CallOptionBSM

displayName: CallOptionBSM
license:
- GPL-3.0
mediaTypes:
- Tabular
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2108.07035v4.pdf
publishDate: "2022"
publishUrl: https://github.com/cloudy-sfu/SGD-Implied-Volatility
publisher:
- Shanghai Lixin University of Accounting and Finance
- University of Auckland
tags:
- Option
taskTypes:
- Statistical Analysis

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# 数据集介绍
## 简介
该数据集收集了 2015 年 2 月至 2020 年 7 月上海证券交易所看涨期权的 88,077 个数字样本。预处理后，数据集中有 83,427 个样本。本数据集仅记录了上交所看涨期权的原始报价，不包括券商公布的衍生指标。
## 引文
```
@article{lu2021adaptive,
title={Adaptive Gradient Descent Methods for Computing Implied Volatility},
author={Lu, Yixiao and Wang, Yihong and Yang, Tinggan},
journal={arXiv preprint arXiv:2108.07035},
year={2021}
}
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

数据集显示名：看涨期权BSM（CallOptionBSM）
许可证：通用公共许可证3.0版（GPL-3.0）
媒体类型：表格型数据（Tabular）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.07035v4.pdf
发布日期：2022年
发布仓库链接：https://github.com/cloudy-sfu/SGD-Implied-Volatility
发布机构：上海立信会计金融学院、奥克兰大学
标签：期权（Option）
任务类型：统计分析（Statistical Analysis）

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# 数据集介绍
## 简介
本数据集采集了2015年2月至2020年7月上海证券交易所上市的看涨期权相关数值样本共88077条，经预处理后有效样本量为83427条。本数据集仅收录上海证券交易所看涨期权的原始报价信息，未包含券商发布的各类衍生指标。
## 引文

@article{lu2021adaptive,
title={自适应梯度下降法求解隐含波动率（Adaptive Gradient Descent Methods for Computing Implied Volatility）},
author={Lu, Yixiao and Wang, Yihong and Yang, Tinggan},
journal={arXiv预印本 arXiv:2108.07035},
year={2021}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}