MonteCarloMethodsSimulations:参数选择和欧拉方法的CEV模型

时间:2021-04-10 07:45:30
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文件名称:MonteCarloMethodsSimulations:参数选择和欧拉方法的CEV模型
文件大小:76KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-04-10 07:45:30
monte-carlo-simulation option-price C++ 蒙特卡洛定价方法和模拟 在到期日t = T时,期权价格被称为当前股票和执行价格的函数。 蒙特卡洛方法的本质是通过找到从时间t = 0到时间t = T的随机微分方程(SDE)的解来进行仿真实验。 此过程使我们可以计算股票价格t = T,然后使用收益函数计算期权价格。 我们通过找到SDE的解进行M个模拟或抽奖,然后计算t = T时的价格。 最后,我们计算模拟收益的折现平均值。 求和,过程是: 构建基础股票的模拟路径 计算t = T时的股票价格 计算t = T时的买入价(使用收益函数) 执行步骤1-3 M次 计算平均通话价格t = T 将第4步中找到的价格折价为t = 0 数学背景 通过将时间间隔[0,T](其中T是到期日期)划分为多个子间隔,用离散时间代替连续时间 在这种情况下,一组时间间隔: 因此,可以用恒定系数来检查SDE: 可以将其写为时间s和t之间的随机积分方程
【文件预览】:
MonteCarloMethodsSimulations-master
----MC()
--------Range.cpp(2KB)
--------TestMC.cpp(4KB)
--------OptionData.h(621B)
--------NormalGenerator.cpp(551B)
--------NormalGenerator.h(941B)
--------Range.h(960B)
--------MC.vcxproj.filters(1KB)
--------MC.vcxproj(7KB)
----MC.sln(1KB)
----Captures()
--------Capture4.JPG(12KB)
--------Capture8.JPG(11KB)
--------Capture10.JPG(20KB)
--------Capture5.JPG(16KB)
--------Capture2.JPG(11KB)
--------Capture6.JPG(13KB)
--------Capture3.JPG(11KB)
--------Capture1.JPG(10KB)
--------Capture7.JPG(16KB)
--------Capture9.JPG(13KB)
----.gitignore(6KB)
----README.md(3KB)
----.gitattributes(2KB)

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