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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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简介：
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。

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  • 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-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 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。
     
  • MoLiTuiHuoYiChuanSuanFa.zip_模拟退火 MATLAB_模拟退火与遗传算法_退火算法_遗传模拟退火
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    本资源为MATLAB实现的模拟退火算法及结合遗传算法的应用程序，适用于解决组合优化问题。包含详细注释和示例代码。 欢迎各位下载学习关于模拟退火遗传算法的MATLAB程序，并相互交流。
     
  • 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
     
  • 模拟退火_VRP_模拟退火算法_优化版.zip
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    本资源提供了一种针对车辆路径问题（VRP）的优化解决方案——改进的模拟退火算法。通过下载该ZIP文件，用户可以获得详细的算法描述、源代码以及测试案例，帮助解决复杂的物流配送路径规划挑战。 利用模拟退火算法解决车辆路径规划问题（VRP）能够获得较为理想的结果，这为理解模拟退火算法提供了一定的参考价值。
     
  • PSO-SA.rar_pso sa_pso-sa_模拟退火_matlab_粒子群算法-模拟退火算法_模拟退火算法
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    本资源提供基于MATLAB实现的粒子群优化与模拟退火相结合（PSO-SA）的混合算法，适用于求解复杂优化问题。包含详细代码和案例分析。 粒子群算法与模拟退火算法是两种常用的优化搜索方法，在MATLAB编程环境中可以实现这两种算法的结合应用以解决复杂问题。 粒子群算法是一种基于群体智能的思想来寻找最优解的方法，它模仿鸟群捕食的行为模式进行参数空间内的探索和开发。通过设定种群中的个体（即“粒子”）在特定维度上随机移动，并根据适应度函数评估其位置的好坏来进行迭代优化过程。 模拟退火算法则借鉴了金属材料热处理过程中温度逐渐降低从而达到原子稳定排列的物理现象，用以解决组合优化问题和连续变量最优化问题。该方法通过引入“降温”机制控制搜索空间内的探索广度与深度之间的平衡关系，在局部最优解附近徘徊的同时避免陷入死胡同。 在MATLAB中实现这两种算法时可以考虑将两者结合使用：先利用粒子群算法快速定位到全局最优解的邻域内，再用模拟退火进一步精细调整以克服可能存在的早熟收敛问题。通过这种方式能够提高搜索效率并增强求解复杂优化任务的能力。
     
  • 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。
     
  • 基于模拟退火算法的J-A磁滞数学模型参数识别方法
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    本研究提出了一种运用模拟退火算法优化参数的J-A磁滞数学模型识别方法，有效提升了复杂材料磁滞特性的建模精度。 白保东和王佳音提出了一种使用模拟退火法识别J-A磁滞数学模型参数的方法，并建立了一个用于测试30ZH120硅钢片磁特性的实验系统。他们利用爱泼斯坦方圈进行了一系列实验，测量了相关数据。