19、美式看跌期权的实证定价

美式看跌期权的实证定价

1. 美式期权的实证定价与最优执行

在对美式期权进行定价和确定最优执行时间时,我们会用到一些重要的概念和方法。

1.1 自助抽样

对于自助抽样,我们生成独立同分布(i.i.d.)的随机变量 (T_1, \ldots, T_n),它们在 (1, \ldots, N - T) 上均匀分布,并且定义:
[X_{i,t} \triangleq \frac{X_{T_i + t}}{X_{T_i}}, \quad i = 1, \ldots, n]

1.2 最优停止时间与价格估计

如果延续价值 (q_t(x))((t = 1, \ldots, T))已知,那么对于路径 (X_{i,1}, \ldots, X_{i,T}) 的最优停止时间 (\tau_i) 可以计算为:
[\tau_i = \min {1 \leq s \leq T : q_s (X_{i,s}) \leq f_s (X_{i,s})}]
此时,期权价格 (V_0) 可以通过以下平均来估计:
[\frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} f_{\tau_i} (X_{\tau_i})]

然而,延续价值 (q_t(x)) 通常是未知的。一种解决方法是采用分裂法,将样本 ({X_{i,1}, \ldots, X_{i,T}} {i = 1}^{n}) 分裂为两个样本:({X {i,1}, \ldots, X_{i,T}} {i = 1}^{m}) 和 ({X {i,1}, \ldots, X_{i,T}} {i = m + 1}^{

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
二叉树模型(Binomial Tree Model)是一种用于计算期权定价的数值方法,由Cox, Ross, 和 Rubinstein在1979年提出。这个模型通过构建一个无风险的二叉树来模拟股票价格的变动,并通过这个过程来评估期权的价值。美式期权与欧式期权的主要区别在于,美式期权可以在到期日前的任何时间被执行,而欧式期权只能在到期日执行。 以下是一个简化的C++代码示例,用于计算基于Cox-Ross-Rubinstein二叉树模型的美式看跌期权价值。请注意,实际应用中的代码可能会更加复杂,包括更多的输入参数、错误检查和优化。 ```cpp #include <iostream> #include <cmath> // 定义二叉树的参数 const double S = 100.0; // 股票当前价格 const double K = 100.0; // 行权价格 const double r = 0.05; // 无风险利率 const double sigma = 0.2; // 股票价格波动率 const double T = 1.0; // 到期时间(以年为单位) const int steps = 5; // 树的步数 // 计算二项式分布参数 double u = exp(sigma * sqrt(T / steps)); // 向上价格因子 double d = 1.0 / u; // 向下价格因子 double p = (exp(r * T / steps) - d) / (u - d); // 风险中性概率 // 计算美式看跌期权的价值 void american_put_price() { double *tree = new double[steps + 1]; // 创建价格树 double temp; // 初始化价格树的最后一个节点(到期日) for (int i = 0; i <= steps; ++i) { temp = K * exp(-r * T) * pow(u, i) * pow(d, steps - i); tree[i] = (S * pow(u, i) * pow(d, steps - i) > temp) ? S * pow(u, i) * pow(d, steps - i) - temp : 0; } // 从后向前计算每个节点的期权价值 for (int i = steps; i >= 0; --i) { for (int j = 0; j <= i; ++j) { double future = (p * tree[j] + (1 - p) * tree[j + 1]) * exp(-r * T / steps); tree[j] = (S * pow(u, j) * pow(d, i - j) > K) ? max(K - S * pow(u, j) * pow(d, i - j), future) : future; } } // 输出结果 std::cout << "美式看跌期权价值: " << tree[0] << std::endl; delete[] tree; // 释放内存 } int main() { american_put_price(); return 0; } ``` 这段代码演示了如何构建一个二叉树模型来计算美式看跌期权的价值。在实际应用中,通常会使用更精细的数值方法,例如蒙特卡洛模拟或者更复杂的二叉树变体,以提高精确度和适应不同市场条件的需要。
评论
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