我有一个问题,一个插件是如何在一个变量选择后,在一个可变的产品页面上显示融资价格。
原始代码:
if (is_product())
{
/**
* Calculate and display installmentes for each child in variation product
*/
add_action('woocommerce_before_single_variation', array($this, 'fswp_variable_installment_calculation'), 99);
}
正
我正试图用几何布朗运动来定价一种杠杆式低价(LDAO)障碍看涨期权。
我的python脚本在下面。我不知道如何正确地模拟当股票价格上涨时增长的障碍B和杠杆因素,这些因素会使收益倍增。
该选项的特点如下。
LDAO的“杠杆”部分如下所示。当你买入买入期权时,你只需支付基础资产现货价格S0的一部分。卖方提供融资F0,以购买其余的。换句话说,期权的买入价格是:P = S -/- F.As a buyer,您支付利息i关于融资水平的F.The“下落不明”部分的结构如下。当基础资产的价格S跌破壁垒B时,期权被取消,标的资产以活跃的市场价格出售。当现货价格S1低于融资F时,您的最终价值为零。如果现货价格高
In :char_df‘’Loan_Title‘.
类别:“债务合并”、“信用卡再融资”、“住房改善”、“信贷整合”、“绿色贷款”、“其他”、“搬家和搬迁”、“信用卡”、“医疗费用”、“再融资”、“信用卡合并”、“贷款俱乐部”、“债务合并贷款”、“主要购买”、“假期”、“业务”、“信用卡支付”、“信用卡”、“再投资”、“个人贷款”、“cc refi”,“合并”、“医疗”、“贷款1”、“合并”、“信用卡合并”、“汽车融资”、“债务”、“购房”、“自由”、“合并”、“摆脱债务”、“合并贷款”、“部门合并”、“个人”、“信用卡”、“浴室”、“再融资”、“信用卡贷款”、“住房”、“2013年债务合并”
我在这里遵循教程:
并试图设置一个自定义捆绑包,以从自定义的非美国金融资产中获取价格。我被困在一句话上:
Advise zipline of our bundle by registering it via .zipline/extension.py
我的extension.py文件位于.zipline/目录中,包含以下代码:
from zipline.data.bundles import register
from zipline.data.bundles.viacsv import viacsv
eqSym = {
"CBA"
}
register(
我一直被IBM Watson软件包的技术天才所震惊。这些工具从识别图像中的主题到在一封信中提取情感,它们都是令人惊叹的。然后是。在他们的中,你选择一个州,然后一系列约束(价格必须在W和X之间,面积必须在Y和Z之间,必须有保险托管融资,等等)。他们根据房屋是否符合你们的限制对房屋进行排序。
似乎所有的折衷分析都是按照以下顺序运行一个简单的查询:
SELECT * FROM House WHERE price >= W AND price <= X AND square_footage >= Y
AND square_footage <= Z AND ...
我没有正确理解
我需要查询谷歌金融的高股价,因为在整个期间,一个特定的股票已经持有。2000年购买的一只股票可以不包括在内。其余的投资组合购买都是从12-31到2004年至今。对于下面的脚本,结果集似乎太大了。
是否有一种方法可以将其分解为单独的API调用,从而使结果集更小,但仍然提供回到12-31-2004的历史数据?
function stockHigh(ticker, startDate, endDate) {
//returns https://developers.google.com/apps-script/class_financeresult
var financeResult = Fi
我试着在标题中总结我的问题,但听起来比实际情况复杂得多.
对于任何不知道的人来说,Bloomberg是一家数据服务提供商,您可以在MS中提取各种金融资产(和其他东西)的价格。这种格式是非常典型的:数据通常是按时间顺序排列的,日期是向下排列的,而各种金融产品则在列之间进行。
Example: Historical prices for the S&P500 and DAX will appear in columns B and C,
respectively. The date for each price will appear in column A.
A B