結合財經思維與網站實力的知識平台
Quants Note
懂金融，
也懂網站的人在哪裡？
我們分享衍生性商品、風險分析、WordPress 技術與量化應用的實戰觀點。喜歡動手實作的你，會在這裡找到很多值得深入的內容。
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為什麼選擇 Quants Note ?
我們不談模稜兩可的盤感，只談可驗證的數據。從觀念到實作，帶你穿透金融迷霧。
量化思維
從 B-S 模型到 Greeks 參數，以數據為導向，只講經得起推敲的數學邏輯與定價原理。
Python 實驗室
提供從數據清洗到視覺化回測的完整代碼，將抽象的選擇權理論轉化為可執行的 Python 策略。
動態風險管理
結合金融工程與現代 Web 技術。專注於波動率交易與 GEX 分析，建立穩健的避險機制。
量化與財務工具箱
工欲善其事，必先利其器。精選多款線上試算工具，協助您用數據量化財務目標。
Quants Note 深度解析
量化分析與 Web 技術的完美交匯點
quantsnote_project
# PART 1: THEORETICAL LOGIC
d1 = (ln(S/K) + (r + σ²/2)T) / (σ * sqrt(T))
d2 = d1 – σ * sqrt(T)
# B-S Model Foundation
import numpy as np
from scipy.stats import norm
def calculate_gex(S, K, T, sigma):
“”” Gamma Exposure “””
d1 = (np.log(S/K) + r*T) / (sigma*np.sqrt(T))
gamma = norm.pdf(d1) / (S*sigma*np.sqrt(T))
return gamma * 1000000
print(f”GEX: {calculate_gex(4500, 4550, 0.1, 0.2)}”)
from scipy.stats import norm
def calculate_gex(S, K, T, sigma):
“”” Gamma Exposure “””
d1 = (np.log(S/K) + r*T) / (sigma*np.sqrt(T))
gamma = norm.pdf(d1) / (S*sigma*np.sqrt(T))
return gamma * 1000000
print(f”GEX: {calculate_gex(4500, 4550, 0.1, 0.2)}”)
T=0T=30
Strategy Sharpe Ratio: 2.45 🚀
Hardcore 技術力， 數據驅動 的交易優勢
Quants Note 不只是閱讀，而是實作。我們帶你經歷從 數學理論 ，到 程式碼實作 ，最後驗證 可視化成果 的完整量化流程。
1
理論基礎 (Theory)
深入剖析 B-S 模型與各類定價公式，不僅知其然，更知其所以然。
2
代碼實戰 (Code)
提供 100% 可運行的 Python 策略庫。GEX 計算、波動率策略隨開即用。
3
數據驗證 (Visual)
用數據說話。學會繪製波動率曲面 (Volatility Surface) 與回測績效圖。
Academy Q 專業課程
不只解決眼前的問題，更提供完整的知識架構。
結合
金融理論
與
實戰技術
的學習平台。
Financial Engineering
NT$ 2,980
Advanced Trading
NT$ 4,200
WordCamp Topic
Coming Soon
WordPress x Cloudflare 實戰架構
2025 WordCamp Taiwan 演講主題延伸。「小主機也能飛」的架構心法與 WAF 防火牆實戰應用。
WordCamp Speaker 2025
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WordPress Tool
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