运用蒙特卡洛原理在matlab上实现模拟期权价值

该软件包实现了以下二项式和三项式树方法来为欧洲看涨期权和看跌期权定价： - 考克斯-罗斯-鲁宾斯坦 (CRR) 模型-Haahtela的二叉树模型- Nelson-Ramaswamy (NR) 二项式模型- 田的二项式模型- 波义耳三项式模型- Kamrad-Ritchken (KR) 三项式模型- 田的三项式模型为了比较晶格模型的收敛性能，该软件包还包括 Black-Scholes-Merton (BSM) 模型和用于期权定价的序列 Monte Carlo 模拟模型。 该软件包正在开发中，将在下一版本中包含随机波动率 (SV) 模型和跳跃扩散模型。

预算matlab代码可重构智能表面：三个神话和两个关键问题 这是与以下科学文章相关的代码包： EmilBjörnson，ÖzgecanÖzdogan，Erik G. Larsson，“，” IEEE Communications Magazine，第1卷。 58号2020年12月，第90-96页，第12页。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 已经开始寻找可以在超越5G系统中发挥关键作用的物理层技术。 一种选择是可重新配置的智能表面（RIS），它可以收集来自发射器的无线信号，并将其被动地波束成形到接收器。 这项技术具有令人兴奋的前景，并在通信界Swift受到关注，但是在当前的炒作中，我们已经看到了一些神话和夸大其词在文学中如何传播。 在本文中，我们对RIS技术持中立态度。 我们首先回顾一下基础知识，然后解释容易被误解的特定功能。 特别是，我们揭穿了三个神话：1）当前的网络技术只能控制发送器和接收器，而不能控制两者之间的环境； 2）与传统的波束成形相比，可以获得更好的渐近阵列增益； 3）路径损耗与

预算matlab代码众议院Craft.io 的源代码杭航，王神龙，拉克尔·乌尔塔松，桑娅·菲德勒。 HouseCraft：通过租赁广告和街景视图建造房屋，ECCV2016。（）|（）|（） 怎么跑 无需外部软件包或额外配置。 在MATLAB中，cd到HouseCraft ，然后执行run 然后，您应该看到类似以下内容的内容： step 1: compute all the renders, integral features, and losses processing house #74 Processing time: xx seconds. step 2: compute all the final feature processing house #74 Processing time: xx seconds. step 3: inference processing house #74 Processing time: xx seconds. step 4: visualize （您可能需要也可能不需要在HouseCraft/ann_color/ann_wrapper处重新编

fxoptions( S0, X, rd, rf, T, vol, style) 使用 Garman-Kohlhagen 模型评估外汇的欧美看涨期权和看跌期权。 欧式期权价格由精确公式 (Garman-Kohlhagen) 给出。 美式期权价格是使用二项式和三项式树估算的。 例子： 假设加元的现货价格为 0.85 美元，且 CAD|USD 汇率的年波动率为 4%。 加拿大和美国的无风险利率分别为每年 4% 和 5%。 持有人有权以 0.85 美元购买一加元的九个月后到期的美式看涨期权的价值为： >> fxoptions( .85, .85, 5/100, 4/100, 9/12, 4/100, 'a') $0.014700（二叉树） $0.014701（三叉树）

我们开发了一种混合最小二乘蒙特卡罗偏微分方程 (LSMC-PDE) 方法，用于在随机波动下对资产的百慕大风格期权进行定价。 该算法是为任意数量的资产和波动率过程制定的，我们证明该算法几乎可以肯定地收敛于一类模型。 我们还引入了多级蒙特卡罗/多网格方法来提高算法的计算复杂度。 我们的数值示例侧重于单维 (2d) 和多维 (4d) Heston 模型，并将我们的混合算法与经典 LSMC 方法进行比较。 在每种情况下，我们发现混合算法在估计价格和最佳行使边界方面优于标准 LSMC。

Vasicek随机利率下跳扩散模型的欧式期权定价，许晴，张建英，本文主要研究在无交易费用无摩擦费用的理性市场条件下，当标的股票价格服从Vasicek随机利率下跳扩散时，欧式看涨看跌期权的定价公�

针对标的资产服从几何布朗运动的期权价格风险问题,通过购买看跌风险降低股票风险,将市场分为风险市场和无风险市场,建立服从几何布朗运动的资本运营过程,使其更加贴近实际情况.讨论了风险市场和无风险市场资本运营的情况,利用随机过程相关知识给出了购买过看跌期权后的期末最终资本的市场价格期望、最终资本的市场价格超过给定值的概率及期末最终损失的期望.所得结论对预防股票风险具有一定的指导意义.

使用蒙特卡罗模拟为篮子期权定价的函数。 您可以指定是否需要美式期权。 对于美式期权，它遵循 LMS 算法。 您可以选择指定平均日期、平ASP格、平均类型等。 asianbasket.m 和 europeanbasket.m 是定价文件。 bagset.m 是生成用于定价函数的结构的函数。 testfile.m 就是一个例子。 对于 LMS，它从以下页面中汲取灵感： http://leippold.googlepages.com/longstaffSchwartz2a.html

论文研究-基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值.pdf,  本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000——2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.