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Heston-Nandi 期权定价：基于 Heston 和 Nandi (2000) 的 GARCH 模型的 MATLAB 实现...

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简介：
本文章介绍了一种基于Heston和Nandi（2000）提出的GARCH模型的MATLAB实现，用于期权定价。该方法结合了随机波动率理论与实际市场数据，提供更准确的价格预测。 该函数根据Heston和Nandi（2000）的GARCH期权定价公式计算看涨期权的价格。输入参数包括：标的资产当前价格、执行价格、标的资产无条件方差、到期时间（以天为单位）以及每日无风险利率。

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  • Heston-Nandi 期权定价：基于 Heston 和 Nandi (2000) 的 GARCH 模型的 MATLAB 实现...
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    本文章介绍了一种基于Heston和Nandi（2000）提出的GARCH模型的MATLAB实现，用于期权定价。该方法结合了随机波动率理论与实际市场数据，提供更准确的价格预测。 该函数根据Heston和Nandi（2000）的GARCH期权定价公式计算看涨期权的价格。输入参数包括：标的资产当前价格、执行价格、标的资产无条件方差、到期时间（以天为单位）以及每日无风险利率。
     
  • Heston模型的校准与模拟：基于市场期权价格的Matlab实现
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    本研究探讨了利用MATLAB软件对Heston随机波动率模型进行参数估计和数值模拟的方法，并结合实际市场期权数据，验证该模型的有效性和精确性。 此代码将 Heston 模型校准到任何形式的 marketdata.txt 文件上的数据集。提供期权分析以及 Heston 和 MCMC Heston 定价功能。要查看示例，请运行 hestoncalibrationexample.m 代码。
     
  • Heston 期权定价器：利用 Heston 模型及条件蒙特卡洛法计算欧式看涨期权价值 - MATLAB开发
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    Heston期权定价器是一款基于MATLAB开发的工具，采用Heston模型和条件蒙特卡洛方法来精确评估欧式看涨期权的价值。 使用赫斯顿模型和条件蒙特卡罗方法计算欧式看涨期权价格的函数为 [call_prices, std_errs] = Heston(S0, r, V0, eta, theta, kappa, strike, T, M, N)。 输入参数如下： - S0：标的资产当前的价格。 - r：在期权有效期内年化的连续复利无风险利率，以小数形式表示的正数值。 - 赫斯顿模型相关参数包括： - V0：标的价格的初始波动率 - eta：波动率的标准差 - theta：长期平均值 - kappa：均值回归速度 - strike：期权执行价格向量。 - T：期权到期时间，以年为单位表示。 - N：每条路径的时间步数。 - M：蒙特卡罗模拟的路径数量。
     
  • MATLAB求导代码-亚洲期权定价（基于Heston模型的蒙特卡洛模拟）
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    本项目通过MATLAB编程实现对亚洲期权价格的求导计算，采用Heston随机波动率模型结合蒙特卡洛方法进行高效准确地数值模拟。 赫斯顿模型是针对Black-Scholes-Merton公式的主要缺点之一——即恒定方差假设所提出的改进方案。该模型通过将波动性视为随机过程来修正这一问题，并且使用蒙特卡洛方法在风险中立的情况下对亚洲期权进行定价，同时实施了跳跃扩散过程以更准确地模拟市场行为。 这些函数集合用于计算算术平均和几何平均的亚洲看涨及看跌期权的价格。它们基于资产价格与行权价来评估不同类型的期权价值，并且是Mario Cerrato在其著作《衍生证券数学及其在Matlab中的应用》中对Heston模型实现的一个修改版本。 为了更好地理解Euler离散化方案以及如何正确实施和测试跳跃过程，我决定不使用任何工具箱。接下来的目标是对该模型进行校准并估计参数值以应用于实际场景之中。 具体的功能包括： - 计算亚洲平价看涨期权的价格 - 计算基于行使价格的亚洲平均期权的价值 - 计算几何平均下的亚洲平价看跌期权价值 - 评估不同类型的几何平均和行权价格组合对期权定价的影响
     
  • 基于模拟退火算法的Heston期权定价模型参数估算.zip
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    本研究探讨了利用模拟退火算法优化Heston期权定价模型中关键参数的方法。通过改进参数估计过程，本文提供了一种更精确和高效的计算期权价格的方式。 Heston期权定价模型在进行期权定价时需要填入五个已知参数。为了使这些参数达到最小的定价误差，这本质上是一个误差极小化问题。本段落采用模拟退火算法来估计Heston模型中的五个参数，并且提供了一个包含所有Python代码文件和所使用的期权数据的压缩包。
     
  • 利用粒子群算法进行期权定价模型参数校准——以Heston模型为实例.pdf
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    本文探讨了运用粒子群优化算法对Heston随机波动率模型中的期权定价参数进行有效校准的方法，通过具体案例分析展示了该方法的应用效果和优势。 本段落探讨了利用粒子群算法来解决期权定价模型中的参数校准问题，并以Heston模型为例进行了详细分析。
     
  • Heston模型校准
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    Heston模型校准介绍的是如何调整和优化Heston随机波动率模型中的参数，使之更好地反映市场实际状况，常用在金融工程中衍生品定价与风险评估。 Heston模型的校准基于隐含波动率曲面的IA Delta中性交易策略，并通过应用快速傅里叶变换（FFT）和遗传算法来实现Heston模型的校准。
     
  • 基于MATLAB的欧式期权定价（B-S模型）实现
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    本项目运用MATLAB编程语言实现了基于Black-Scholes模型的欧式期权定价算法。通过模拟金融市场的波动率与利率变化，为投资者提供精准的风险评估工具。 MATLAB实现欧氏期权定价(B-S模型)程序说明：本程序经过严格测试, 放心下载使用.代码介绍：欧式看涨期权和看跌期权是金融衍生品的一种，它们的价格可以通过Black-Scholes模型（简称B-S模型）来计算。B-S模型是一个关于欧式股票看涨/看跌期权的定价模型，基于一系列假定条件，如金融资产收益率服从对数正态分布、在期权有效期内无风险利率和金融资产收益变量恒定、市场无摩擦（即不存在税收和交易成本）以及该期权是欧式期权（在期权到期前不可实施）。
     
  • Matlab开发-Heston模型的蒙特卡罗模拟
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    本项目使用MATLAB实现Heston模型的蒙特卡罗模拟，用于金融衍生品价格预测。通过随机过程仿真，探讨股票期权定价中的波动率效应。 使用蒙特卡罗方法在MATLAB中进行Heston模型的模拟。
     
  • Heston模型与校准：基于Christian Kahl和Peter Jäck的方法
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    本论文探讨了Heston随机波动率模型及其参数校准技术，特别聚焦于Kahl和Jäck提出的方法，深入分析该方法在金融工程中的应用价值。 Heston 模型的期权定价函数采用了 Christian Kahl、Peter Jäckel 和 Roger Lord 的实现方法。