Obiecano symulację na żywo transakcji metodą Monte Carlo podczas filmu promocyjnego, który jest zrzutem ekranu powyżej. To nie był handel na żywo, tylko zrzuty ekranu sprawiały wrażenie konta na żywo. Powyższe rachunki transakcyjne Opcji Binarnej Monte Carlo reprezentują tę samą symulację Live, której używa większość oszustw opcji binarnych, aby udowodnić, że nie są oszustwami. Nie możesz uwierzyć w zrzut ekranu z niczego w tych dniach z opcjami binarnymi, ponieważ istnieje tak wiele oszustw binarnych. Ostatecznie film promocyjny The Monte Carlo Method dotyczący oprogramowania binarnego nie był w stanie spełnić wielkich roszczeń majątkowych. Nie ma w tym nic wartego uwierzenia, o czym świadczy film promujący metodę Monte Carlo. Symulacja oprogramowania transakcyjnego nie była prawdziwa, pomimo twierdzenia, że daje prawdziwą symulację handlu na żywo. Podane zeznania są również niewiarygodne. Ich fałszywy entuzjazm i brak dowodów podanych w ich zeznaniach na temat tego, czy wypróbowali oprogramowanie i nie zostali po prostu ściągnięci z ulicy i dali 5 do omówienia tego produktu, trudno w to uwierzyć. Trudno mi uwierzyć w oprogramowanie z opcją binarną opowiadane tylko ustnie przez osobę, która promuje oprogramowanie opcji binarnych. Jeśli twórcy metody Monte Carlo nie są w stanie włożyć wystarczającego wysiłku w coś tak prostego, jak wideo promujące oprogramowanie Monte Carlo Method, to jak może być coś bardziej skomplikowanego, ponieważ samo oprogramowanie metody Monte Carlo jest zaufane lub niezawodne? Jeśli rzut oka na Monte Film promujący oprogramowanie Carlo Method nie jest wystarczający, aby przekonać kogokolwiek do handlu w innym miejscu. Zapoznaj się z poniższymi recenzjami oprogramowania typu Common Binary Option Scam Tactics i Monte Carlo Methods: Typowa binarna metoda oszustwa zastosowana w wideo promującym oprogramowanie metody Monte Carlo: Ograniczone miejsca - The Monte Carlo Oprogramowanie metodyczne reklamuje ograniczone miejsca otwarte dla zainteresowanych inwestorów opcji binarnych wskazanych przez licznik na stronie internetowej Metody Monte Carlo. Ta taktyka oszustwa jest wykorzystywana do hakowania potencjalnych inwestorów, którzy rejestrują się pod wpływem impulsu i nie należy im wierzyć. Istnieje wiele miejsc otwartych z dowolnym oprogramowaniem, które stosuje tę taktykę. Zostań milionerem w ciągu nocy - film promocyjny dotyczący metody Monte Carlo nie podaje tego, jednak w krótkim czasie każdy, kto był reprezentowany w teledysku do metody Monte Carlo stał się milionerem, sprawia wrażenie, że każdy, kto korzysta z oprogramowania, równie szybko zyskałby miliony. . Haczyk Millionaire to taki, który jest nierealistyczny, ale powszechnie używany przez większość oszustw opcji binarnych, takich jak metoda Monte Carlo. Wiele oszustw wykorzystywało tę metodę, w tym metodę Monte Carlo, Cash Club Millionaire, 7 Figure Club i 50k Mission. Żadne doświadczenie nie jest wymagane - Metoda Monte Carlo twierdzi, że korzystanie z oprogramowania do handlu opcjami binarnymi nie wymaga doświadczenia. Zdecydowanie zaleca się posiadanie minimum wiedzy na temat Brokera Opcji Binarnych, aby poznać bardziej profesjonalnych i niezawodnych Brokerów Opcji Binarnych. Na rynku jest tak wiele oszustw z opcją binarną i twierdzenie, że żadne doświadczenie nie jest konieczne, to taktyka, którą oszust mógłby użyć, aby zapewnić zaufanie i zaufanie do ich oprogramowania. Profesjonalni i niezawodni maklerzy opcji binarnych i projektanci oprogramowania transakcyjnego chcą, by inwestorzy opcji binarnych odnieśli sukces i dostarczają potrzebne narzędzia. Metoda Monte Carlo Software: Auto Trader - oprogramowanie w metodologii Monte Carlo to automatyczny handel, który byłby idealny, gdyby samo oprogramowanie spełniło obietnice, o których świadczy film wideo. Obietnica 200,00 w ciągu 14 dni reklamowana na stronie internetowej Metody Monte Carlo. Niestety, w tym czasie nikt nie osiągnął takiego zysku przy użyciu oprogramowania, które sprawia, że auto-handlowanie z oprogramowaniem oszustwa jest bezużyteczne. Wolne oprogramowanie - w tym momencie oprogramowanie Monte Carlo jest bezpłatne, jednak wymagane jest złożenie depozytu zaufanym brokerom, który zapewnia metoda Monte Carlo. Zaufani brokerzy - jednym z zaufanych brokerów Monte Carlo jest GT Options. Istnieje wiele, wiele, wiele skarg złożonych przeciwko temu brokerowi w związku z problemami z wypłacaniem środków, GT Option korzysta z bonusu rejestracyjnego, w którym otrzymujesz premię rejestracyjną, a twój depozyt 250 lub więcej, brokerzy zawsze chcą więcej niż minimalna wpłata. Aby wypłacić środki, musisz wymienić i otrzymać 20-krotność kwoty równej premii, którą otrzymujesz, co stanowi problem, ponieważ większość oprogramowania binarnego o oszustwie, np. Metoda Monte Carlo, na ogół będzie jedzić twoje pieniądze w przegranych transakcjach, oraz jesteś zobowiązany do złożenia depozytu raz za razem. Oprogramowanie transakcyjne Opcji Binarnej Monte Carlo jest, niestety, kolejnym wielkim oszustwem. Po przeanalizowaniu swoich roszczeń dotyczących bogactwa, ta Binary Review Panther nie ma powodu, by sądzić, że może uczynić z ciebie miliony, które twierdzi, a nawet zysk dla tej sprawy, i nikt nie powinien myśleć o inwestowaniu w to wadliwe oprogramowanie z opcją binarną. Nie ma wystarczających dowodów transakcyjnych na metodę Monte Carlo, aby udowodnić, że system działa, a złożone zeznania są tak wiarygodne, jak każde inne opłacone zeznanie używane do obsługi innych oszustw z opcją binarną. Istnieje wiele innych programów do wymiany opcji binarnych, które warto zainwestować i inwestować poza tymi opcjami binarnymi. Dla mojej bieżącej listy opcji oprogramowania opcji Top Binary. Kliknij tutaj. Powodzenia w handlu Przegląd opcji binarnych PantherDigital opcje ustalania cen barier: ulepszony algorytm Monte Carlo Zastanów się, czy opcja wystawienia aktywów lub niczego nie będzie miała sześciu miesięcy do wygaśnięcia (S70, K65, r7,) i (sigma 27,). Wycena tego Opcja aktywów lub niczego jest (p70e N (-0.4836) 21.2461,) podczas gdy symulacja standardowego Monte Carlo przez Matlab dla tego przykładu ma odpowiedź 21.45. Zmodyfikowany algorytm Monte Carlo Załóżmy, że ((Omega, mathcal, Q)) jest przestrzenią prawdopodobieństwa, a ewolucja bazowej ceny aktywów podąża za geometrycznym ruchem Browna ze stałą oczekiwaną stopą zwrotu (rgt0,) i stałą zmiennością ( sigma gt0) ceny aktywów, tj. gdzie (W) jest standardowym ruchem Browna. Równania formy (5) są potężnymi narzędziami do opisu wielu rzeczywistych zjawisk z niepewnością, a istnieją badania nad ich numerycznymi rozwiązaniami. 5. 19. Z formuły Itos rozwiązanie analityczne (5) spełnia metodę Monte Carlo, oczekiwana wartość zdyskontowanych wypłat terminali jest przybliżona w przypadku neutralnego pod względem ryzyka środka Q. przez przykładową średnią symulacji M, gdzie (Lambda (S, tau)) jest funkcją zdyskontowanych wypłat, a (widetilde) jest przybliżeniem czasu trafienia (tau.) Błąd globalny można podzielić na błąd pierwszego uderzenia i statystyczny błąd, Z twierdzenia o granicach centralnych błąd statystyczny (varepsilon) w (8) ma następującą górną granicę, gdzie (b) jest wzorcowym odchyleniem standardowym wartości funkcji (Lambda (S, widetilde),) i (c0) jest dodatnią stałą związaną z przedziałem ufności. Na przykład (c01.96) dla przedziału ufności (95,). Z drugiej strony błąd pierwszego trafienia (varepsilon) w (8) jest przybliżony z wykorzystaniem prawdopodobieństwa przekroczenia, biorąc pod uwagę ceny aktywów za każdym razem. Najpierw dyskretyzujmy przedział czasu 0, T na N jednolitego podprzedziału (0 t0 lt t lt ltots t lt T.) Następnie obliczyć (S: S) w każdym kroku czasowym dla (n 0. N-1) przez gdzie (Delta tn ) i (Delta Wn) oznaczają przyrosty czasu (Delta tn t-tn) i przyrosty Wienera (Delta Wn W-W n) dla (n 0, ldots, N-1.) Także dla up-and-out przypadku bariery, przybliżenie pierwszego czasu uderzenia (widetilde) można zdefiniować za pomocą begin widetilde: inf lbrace tn, n1, ldots, N: Sn ge Brbrace. koniec z podaną ceną bariery B. Pomysł polega na wykorzystaniu prawdopodobieństwa przekroczenia w każdym kroku czasowym. Niech (pn) oznacza prawdopodobieństwo, że proces dyfuzji X opuszcza domenę D w (cyna tn, t) o podane wartości (Xn) i (X). W jednowymiarowym przypadku połówkowym interwałem, (D (-tyty B)) dla stałej B. prawdopodobieństwo (pn) ma proste wyrażenie z użyciem prawa mostu Browna, patrz 14. Gdzie (beta (x1)) jest częścią dyfuzji (Xn) z (x1 lt B) i (x2 lt B.) Dla bardziej ogólnej domeny w wyższym wymiarze, prawdopodobieństwo może być przybliżone przez asymptotyczne rozszerzenie w (Delta tn) 2. Dla opcji bariery up-and-out, w każdym przedziale czasu (tin tn, t,) obliczamy (Sn) i (S) przez (10), chociaż (Sn) i (S) nie uderzamy w barierę, tj. ( Sn lt B) i (S lt B,) ciągła ścieżka (S) może uderzyć w barierę w pewnym momencie (tau in tn, t.) Aby zbliżyć to zdarzenie uderzenia, generujemy równomiernie rozłożoną zmienną losową (u) i porównać z prawdopodobieństwem przekroczenia (pn) w (11). Jeżeli (pn lt un,) to akceptujemy, że ciągła ścieżka (S) nie uderza w barierę podczas tego przedziału czasowego (tin tn, t,), ponieważ prawdopodobieństwo przekroczenia jest bardzo małe, tj. Zdarzenie trafiania jest rzadkie. Z drugiej strony, jeśli (pn ge un,) to prawdopodobieństwo, że ciągła ścieżka (S) uderza w barierę jest duże, dlatego uważamy to (Stau ge B) w (tau in tn, t.). R i uruchom następną ścieżkę próbki, tzn. Wartość opcji barierowej tej ścieżki to (V (S0, 0) Re,), gdzie R jest zalecanym rabatem gotówkowym. W tym przypadku, jako przybliżenie pierwszego czasu trafienia (tau), możemy wybrać punkt środkowy (widetilde (tnt) 2). Opcje cyfrowej bariery Opcje cyfrowej bariery można podzielić na dwie główne kategorie: bariera gotówki lub nicości opcje. Te wypłaty albo wstępnie określone kwoty gotówki lub nic, w zależności od tego, czy cena aktywów uderzył w barierę, czy nie. Opcje barier dla aktywów lub nic. Te wypłaty wartości aktywów lub nic, w zależności od tego, czy cena aktywów uderzyła w barierę, czy nie. Rubinstein i Reiner przedstawiają zestaw formuł, które można wykorzystać do wyceny dwudziestu ośmiu różnych rodzajów tak zwanych opcji binarnych barier 21. Rozważ opcję wypłaty gotówki lub nic z 6 miesięcy do wygaśnięcia. Cena aktywów wynosi (S105), cena wykonania wynosi (K102), barierą jest (B100), wypłata gotówkowa wynosi (x15), stopa procentowa wolna od ryzyka wynosi (r10) rocznie, a zmienność jest ( sigma 20,) rocznie. Używając poniższych równań, wartość tej opcji cyfrowej bariery wynosi 0,0361. Symulacja standardowego Monte Carlo dla tego przykładu ma odpowiedź 0.42, a symulacja nowego Monte Carlo, która została przeprowadzona na Matlabie z (M10,000,) ma odpowiedź 0.0088. Rysunek 2 pokazuje porównanie dokładnej wartości z nowymi wartościami Monte Carlo dla tego przykładu, a na Rys. 3 przedstawiono porównanie między standardowym MC a poprawionymi błędami MC. Dokładne i nowe wartości Monte Carlo dla przykładu 1 Porównanie błędów aproksymacji między standardowym MC a ulepszonym MC dla przykładu 1 Podwójnie barierowe opcje cyfrowe Hui opublikował zamknięte formularze do wyceny dwuparowych opcji binarnych z jednym dotknięciem 9 . Podwójna bariera typu "uderzenie" za jednym dotknięciem wypłaci kwotę pieniężną x w terminie zapadalności, jeśli cena aktywów dotknie dolnej granicy L lub górnej granicy U przed upływem terminu. Opcja opłaca się zero, jeśli bariery nie zostaną dotknięte w trakcie trwania opcji. Podobnie, nokaut wypłaca predefiniowaną kwotę pieniężną x w terminie zapadalności, jeśli bariery dolne lub górne nie zostaną trafione podczas okresu ważności opcji. Jeśli podstawowa cena aktywów dotknie jakąkolwiek barierę w czasie trwania opcji, opcja znika. Korzystając z serii Fourier Sine, możemy pokazać, że ryzyko naturalnej wartości podwójnej bariery gotówkowej lub zerowej to: Tabela 1 podaje przykłady wartości dla knock-out podwójnych barier opcji binarnych dla różnych wyborów barier i zmienności oraz wartości z nich symulacja z (M10,000) za pomocą nowego Monte Carlo w Matlab. Ponadto, Fig. 4 pokazuje porównanie dokładnej wartości i nowych wartości Monte Carlo na tym przykładzie z (sigma 0,1,) i Fig. 5 pokazuje porównanie pomiędzy standardowym MC i poprawione błędy MC. Porównanie aproksymacji numerycznych za pomocą ulepszonego MC dla przykładu 2 Porównanie błędów aproksymacji między standardowym MC a ulepszonym MC dla przykładu 2 z (sigma 0.1) Wniosek W niniejszym dokumencie zaproponowaliśmy nowe, wydajne podejście Monte Carlo do oszacowania wartości cyfrowe bariery i opcje podwójnej bariery, aby poprawnie obliczyć pierwszy czas trafienia ceny barierowej przez bazowy składnik aktywów. Przybliżony błąd nowej metody zbiega się znacznie szybciej niż standardowa metoda Monte Carlo. Przyszłe prace zostaną poświęcone rozszerzeniu tego pomysłu na bardziej ogólne problemy związane z dyfuzją i teoretyczne zbadanie stopnia zbieżności przybliżonych błędów, a także wycenie opcji cyfrowych barier za pomocą innych metod, takich jak SMC i porównywanie wyników. Podziękowania Autorzy są wdzięczni sędziom za ich staranne lektury, wnikliwe uwagi i pomocne sugestie, które doprowadziły do ulepszenia artykułu. Referencje Appolloni, E. Ligori, A. Wydajne metody drzewiaste do wyceny opcji cyfrowych barier (2017). arxiv. orgpdf1401.2900 Baldi, P. Dokładna asymptotyka dla prawdopodobieństwa wyjścia z domeny i aplikacji do symulacji. Ann. Probab. 23. 16441670 (1995) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Ballestra, L. V. Powtarzana ekstrapolacja przestrzenna: niezwykle efektywne podejście do wyceny opcji. J. Comput. Appl. Matematyka. 256. 8391 (2017) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Bingham, N. Kiesel, R. Oszacowanie ryzyka i neutralności: wycena i zabezpieczenie finansowych instrumentów pochodnych. Springer, New York (2004) CrossRef MATH Google Scholar Cortes, J. C. Jodar, L. Villafuerte, L. Numeryczne rozwiązanie równań różniczkowych losowych: średnie podejście kwadratowe. Matematyka. Comput. Model. 45. 757765 (2007) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Cox, J. C. Rubinstein, M. Opcje rynkowe. Prentice Hall, New Jersey (1985) Google Scholar Gobet, E. Słaba aproksymacja zabitych dyfuzji za pomocą schematów Eulera. Stoch. Proces. Appl. 87. 167197 (2000) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Haug, E. G. Formuły cen opcji. McGraw-Hill Companies, Nowy Jork (2007) Google Scholar Hui, C. H. Dwukanałowe wartości opcji binarnych z jednym dotknięciem. Appl. Financ. Econ. 6. 343346 (1996) CrossRef Google Scholar Hyong-Chol, O. Dong-Hyok, K. Jong-Jun, J. Song-Hun, R. Całki wyższych opcji binarnych i wiązania domyślne z dyskretnymi domyślnymi informacjami. Elektron. J. Math. Analny. Appl. 2. 190214 (2017) MathSciNet Google Scholar Jansons, K. M. Lythe, G. D. Efektywne numeryczne rozwiązanie stochastycznych równań różniczkowych z wykorzystaniem wykładniczego stopniowania czasowego. J. Stat. Phys. 100. 10971109 (2000) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Jerbi, Y. Kharrat, M. Warunkowe wyznaczanie oczekiwań w oparciu o proces J z wykorzystaniem rachunku Malliavin zastosowanego do wyceny opcji amerykańskich. J. Stat. Comput. Simul. 84. 24652473 (2017) MathSciNet CrossRef Google Scholar Karatzas, I. Shreve, S. E. Ruch Browna i rachunek stochastyczny. Springer, New York (1991) MATH Google Scholar Kim, B. Wee, I. S. Wycena opcji geometrycznych azjatyckich w modelu niestabilności stochastycznej Hestonsa. Quant. Płetwa. 14. 1795-1809 (2017) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Mannella, R. Absorbujące granice i optymalne zatrzymanie w stochastycznym równaniu różniczkowym. Phys. Łotysz. A 254. 257262 (1999) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Mehrdoust, F. Nowa hybrydowa symulacja Monte Carlo do wyceny opcji azjatyckich. J. Stat. Comput. Simul. 85. 507516 (2018) MathSciNet CrossRef Google Scholar Moon, K. Wydajny algorytm Monte Carlo dla opcji barier cenowych. Comm. Koreańska matematyka. Soc. 23. 285294 (2008) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Nouri, K. Ranjbar, H. Średnia kwadratowa zbieżność liczbowego rozwiązania losowych równań różniczkowych. Mediter. J. Math. 12. 11231140 (2018) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Palan, S. Opcje cyfrowe i efektywność na eksperymentalnych rynkach aktywów. J. Econ. Behav. Organ. 75. 506522 (2017) CrossRef Google Scholar Rubinstein, M. Reiner, E. Unsrambling the binary code. Risk Mag. 4. 7583 (1991) Google Scholar Wilmott, P. Pochodne: Teoria i praktyka inżynierii finansowej. Wiley, Nowy Jork (1998) Google Scholar Zhang, L. Zhang, W. Xu, W. Shi, X. Zmodyfikowana metoda symulacji metodą najmniejszych kwadratów w celu wyceny amerykańskich opcji barierowych. Comput. Econ. 44. 489506 (2017) CrossRef Google Scholar Informacje o prawach autorskich Autor (-ki) 2018 Open Access Artykuł ten jest rozpowszechniany na warunkach licencji Creative Commons Attribution 4.0 International License (creativecommons. orglicensesby4.0), która pozwala na nieograniczone użycie, dystrybucję i reprodukcję w dowolny nośnik, pod warunkiem, że podasz odpowiedni autor oryginalnego oryginału (ów) i źródło, podasz link do licencji Creative Commons i wskażesz, czy zostały wprowadzone zmiany. Autorzy i afiliacje Kazem Nouri 1 Autor e-maila Behzad Abbasi 1 Farahnaz Omidi 1 Leila Torkzadeh 1 1. Katedra Matematyki, Wydział Matematyki, Statystyki i Informatyki Semnan University Semnan Iran O tym artykule Opłaty Ceny - Metody Monte-Carlo Metody Monte-Carlo są idealne w przypadku opcji cenowych, w których wypłata zależy od ścieżki (np. opcje ważności, opcje azjatyckie i opcje spreadu) lub opcji, w których wypłata zależy od koszyka aktywów podstawowych (a nie od pojedynczego składnika aktywów). Ten samouczek omawia podstawowe pojęcia matematyczne stojące za metodami Monte-Carlo. Inne tutoriale omawiają techniki redukcji wariancji w celu zwiększenia efektywności symulacji Monte-Carlo, opcje cenowe, które są uzależnione od koszyka podstawowych aktywów. oraz podejście Longstaff-Schwartz do stosowania technik Monte Carlo do wyceny opcji amerykańskiego stylu. Samouczki pokazujące, w jaki sposób zastosować techniki Monte-Carlo do wyceny kilku różnych typów opcji, zaimplementowane w MATLAB, można znaleźć na stronie Poradniki dotyczące oprogramowania. Podobnie jak w przypadku innych metod wyceny opcji, metody Monte-Carlo są stosowane do wyceny opcji przy użyciu zasadniczo trzystopniowego procesu. Te trzy kroki to: Oblicz potencjalne przyszłe ceny aktywów bazowych. Oblicz wypłatę opcji dla każdej potencjalnej ścieżki ceny bazowej. Zdyskontuj wypłaty do dziś i zredaguj je, aby określić oczekiwaną cenę. Metody Monte Carlo odróżniają się od innych technik wyceny opcji w sposób, w jaki generowane są potencjalne przyszłe ceny aktywów. W poniższej sekcji Symuluj ścieżki zasobów opisano sposób generowania tych ścieżek dla standardowego logarytmicznego modelu cen aktywów kapitałowych. Technikę tę można jednak zastosować do dowolnego składnika, który następuje po procesie stochastycznym (w przypadku, gdy istnieje przypadkowe rozdzielenie, z którego można uzyskać próbki). Symulowanie ścieżek aktywów Pierwszym krokiem przy użyciu metod Monte Carlo jest wygenerowanie (dużej liczby) potencjalnych przyszłych cen aktywów. Odbywa się to poprzez wybranie odpowiedniego (stochastycznego) modelu dla ewolucji czasu aktywów bazowych, a następnie przeprowadzenie symulacji modelu w czasie. Na przykład standardowy model ewolucji cen akcji jest określony przez proces Weinera. S (0): Dzisiaj cena akcji. S (Deltat): Cena akcji w (małym) czasie w przyszłości. Deltat: Mały przyrost czasu. mu: oczekiwany powrót. sigma: Oczekiwana zmienność. epsilon: liczba A (losowa) próbkowana ze standardowego rozkładu normalnego. Wielokrotne użycie równania 1 umożliwia wygenerowanie wielu potencjalnych przyszłych ścieżek aktywów (między teraz a wygaśnięciem). Przykład 10 takich ścieżek podano na rysunku 1. Cena bazowa w każdym kroku czasowym wzdłuż każdej ścieżki jest generowana przez wielokrotne pobieranie próbek ze standardowego rozkładu normalnego i stosowanie równania 1. Zwykle wiele tysięcy, jeśli nie dziesiątek tysięcy, symulowanych ścieżek musi zostać wygenerowany, aby umożliwić obliczenie dokładnej ceny opcji. Im więcej ścieżek zostanie wygenerowanych, tym dłużej trwa wykonywanie symulacji, a tym samym dłuższy czas potrzebny na wycenę opcji. Technologie redukcji wariancji zostały opracowane w celu zminimalizowania liczby symulacji wymaganych do wygenerowania dokładnej ceny opcji. Gdy opcja zależy od koszyka aktywów bazowych, należy symulować wiele skorelowanych ścieżek aktywów. Sposób generowania odpowiednich skorelowanych ścieżek omówiono w poradniku Ścieżki korelacji symulacji. Wycenianie opcji Po symulowaniu ścieżek aktywów są one używane do wyceny opcji zgodnie z formułami wypłat opcji. Weźmy na przykład prostą azjatycką opcję, w której wypłata jest funkcją średniej ceny bazowego składnika aktywów przez cały okres obowiązywania opcji. W przypadku opcji put i call wypłata jest równa 2: Wypłata dla opcji azjatyckiej, gdzie A to średnia wartość ceny aktywów w okresie ważności opcji, a X to strajk. Cena opcji azjatyckiej jest obliczana za pomocą symulacji Monte-Carlo, wykonując 4 kolejne kroki, uśredniając cenę aktywów dla każdej z symulowanych ścieżek. zastosowanie odpowiedniej formuły równania 2. uśredniając wypłaty dla wszystkich ścieżek. dyskontowanie wyniku w zwykły sposób. Przykład implementacji powyższej procedury w MATLAB podany jest w opcji Cennik azjatycki w samouczku MATLAB. Inne samouczki dotyczące Monte-Carlo bazujące na MATLAB są powiązane ze stroną Poradniki dotyczące oprogramowania.
No comments:
Post a Comment