拉丁超立方采样代码适用于无相关性的一揽子欧洲期权。若要引入相关性，需采用更复杂的算法。以下代码示例展示了拉丁超立方采样、内部和外部场景下的资产价格计算。最终结果为资产价格9.7，标准差为0.025。近期天气好转，国内疫情也在改善，我将返回家乡。更正：已添加库名，修正了BC_T的计算，原代码存在...
一揽子欧洲期权定价之方差减少技术-拉丁超立方python二
蒙特卡洛算法在期权定价中存在局限性，因为对数正态分布具有厚尾性质，导致收敛速度慢。拉丁超立方技术是一种方差减少技术，可提高蒙特卡洛算法的效率。相比一般的分层采样法，拉丁超立方技术在每个分层内随机采样，速度更快。
拉丁超立方技术通过将二维或高维空间分层，并在每一层内随机选择数据点，实现均匀采样。例如，对于一个二维问题，将空间分为10层，每个层内随机选择一个点。此过程可扩展到高维空间，形成“超立方体”，实现拉丁超立方抽样。
拉丁超立方采样通过随机置换生成样本点，确保这些点均匀分布于样本空间内，同时保持边缘分布均匀。此技术能有效减少方差，提高算法收敛速度。
在使用拉丁超立方技术时，首先生成拉丁超立方样本，然后通过逆变换将样本扩展到非均匀分布，应用于资产价格模型。计算一系列内部场景下的资产价格，接着通过外部场景采样得到多个样本，计算这些样本的平均值作为最终的资产价格估计。
拉丁超立方采样代码适用于无相关性的一揽子欧洲期权。若要引入相关性，需采用更复杂的算法。以下代码示例展示了拉丁超立方采样、内部和外部场景下的资产价格计算。最终结果为资产价格9.7，标准差为0.025。
近期天气好转，国内疫情也在改善，我将返回家乡。更正：已添加库名，修正了BC_T的计算，原代码存在额外贴现操作。2024-10-14
