30、奇异期权详解与Python实现

奇异期权详解与Python实现

1. 百慕大期权(Bermudan Options)

百慕大期权允许在特定的几个日期提前行权。以下是一个简单的Python代码示例来计算百慕大看涨期权的价格:

x = 40.                 # 行权价格
T = 6./12               # 到期时间(年)
r = 0.05                # 无风险利率
sigma = 0.2             # 波动率 
n = 1000                # 步数
T2 = (3./12., 4./12.)    # 可能提前行权的日期 

# 假设这里有callBermudan函数的定义
# price = callBermudan(s, x, T, r, sigma, T2, n)
# print("Bermudan call =", price)
2. 选择期权(Chooser Options)

选择期权允许期权买方在期权到期前的一个预定时间点选择该期权是欧式看涨期权还是欧式看跌期权。对于简单的选择期权,其基础的看涨和看跌期权具有相同的到期日和行权价格。

2.1 极端情况分析
  • 情况一:立即决策 :如果期权买方必须在购买时就做出决策,由于没有更多信息,该选择期权的价格应为看涨和看跌期权价格中的最大值。
  • 情况二:到期日决策 :由于看涨和看跌期权具有相同的行权价格,当看涨期权处于实值状态
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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