一揽子欧洲期权定价之方差减少技术-拉丁超立方python二

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
mengvlog 阅读 32 次 更新于 2025-09-09 21:58:10 我来答关注问题0
  •  MIIG 期权的定价方法

    对于方差缩减,得强调一点的就是,一般而言,最简单的方式是对偶变量,其次是控制变量,然后是利用条件期望,最难的是importance sampling,而在效果和适用范围上,它们的排序往往是刚好相反的。比如美式期权的最小二乘蒙特卡洛,方差缩减的最有效手法就是important sampling,其他方法的效果很小。 这里另外再着重强调一下最小二...

  •  大黄百事通 期权定价公式

    一、C=S·N(D1)-L·(E^(-γT))*N(D2)其中:D1=(Ln(S/L)+(γ+(σ^2)/2)*T)/(σ*T^(1/2))D2=D1-σ*T^(1/2)C—期权初始合理价格L—期权交割价格S—所交易金融资产现价T—期权有效期γ—连续复利计无风险利率Hσ2—年度化方差N()—正态分布变量的累积概率分布函数,在...

  •  晓萌看世界 什么是期权定价

    期权定价是一种用于确定金融期权价值的数学模型和方法。以下是关于期权定价的详细解释:目的:期权定价的主要目的是确定金融期权的合理价格。期权作为一种合约,赋予其持有人在未来某一特定日期以特定价格买卖资产的权利,但并非义务。涉及因素:期权定价涉及对未来资产价格波动、利率、无风险收益率等因素的预测...

  •  路边的风儿 美式期权没有明确的表达式,美式期权定价方法有哪些?

    蒙特卡罗模拟卡是美式期权一种定价使用方法,对某一随机分布的样本进行抽样选择,不考虑区域的离散程度,再对样本求取平均值,用随机抽样样本期望代替总体样本均数。蒙特卡罗法食用方差减少方法来提高模拟的效率,根据实验证明它需要向后迭代索取,这使得蒙特卡罗模拟法没办法直接解决定价问题。二、网络预测法 网...

  •  期权酱sv 期权定价模型的B-S模型

    虽然B-S模型简单易用,也有美中不足之处:首先,对于深度实值或虚值的期权,模型的定价会产生较大偏差,会高估深度虚值期权,低估深度实值期权;其次,B-S模型对临近到期日的期权估值存在较大误差;最后,B-S模型八大假设中的借入借出资金成本相等、不存在交易成本、不需缴纳保证金等先决条件,均与现实...

檬味博客在线解答立即免费咨询

Python相关话题

Copyright © 2023 WWW.MENGVLOG.COM - 檬味博客
返回顶部