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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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-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。
     
  • 利用粒子群优化算法进行锂电池模型参数识别的研究.pdf
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    本文探讨了使用粒子群优化算法对锂电池模型参数进行精确识别的方法，旨在提高电池性能预测和管理的准确性。 本段落探讨了基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识方法。通过利用粒子群优化技术，研究者能够更有效地确定电池模型中的关键参数，从而提高对锂电池性能预测的准确性。该文为从事相关领域研究的技术人员提供了有价值的参考和借鉴。
     
  • 利用粒子群算法优化ANFIS模型参数（2007年）
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    本研究于2007年提出，采用粒子群优化算法对ANFIS模型参数进行优化，旨在提升复杂系统建模与预测精度。 粒子群优化算法是一种全局随机进化算法，通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中寻找最优区域。鉴于粒子群算法能够对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，提出了一种结合最小二乘法与粒子群优化的混合学习方法来优化自适应神经-模糊推理系统的网络结构和参数设计。该混合学习算法加快了网络参数辨识的速度，并通过仿真验证了其有效性。
     
  • Black-Scholes期权定价模型
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    Black-Scholes期权定价模型是由费舍尔·布莱克、迈伦·斯科尔斯创立的金融衍生品估值理论，用于确定股票期权的价格。 蒙特卡洛期权定价模型可以自定义到期时间和标的价格，并返回相应的期权价格。
     
  • MATLAB-（含教程）利用PSO粒子群优化算法进行NARMAX模型参数辨识的仿真实验
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    本简介提供了一种基于MATLAB平台使用PSO算法对NARMAX模型进行参数估计的实验方法，包括详细教程和仿真分析。适合研究与学习控制系统建模。 基于PSO粒子群优化算法的NARMAX模型参数辨识MATLAB仿真教程及代码实现。