Matlab代码提供 Levy 随机过程下的期权定价与校准方法。

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简介：
该Matlab代码涉及对征费期权定价的优化，该定价方法基于Levy随机过程。它涵盖了面向对象的Matlab实现，用于期权定价和校准。以下内容是关于Levy模型买卖标定硕士论文的一章，其中使用了部分提供的代码资源。本章开发的定价算法旨在高效地计算同一底层证券上的多个欧洲看涨期权。尽管基于傅立叶变换的算法，例如通过前进到FFT和FRFT算法，逐渐提升了理论计算效率，但COS方法凭借其余弦级数展开的快速收敛特性，表现出更优越的性能。在接下来的部分中，我们将评估我们自己MATLAB实现的实际性能，包括：pFT（天真傅立叶变换定价，参考[subsec：numerical_algorithms]节）；pFFT（基于FFT算法的傅立叶定价，参考[subsec：numerical_algorithms]部分）；pFRFT（基于FRFT算法的傅立叶定价，参考[subsec：numerical_algorithms]部分）；以及pCOS（COS定价方法，参考[sec：cos_method]节）。此外，关于常规MATLAB实现架构的详细信息可查阅附录[app：matlab_implementation]。为了便于后续章节[c

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MATLAB代码对期权定价的影响-Lévy期权定价：基于Lévy随机过程的MATLAB期权定价与校准方法实现

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本文探讨了利用MATLAB进行Lévy期权定价的方法，结合Lévy随机过程构建模型，并详细介绍了相应的定价与参数校准技术。本段落介绍了基于Levy随机过程的期权定价与校准方法，并提供了面向对象的MATLAB实现。该章节是关于Levy模型买卖标定硕士论文的一部分。所用代码均在文中进行了引用。本章开发了多种算法，旨在有效地计算在同一底层证券上的多个欧洲看涨期权的价格。尽管基于傅立叶变换的算法通过前进到FFT和FRFT提高了理论计算效率，但COS方法利用余弦级数展开的快速收敛特性来提高性能。本段落将考察以下四种定价算法在MATLAB实现中的实际表现： - pFT：天真傅立叶变换定价（参考文献中相关章节） - pFFT：基于FFT算法的傅立叶定价（参见文中指定部分） - pFRFT：基于FRFT算法的傅立叶定价（参见文中指定部分） - pCOS：COS定价方法，如[sec:cos_method]节所述有关常规MATLAB实现架构的信息，请参考附录中的相关章节。

期权定价方法综述与MATLAB中的期权价格计算.pdf

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本文综述了多种期权定价理论和模型，并详细介绍了如何使用MATLAB进行期权价格的计算与模拟。本段落档概述了期权定价的方法，并利用MATLAB软件进行期权价格的计算。文档内容涵盖了理论介绍及实际操作步骤，适合对金融工程感兴趣的读者参考学习。

MATLAB中的期权定价代码

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本代码为使用MATLAB编写的金融工程工具，专注于计算各种类型期权的价格。通过Black-Scholes模型及其他算法实现对欧式和美式期权的精准估值，适用于学术研究与实践操作。利用BS模型计算欧式看涨期权的标准价格是一种重要的金融工程方法。对于初次学习的研究者而言，这种方法的理论基础和实际操作步骤都需要清晰的理解与掌握。通过实证研究可以更好地理解该模型的应用价值及其在不同市场条件下的表现。

期权MATLAB代码-SGD：随机梯度下降

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本项目提供了一个使用MATLAB编写的期权定价程序，采用SGD（随机梯度下降）算法优化计算效率，适用于金融工程中的复杂模型求解。我提供了一个使用随机梯度下降算法来最小化功能的Matlab代码版本，该代码可以采用新元作为货币单位。此实现借鉴了L.Bottou的SGD以及Inria的JSGD变体，并允许用户通过特定接口应用任意目标函数（类似于Schmidt的minFunc）：sgd（funObj，funPrediction，x0，train，valid，options，varargin）。我附上了源代码和示例（包括softmax目标功能）。此外还有一个gd_matlab版本的方法，它与SGD类似但不使用随机性。在这个方法中，我们仅执行简单的梯度下降，并将计算噪声梯度的任务委托给目标函数。

基于FFT的期权定价：运用Carr与Madan方法计算期权价格

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本文探讨了利用快速傅里叶变换（FFT）技术结合Carr和Madan的方法来高效计算期权的价格。通过这种方法，能够准确、迅速地评估金融市场中各种复杂期权的价值。使用Carr和Madan方法以及快速傅里叶变换来计算期权价格。

欧式期权二叉树定价的MATLAB代码

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本项目提供了一种利用MATLAB实现欧式期权价格计算的方法，基于二叉树模型。通过简洁高效的代码，用户可以方便地模拟和分析金融衍生品的价格波动。欧氏期权二叉树定价的MATLAB代码可以根据资产当前价格、期权敲定价格、年化无风险利率以及到期时间等参数来计算欧氏期权的价格。

Matlab欧拉方法代码-OptionPricing：用于期权定价的实用代码和脚本

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本资源提供基于Matlab的欧拉方法代码，适用于进行期权定价模型的数值模拟与分析，包含详尽示例脚本。此存储库包含了我在学习计算金融过程中发现的作业答案及有用的代码/脚本。档案清单： - hw1.py：包含Box-Muller算法以及基本的蒙特卡洛模拟。 - hw2.py：包括MC模拟，具有控制变量方法、分层抽样方法和重要性抽样方法。 - hw3.py：二维GBM；使用Euler方案及解析公式的MertonJump与CIR模型。 - hw4.py：希腊语计算方法，包括逐行导数法、中心差分法以及似然比法。 - hw5.py：美国期权定价的Longstaff-Schwartz方法。 - PDE-BSM：Matlab脚本解决了基于PDE的Black-Scholes-Merton模型的不同方法。

Matlab美式看涨期权跳扩散模型代码-欧美期权定价...

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本资源提供了一套基于MATLAB编写的美式看涨期权跳扩散模型代码，适用于金融工程中欧美期权定价问题的研究与教学。近年来，人们开发了许多替代模型来扩展Black-Scholes期权定价框架，以便更好地反映实际市场特征。在传统的Black-Scholes模型中，资产回报被假设为遵循布朗运动和正态分布。然而，实证研究揭示了两个关键问题：(i) 资产收益的分布具有比正态分布更高的峰度以及不对称且更重尾部的特点；(ii) 在期权市场中观察到一种称为“波动率微笑”的现象。为了应对这些问题，一些模型被提出作为解决方案，其中包括Kou（2002）提出的跳跃扩散模型。该模型假定标的资产的价格可以根据布朗运动和双指数分布的跳变而变动。本论文旨在基于此框架开发美式期权的解析定价公式，并以此来有效确定其价格以及相关的对冲参数。此外，本段落还包含了一个Matlab代码实现，用于模拟Kou跳跃扩散模型中的美国期权定价问题。通过该代码可以更好地理解及验证理论分析结果的有效性与实用性。

欧式期权在随机波动性和跳跃风险下的定价分析

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本研究探讨了在存在随机波动率和跳跃风险条件下，欧式期权的价格形成机制，并提出相应的定价模型。为了纠正Black-Scholes模型在定价中的偏差,本段落结合了双指数跳扩散模型(DEJD)的分析便捷性和随机波动(SV)模型捕捉到的价格波动聚类效应的优点，构建了一个新的组合模型——SVDEJD；随后利用特征函数、Fourier变换和Feynman-Kac定理为欧式期权在该新模型下的定价提供了闭式解。通过模拟实验对比了SVDEJD模型、DEJD模型以及BS模型的概率密度分布情况，结果显示：提出的SVDEJD组合模型能够有效纠正BS模型的定价偏差，并且在处理长期期权时显示出比单纯使用DEJD模型更优的性能。

姜礼尚论期权定价的数学模型与方法

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本书《姜礼尚论期权定价的数学模型与方法》深入浅出地介绍了金融工程领域中的期权定价理论及其数学建模技巧，汇集了著名学者姜礼尚教授在此课题上的研究成果和独到见解。适合对量化金融感兴趣的读者阅读参考。姜礼尚的期权定价数学模型和方法研究了如何利用数学工具来评估金融衍生品的价值。这种方法为金融市场参与者提供了一种量化风险与收益的方式。