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基于波动率的期权交易策略研究 ——以沪深300ETF期权为例

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基于波动率的期权交易策略研究 ——以沪深300ETF期权为例

作者：谭钦韬西安理工大学

学位级别：硕士

发展和完善金融衍生品工具的创新应用对于优化资源配置、对冲风险敞口头寸和防范化解金融风险均具有现实意义。与此同时,期权自身独特的损益结构和灵活的策略构建方式,使得这一工具受到市场和投资者的欢迎。本文旨在探讨期权的波动率量... 详细信息

发展和完善金融衍生品工具的创新应用对于优化资源配置、对冲风险敞口头寸和防范化解金融风险均具有现实意义。与此同时,期权自身独特的损益结构和灵活的策略构建方式,使得这一工具受到市场和投资者的欢迎。本文旨在探讨期权的波动率量化交易策略的构建以及该策略在沪深300ETF期权市场中的实际应用效果。通过分析沪深300ETF期权市场的波动率数据,结合基本的期权交易和波动率理论,研究设计波动率交易策略。首先,通过分析我国期权市场和现有品种,确定以300ETF期权作为研究对象。接着,通过构建GARCH、EGARCH模型预测研究对象的波动率序列,分析波动率特性,在此基础上设计三种隐含波动率异常状态的判断方法,并设定了基于多空两个波动率交易方向和四种复式结构的期权交易策略及开仓指标,围绕波动率维度,形成了一个从行情读取到平仓的完整交易体系。最后,选择一年期数据,进行回测实证,评估不同组合条件下的策略在市场中的表现和稳定性。研究结果表明,基于波动率的期权交易策略在沪深300ETF期权市场中具有一定的有效性和可行性;其中部分策略在整个回测期内表现良好并能在回测期外有一定延续性;总体而言,中短期的策略表现结果要优于长期。同时也发现三种策略在不同开仓条件下表现差异较大,交易者需要仔细甄别选择合适的开仓条件和择时方法,做好风险控制。总之,本文立足实践应用,通过分析构建波动率交易策略,在判断波动率状态时丰富了现有择时方法。同时,在满足Delta中性的条件下,灵活的选择合约和交易方向,实现了对Theta维度和Gamma维度的损益影响剔除,设计出能够更加凸显Vega维度损益情况的交易策略。最后编写量化程序,比较分析各策略表现情况,以期为投资者根据个人需求设计个性化的期权组合交易策略提供一定的参考启示,并能够合理评估期权交易的风险和回报,也为相关学术研究提供新的思路方法。

关键词：期权波动率期权量化交易策略 Vega维度沪深300ETF

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基于深度学习的光场显微像差校正

光学学报 2024年第14期44卷 82-91页

作者：王长淼李晖张水平吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,... 详细信息

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,所提出的方法不仅可实现光场显微像差校正,而且重建出的图像具有高分辨率和清晰的细节边缘;相较于其他传统的图像超分辨率网络,所提方法重建结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了15.4%和11.7%。本研究为低成本光场显微像差校正提供了一种高效的方案。

关键词：几何光学光场显微深度学习像差校正高分辨率相位恢复

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工业品出口对碳排放效率的影响研究

统计与决策 2024年第10期40卷 95-99页

作者：马光明张子韬中央财经大学国际经济与贸易学院北京102200

文章利用134个国家2001—2020年的面板数据,基于超效率SBM模型进行了碳排放效率测算与国际比较,结果表明碳排放效率随工业品出口贸易强度加大而降低。劳动密集型工业品出口贸易对碳排放效率的负向影响最为显著,其次为资源密集型工业品,... 详细信息

文章利用134个国家2001—2020年的面板数据,基于超效率SBM模型进行了碳排放效率测算与国际比较,结果表明碳排放效率随工业品出口贸易强度加大而降低。劳动密集型工业品出口贸易对碳排放效率的负向影响最为显著,其次为资源密集型工业品,而资本与技术密集型工业品的影响较小。收入相对较低的非OECD国家工业品出口对碳排放效率的负向冲击程度比OECD国家更大。进一步分析发现,环境规制水平提升能缓解工业品出口对碳排放效率的负向影响。发展中国家应通过优化工业品出口结构等途径改变当前碳排放效率落后的不利局面,欧美发达国家则应减少将大量高能耗工业转移至发展中国家的短视行为。

关键词：工业品出口碳排放效率超效率SBM模型调节效应

体操运动损伤的流行病学特征、机制与防治策略

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中国康复医学杂志 2024年第9期39卷 1394-1399页

作者：孙永生马鸿韬李雪首都体育学院北京市100191 北京体育大学国家体育总局训练局体能康复中心

体操动作复杂,运动员需要具备高水平的力量、速度、平衡、柔韧、空间感和艺术性才能在比赛中取得好成绩。然而,体操运动早期专项化率很高,运动员容易产生过度使用。优秀体操运动员,每周接受高达21—37h的高负荷训练,每年持续11—12个月... 详细信息

体操动作复杂,运动员需要具备高水平的力量、速度、平衡、柔韧、空间感和艺术性才能在比赛中取得好成绩。然而,体操运动早期专项化率很高,运动员容易产生过度使用。优秀体操运动员,每周接受高达21—37h的高负荷训练,每年持续11—12个月。因此,他们生长的软骨、关节软骨和骨骼更容易受伤[1]。

关键词：体操动作体操运动关节软骨流行病学特征优秀体操运动员过度使用早期专项化空间感

“一带一路”农产品贸易网络格局演化及影响机制研究

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农业技术经济 2024年第10期 38-54页

作者：胡求光马劲韬过梦倩王方宁波大学商学院宁波财经学院国际经济贸易学院西北农林科技大学经济管理学院

本文依托社会网络分析法和时序随机指数图模型，对“一带一路”国家农产品贸易网络演化特征及影响机制进行深入探讨。研究发现：(1)“一带一路”沿线各国农产品贸易联系逐渐深化、贸易网络不断织密，以中国为代表的“明星”国家，也因... 详细信息

本文依托社会网络分析法和时序随机指数图模型，对“一带一路”国家农产品贸易网络演化特征及影响机制进行深入探讨。研究发现：(1)“一带一路”沿线各国农产品贸易联系逐渐深化、贸易网络不断织密，以中国为代表的“明星”国家，也因信息获取能力、资源控制权限和国际贸易效率，发挥日益重要的引领带动作用；(2)随着“一带一路”从愿景向现实转变，沿线各国农产品贸易联系渐趋紧密，但仍存在较大的优化提升空间，沿线广大发展中国家应在维护世界粮食安全和农业发展方面肩负更重要的责任；(3)“一带一路”农产品贸易网络关系的形成演化是内外机制共同作用的结果，内生机制包括互惠效应、传递效应、闭合效应及时间依赖效应，外生机制涵盖经济水平、地理距离和制度差异，忽略内生机制会导致实证结果存在偏差。为进一步巩固互利共赢的良好局面，第一，中国应与市场需求大、农业资源禀赋优越的沿线经济体开展全方位、深层次的沟通合作，在维持已有农产品贸易合作关系的基础上，进一步加强与发展中国家的网络联结；第二，中国应及时准确掌握沿线各国农产品需求、农业资源现状以及法律制度、税收政策、贸易壁垒等基本特征，推进区域农产品贸易合作战略的有效对接和良性互动；第三，中国应积极参与制定农产品国际贸易规则，并在推进“硬联通”与“软联通”互补增效的同时，与沿线贸易伙伴搭建多层次多主体的对话平台和合作机制。

关键词：一带一路农产品贸易网络社会网络分析时序随机指数图模型

数智时代中国网络文学国际传播的发展趋势与创新路径

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出版广角 2024年第11期 4-10页

作者：戴润韬史安斌清华大学新闻与传播学院

在政策引领和市场需求的推动下,网络文学出海逐渐成长为中华文化走出去新的增长点,打造既包容又开放的网络文学创作机制,营造健康向上、清朗通透的网文全球传播生态是未来网络文学出海提质增效的重要方向。网文企业应当把握IP的核心价值... 详细信息

在政策引领和市场需求的推动下,网络文学出海逐渐成长为中华文化走出去新的增长点,打造既包容又开放的网络文学创作机制,营造健康向上、清朗通透的网文全球传播生态是未来网络文学出海提质增效的重要方向。网文企业应当把握IP的核心价值,践行交流互鉴、融合创新的“转文化传播”理念,在坚守中华文化立场、把握国际传播规律、拓展海外传播渠道、精准“锚定”受众群体的基础上,进一步为新时代我国国际传播的转型升级和汇聚“数智华流”开辟新的路径。

关键词：网络文学国际传播 “数智华流” 数字出版平台经济

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基于拟牛顿法的深度强化学习在车联网边缘计算中的研究

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通信学报 2024年第5期45卷 90-100页

作者：章坚武芦泽韬章谦骅詹明杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 之江实验室天基计算研究中心浙江杭州311121 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 台州学院电子与信息工程学院浙江台州318000

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。... 详细信息

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。通过此双阶段优化,算法显著提升了在多任务和动态无线信道条件下的性能,提高了计算效率。通过引入拉格朗日算子和重构的对偶函数,将非凸优化问题转化为对偶函数的凸优化问题,确保算法的全局最优性。此外,算法考虑了车联网模型中的系统传输时间分配,增强了模型的实用性。与现有算法相比,所提算法显著提高了任务卸载的收敛性和稳定性,并能有效处理车联网中的任务卸载问题,具有较高的实用性和可靠性。

关键词：车联网任务卸载深度强化学习拟牛顿法