假设标的资产为不付分红股票，其当前市场价格为50元，波动率为每年40%，无风险连续复利年利率为10%，该股票5个月期的美式看跌期权Strike为50元，求该期权的价值。

Black-Scholes PDE解算器 该项目包含用于为支付股息的美国期权定价的MATLAB代码。 该技术基于对Black-Scholes偏微分方程的有限差分方法的应用。 但是，已经进行了修改，以考虑到由于提前行使而产生的自由边界条件，以及支付股息的股票所支付的股息。 档案文件 以下文件包含在此项目中： black_scholes_naive_explicit.m-显式有限差分方法在基本方程组上的应用。 black_scholes_naive_implicit.m-隐式有限差分方法在基本方程组上的应用。 black_scholes_cov_explicit.m-该文件涉及使用变量更改以将PDE强制转换为热方程式。 然后，我们对结果方程应用显式有限差分方法。 sanity_check.m-此文件确保COV解决方案近似于其他定价工具的结果。 这样做是通过： 使用Black-Scho

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预算matlab代码DVTSR PyTorch实施“” 相关工作 PyTorch实现上的，sRGB轨道的第二名和Raw-RGB轨道的第三名。 （） PyTorch重新实现了Simon Niklaus的“”。 （） 依存关系 Python 3.6 PyTorch 1.0.0 的MATLAB TensorFlow 张量板TensorBoardX 火炬摘要 数据 我们使用VTSR数据集进行训练。 要生成训练数据，请使用Matlab代码generate_train.m 训练 例如，使用以下命令来使用我们的培训代码 python main_tsr.py --lr 1e-4 --step 2 --cuda True --train_data0 ./train_data0.h5 --train_data1 ./train_data1.h5 --train_label ./train_label.h5 --valid_data0 ./valid_data0.h5 --valid_data1 ./valid_data1.h5 --valid_label ./valid_label.h5 --gpu 0,

预算matlab代码gnssIR_matlab_v3 更新：2020年4月11日，我更新了get_navfile.m。 这消除了以前对导航档案（UNAVCO）的较差选择，并提供了两个更好的新档案：CDDIS和NGS。 和以前一样，它还会检查SOPAC。 该代码基于先前发布在GPS解决方案（）和GPS工具箱（）中的matlab库，该版本也托管在此gitHub帐户中。 我尝试使用版本3，使代码更适合常规分析，并且更类似于python代码。 尚无RH点校正。 有一个简单的折射校正，您可以在主代码中打开/关闭。 警告：这些代码不计算土壤湿度。 安装代码 您需要定义三个环境变量： EXE =非Matlab可执行文件所在的位置。 ORBITS =将GPS / GNSS轨道存储在何处 REFL_CODE =将存储反射代码文件（SNR文件和结果）的位置 在弄清楚如何使用bash访问Matlab中的环境变量之前，还需要定义wget可执行文件并将其存储为环境变量WGET。 可执行文件 我的RINEX转换器在此gitHub帐户上，但是，如果您在PC或MacOS上使用Linux，那么我将在有机会的情况下发布静

预算matlab代码###线性回归模板 #### Description在MATLAB和python中实现的线性回归算法。 使用梯度下降或正态方程学习回归参数。 允许任何（合理）数量的连续特征。 将输入（csv文件）分为训练集和测试集。 使用训练集学习参数，并计算训练集和测试集上的误差。 如果使用梯度下降（脚本中的set选项），则绘制成本函数收敛图。 基于的Ex.1的代码。 ####用于开发和测试的数据集 ####文件MATLAB回归脚本：linear_regression_script.m 脚本的功能形式（允许在函数调用中指定参数）：linear_regression.m 回归脚本的Python实现：lin_reg.py 主脚本和函数使用的MATLAB函数：computeCostMulti.m，gradientDescentMulti.m

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python自动抓取yahoo finance上的SPY、APPL等期权数据，需要安装xlwt、xlrd、xlutils三个包。抓取到的数据自动生成.xls文件。

个人取得股票期权或认购股票等取得折扣或补贴收入分期缴纳个人所得税备案表.doc