解马赛克中的判边插值

我们在解马赛克算法或者超分辨率算法中常常用边缘方向来指导插值,对demosaicing算法而言,边缘引导插值发生在整像素位置,对super resolution算法而言,边缘指导插值常常发生在亚像素位置。这篇博客简单总结解马赛克中一种常用的插值方法:自适应边缘插值算法。

除了自适应边缘插值,也给了一些常用的其它解马赛克算法的介绍:微软解马赛克算法、基于色差残差的插值算法、经典的GBTF、RI等算法给了链接索引。

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量化投资(五)期权跨式组合

前面博客介绍了期权四个基本交易方向,在此基础上,我们看一些期权的交易策略。

在期权交易中,我们不仅可以做多(做空)股价,还可以做多(做空)波动率。跨式组合(straddle)和宽跨式组合(strangle)是较为常用的手段。这篇博客介绍 straddle 和 strangle 交易策略 和 Python绘制收益曲线。

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期权(三)期权定价模型

期权自诞生以来,其定价一直是不断被研究的问题。如今诞生了多重期权定价模型,二叉树、B-S、B-S-M、BAW、蒙特卡洛等定价模型都被广泛用于金融工程。这篇博客简单介绍二叉树定价和B-S定价模型推导的原则和假设,不涉及推导细节。

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期权(二)风险评价指标(希腊字母)

上一篇博客 简单介绍了期权的四个交易方向,大致梳理了期权交易策略,期权实际操作中面临着多种风险,我们可以根据这些风险的特点来制定交易策略,这篇博客详细介绍期权的风险评价指标,就是著名的五个希腊字母 Delta(方向)、Gamma、Vega(波动率)、Theta(时间)、Rho(利率)。

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爱因斯坦求和约定

列维-奇维塔符号(Levi-Civita symbol)和 爱因斯坦标记(Einstein notation)是张量运算的常用标记。

爱因斯坦求和约定(Einstein summation convention)又称为爱因斯坦标记法(Einstein notation),可以让表达式更加简洁明了。里面主要涉及两个概念:哑标(dummy index),自由标(free index)

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