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利用MATLAB对金融随机波动率模型进行实值校正
Leonid Timochouk,独立交易员
在许多金融应用中(如波动率套利交易、期权做市、算法交易策略、交易对手信用敞口计算、VaR分析等),在实际度量中构建底层随机过程的概率密度函数(pdf)是很重要的。换句话说,相应的随机/局部波动率(SLV)模型的参数将被校准为可观察到的现货/期货价格价值的时间序列,而不是期权的市场价格。进行这种校准的一种方法是对价格观测值应用贝叶斯最优滤波。该方法需要计算条件点之间的转换概率。在本节课中,我们将介绍后一个问题的两种解决方案,都是在MATLA万博 尤文图斯B中实现的。一种解决方案使用广义的福克-普朗克偏微分方程,另一种是基于热核展开的半解析方法。讨论了这两种解决方案的优点和缺点,以及使用MATLA万博 尤文图斯B解决这类问题的经验教训。
记录日期:2012年6月19日
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