27、美式看涨期权在跳跃 - 扩散和随机波动率过程下的计算方法

美式看涨期权在跳跃 - 扩散和随机波动率过程下的计算方法

1. 不同方法效率对比

在研究美式看涨期权定价时,对数值积分、Crank - Nicolson方法和线方法在具有对数正态跳跃大小的美式看涨期权的价格和delta计算效率方面进行了比较。设定参数 $K = 100$,$T - t = 0.50$,$\lambda = 1$,通过 $S = 80, 90, 100, 110, 120$ 来计算均方根误差(RMSE)。平均RMSE和运行时间是基于六组参数集确定的,其中包括 $r = 3\%$,$q = 5\%$ 以及 $r = 5\%$,$q = 3\%$,还有 $e^{\gamma} = 0.95, 1.00, 1.04$。

方法 价格效率(平均RMSE) delta效率(平均RMSE)
数值积分 - -
Crank - Nicolson - -
线方法 - -

相关结果如图5所示,图中数字表示与给定点相关的时间步长。

2. 线方法的数值求解

线方法在跳跃 - 扩散情况下表现良好,也被应用于随机波

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值