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有限差分定价：Crank Nicolson方案的C ++应用程序通过Green函数对付红利的美国期权定价 该存储库实现了Crank Nicolson方案的实际应用，以通过绿色功能对美式期权定价。 尽管二项式和三项式格在股票期权定价框架中非常流行，但我相信有限差分设置在模型选择（例如Black-Scholes）方面具有更大的灵活性，而不会放弃过多的吞吐量。 我使用线法（MoL）研究了Kolmogorov方程的数值解，其中空间离散遵循二阶和一阶导数的中心点方案。 根据时间求解器，我决定实施我想到的三种最简单的方法：显式和隐式Euler以及Crank Nicolson方案。 如果要实现一种更准确的方法，例如Runge Kutta系列中的一种，则可以相应地修改CEvolutionOperator <> :: Apply（...）方法。 我在考虑到单线程框架的情况下实现了这一点，这意味着一个线

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这是实验模块，可为纯Python代码启用 fork服务器和工具。 如何 将此代码（最好是在所有其他模块都导入之后）添加到目标程序中： import afl afl . init () 目前，该工具是通过实现的，只要输入新的本地范围，就会调用该。 您可能需要将主程序的代码包装在一个函数中，才能正确进行检测。 （可选）将此代码添加到目标程序的末尾： os . _exit ( 0 ) 这应该大大加快模糊测试的速度，冒着无法捕获正常退出期间可能发生的错误的风险。 对于持久模式，将经过测试的代码包装在以下循环中： while afl . loop ( N ): ... 其中N是重新启动之前要处理的输入数。 在这种情况下，您不应调用afl.init() 。 如果您从sys.stdin读取输入，则必须在每次循环迭代sys.stdin其后退： sys . stdin . see

Speak English Like An American.pdf 电子书非扫描版，可以复制里面的内容到放到MP3

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