期权定价
当前话题为您枚举了最新的期权定价。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
MATLAB实现布莱克-斯克尔斯期权定价模型
布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型(Black-Scholes-Merton Option Pricing Model),通过MATLAB编程实现。
Matlab
0
2024-08-22
Matlab开发Black-Scholes模型欧式期权定价与支付
这段代码专门用于计算支付股息的股票的欧式看涨和看跌期权的价格。
Matlab
0
2024-09-28
Longstaff Schwartz美式期权定价分析基于最小二乘回归方法的简单实现
介绍了Longstaff Schwartz最小二乘回归方法在美式期权定价中的应用,重点探讨了增加多项式基函数如何提高收敛性。需要注意的是,随着模拟数量的增加,运行时间也会相应增加。建议先运行AmericanOptionExample.m文件来评估运行时间。
Matlab
3
2024-07-26
音乐类型门票定价模型分析
音乐会和音乐节门票的定价涉及到多个因素,如艺术家的表演特征和市场需求。美国的音乐票务市场被估计为50亿美元,因此,有效的定价策略对于最大化票务收益至关重要。本项目利用SeatGeek API和Spotify API分析了超过30,000场音乐会的数据,以预测票价转售价格。
统计分析
0
2024-09-14
使用Matlab进行衍生证券定价开发
在衍生证券定价开发中,Matlab展示了其强大的应用能力。该示例详细演示了如何利用Matlab进行衍生证券的定价分析。
Matlab
2
2024-07-13
使用Matlab模拟欧式看涨期权
利用Matlab生成随机游走序列,并应用B-S模型进行欧式看涨期权模拟,然后与实际期权价格进行比较。
Matlab
0
2024-08-17
美式期权执行边界的Matlab实现
计算美式期权价格,并绘制其执行边界。用for循环求出各个节点处的欧式看涨期权的价值,通过倒推的方法并考虑折现率来求出欧式看涨期权的精确值,所得矩阵EFX即为所求。比较每个节点处提前执行和不提前执行的价值,确定美式期权的内在价值,包括最后一列。通过增加节点数来绘制执行边界。
Matlab
0
2024-09-23
期权杠杆率与隐含波动率计算
期权杠杆率计算
期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。
公式: 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比
隐含波动率计算
隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期,通过期权价格反推得出。
方法: 通常使用期权定价模型(如 Black-Scholes 模型)进行迭代计算,找到与当前市场价格相符的波动率参数。
数据挖掘
3
2024-05-25
期权Matlab算法实现随机梯度下降SGD
介绍了在Matlab中使用随机梯度下降(SGD)算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体,允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化(类似于Schmidt的minFunc)。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降(GD)方法,SGD能够更有效地处理大规模数据集,并减少计算梯度的负担。
Matlab
0
2024-08-12
期权MATLAB代码与行为生态标签
本项目提供了期权的MATLAB代码,帮助用户更好地理解和应用期权相关的金融工具和策略。
Matlab
0
2024-11-01