在研究拟蒙特卡罗方法的基础上,选择对美式期权定价有较好稳定结果的Faure序列代替原来的伪随机序列,得到了优于LSM模拟的结果,使模拟方差得到缩减。在此基础上,综合考虑蒙特卡罗模拟的方差减少技术,把控制变量技术与对偶变量技术相结合的复合方差减少技术运用到美式期权定价的过程中。通过模拟结果发现,控制变量技术对LSM模拟和LSQM模拟都能产生较理想的方差缩减效果,结合使用控制变量技术的LSQM模拟无论是在计算效率还是结果的稳定性方面,都比使用控制变量技术的LSM模拟好。如果再将控制变量技术与对偶变量技术相结合

为求解违约时间为无穷大时美式期权的执行价格.结合期权执行时间服从布朗运动的特点,对期权执行时间进行了鞅分析,并求出停时价格为确定值时的概率,通过鞅方法对B-S微分方程求解,得出基于鞅的期权价格;通过期权定价的随机波动的概率密度分布,依个人情况选择在可承受范围内的最大值(看涨)和最小值(看跌),当最大、最小值确定时,将欧式期权的价格与可承受风险综合考虑,得出美式期权的预测价格.对风险系数偏爱不同的投资者有直接的参考作用.

关于美式期权的定价模型编码，大家多提意见啊，比较粗糙

本代码是对外显式的美式看涨期权的定价方法，不含执行边界，如有改进欢迎讨论

计算美式期权价格，并画出它的执行边界。%用for循环求出各个结点处的欧式看涨期权的价值 %以上用倒推的方法并考虑折现率来求出欧式看涨期权的精确值，所得出的矩阵EFX即为所求1.%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%通过将未来收益折现和当期执行的比较后，得出美式看跌期权的精确值，所得矩阵AX即为所求2.%增多结点数来画出执行边界

american call and put option pricing by binomial tree model

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

期权定价计算器，包括GUI界面和计算模型，解压运行GUI.py即可

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