2025 — 02.02.2025
Подключить педали экспрессии к компьютеру за полчаса
Load-testing-hub: инструмент для аналитики нагрузочного тестирования
Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index
У SAMURAI есть цель — zero-shot решение задачи Visual Object Tracking(VOT)
Avoiding Mocks: Testing LLM Applications with LangChain in Django
pyper: Concurrent Python Made Simple