StockOption

"""Store common attributes of a stock option"""
import math
class StockOption(object):
    def __init__(self,S0,K,r,T,N,params):
        self.S0 = S0
        self.K = K
        self.r = r
        self.T= T
        self.N = max(1,N)
        self.STs = None
        """Optional parameters used by derived classes"""
        self.pu = params.get("pu",0) #Probability of up state
        self.pd = params.get("pd",0) #Probability of down state
        self.div = params.get("div",0) #Dividend yield
        self.sigma = params.get("sigma",0) #Volatility
        self.is_call = params.get("is_call",True) #Call or put
        self.is_european = params.get("is_eu",True) #Eu or Am
        """Computed values"""
        self.dt = T/float(N) #Single time step , in years
        self.df = math.exp(-(r-self.div)*self.dt) #Discount factor
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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