POMM-week3

to be continued


Textbook

无套利假设存在唯一的价格。
在风险中性的角度下(这个前提很重要),未定权益(claim)的价格等于无风险利率对未定权益的期望进行折现。

通过无套利的假设,可以找到标准衍生证券的某些简单的上下界。
无套利:0投资不能有正概率的正回报,同时以0概率造成损失。
同时假定:无交易费用,借贷款的利率相等均为无风险利率,连续复利。
C(t): American call option
c(t): European call option
P(t): American put option
p(t): European put option
T: maturity
K: strike price

Call: 欧式期权的价格不大于美式期权的价格,同时期权的价格不能大于标的股票(underlying)的价格(若期权价格大于标的价格,则以任何价格购买股票都是亏本的),即:
c(t)C(t)S(t)
同理,对于Put,有:
p(t)P(t)K
即put期权的价格不能高于执行价格,若高于执行价格,标的资产最多降低至0,持有put期权的人最多获得相当于执行价格的收入,但减去期权的价格,则持有put期权的人一定亏本,因此与无套利假设矛盾。

对于欧式期权而言,有:
p(t)Ker(Tt),亦p(t)er(Tt)K
若不成立,则可以以p(t)的价格卖出期权,将p(t)存入银行,将在时刻T获得大于之前由无风险利率得到的回报K

对于以无股息股票为标的的欧式期权而言,有
c(t)S(t)Ker(Tt) ()
若不成立,即有
c(t)+Ker(Tt)<S(t)
此时,卖出股票,买入call option,则余下的钱比从银行获得的无风险利率要多。即买入期权和现金的价格相对于股票价格过于便宜了。
另一种解释:若到期日T时,股票价格大于执行价格K,则c(T)=S(T)K,而Ker(Tt)=K,即若()不成立则有S(T)K+K<S(T),矛盾。

直到到期都不付股息的美式看涨期权与相应的欧式看涨期权价格相等。
1.若美式期权在到期日之前被执行,即在τ时刻执行,这里τ<T。作为支付期权的agent,此时支付期权持有者S(τ)K,而此时,agent可以卖出欧式看涨期权c(τ)来填平已支付期权持有者的资金,根据(),有
c(τ)S(τ)Ker(Tτ)>S(τ)K ()
故存在套利机会。
2.若美式期权在到期日执行,则和欧式期权没有区别,因此若美式期权的价格高于欧式期权,则存在套利机会。
综合1和2,两者价格应该相等。
由此可以得出推论,对于在看涨期权到期日之前不支付股息的美式期权,不应在到期日之前执行。如果希望在到期日之前退出期权状态,根据(),不如将其作为欧式看涨期权卖出(这样获得的收益更大)。

对于支付股利的期权而言,美式看涨期权是否应提前执行不确定。但对于美式看跌期权,若在到期日前的某一天,股价跌至0,则应在当天执行。

put-call parity:
c(t)+Ker(Tt)=p(t)+S(t)
其中看涨和看跌期权应具有相同的到期时间和执行价格。
1.到期日股价大于执行价格,则
LHS=S(T)K+K=S(T)RHS=0+S(T)=S(T)
2.到期日股价不大于执行价格,则
LHS=0+K=KRHS=KS(T)+S(T)=K

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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