Binary ตัวเลือก - ประมาณ

Binary ตัวเลือก - ประมาณ

BP- หุ้น ตัวเลือก
Ganhar - dinheiro - Mercado - อัตราแลกเปลี่ยน
Binary   ตัวเลือก -trading- โกง


Forex- ผี ผู้เชี่ยวชาญ ที่ปรึกษา Binary ตัวเลือก -50 เงินฝาก อัต แบบบูรณาการ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย รูปแบบไฟล์ PDF Forex ตลาด ชั่วโมง ต่อ อาทิตย์ ที่ดีที่สุด ออนไลน์ -forex- ซื้อขาย แพลตฟอร์ม การตรวจทาน CDP- ซื้อขาย ระบบ

การกำหนดราคาทางเลือกโดยใช้วิธีต่าง ๆ ที่ จำกัด - Matlab ในระหว่างหลักสูตร Quantitative amp Computational Finance ภายในแผนกคณิตศาสตร์ที่ UCL เราได้รับคำขอให้ระบุราคา 4 ตัวเลือก ได้แก่ ตัวเลือกการโทรในยุโรปตัวเลือกการส่งยุโรปและตัวเลือกไบนารีโดยใช้วิธีต่างกัน โพสต์นี้อธิบายถึงสมการ Black-Scholes และเงื่อนไขขอบเขตวิธีการต่าง ๆ ที่ จำกัด และสุดท้ายคือโค้ดและลำดับความถูกต้อง สำหรับรหัส MATLAB ในบทความนี้ผมใช้แปรง java ดังนั้นความคิดเห็นจะต้องมีการเปลี่ยนจากเป็น. ฉันรู้ว่าคุณจะถามว่าทำไมฉันไม่ได้ใช้แปรง Matlab ในครั้งแรกที่ดีฉันใช้ SyntaxHighlighter และมองไปที่ความคิดเห็นนี้หมายเหตุจากผู้เขียน: รายการยาวของฟังก์ชั่น (1300) สามารถทำให้เบราเซอร์ไม่ตอบสนองเมื่อคุณใช้นี้ แปรง. วางฉันลง. I Black-Scholes สมการที่ Smbox, sigmaVolatility, rmbox, Vmbox นี่คือสมการเชิงอนุพันธ์เชิงเส้นพาราโบลาสมการบางส่วน ในแง่ของชาวกรีก สมการ Black-Scholes สามารถเขียนได้ดังต่อไปนี้ Theta -frac sigma2 S2 Gamma-r S Delta r V Final amp ขอบเขตเงื่อนไขเงื่อนไขสุดท้ายคือเงื่อนไขของขอบเขตการจ่ายเงินที่ S0 และที่ Sinfty European Call Option Black-Scholes ปิดจากโซลูชันรูปแบบปิด สำหรับสมการ Black-Scholes สำหรับตัวเลือก European Call ได้แก่ C (S, T) Squad N (d1) - Equad e quad N (d2) และ N คือฟังก์ชันการแจกแจงสะสมของมาตรฐานปกติ ใช้สมการความเท่าเทียมกันของ Call-Put CALL-PUT S-e N (-d2) เราสามารถใช้สูตรใส่ P (S, T) -Squad N (-d1) Equad e quad N (-d2) สำหรับตัวเลือกประเภทไบนารี เรียกอีกชื่อว่า cash-or-nothing ค่าของ Call and Put: II วิธีคิดที่แตกต่าง Finite วิธีที่แตกต่างคือวิธีเชิงตัวเลขสำหรับการประมาณสมการของสมการเชิงอนุพันธ์โดยใช้สมการความแตกต่างที่ จำกัด ต่ออนุพันธ์โดยประมาณ กริดที่มีความต่าง จำกัด จะมีขั้นตอนเท่ากันเวลาระหว่างโหนดมีค่าเท่ากัน S ขั้นตอน ขั้นตอนเวลาคือเดลต้า t และขั้นตอนของสินทรัพย์คือเดลต้าเอสดังนั้นตารางจะประกอบขึ้นจากจุดที่สินทรัพย์มูลค่า Sidelta S และเวลา t T kk delta t โดยที่ 0leq ileq l และ 0leq kleq K I เดลต้า S คือการประมาณของอนันต์ในการออกกำลังกายนี้เราจะใช้ Sinfty 2 cdot Strike ดังนั้นเราสามารถเขียนค่าตัวเลือกได้ที่แต่ละจุดกริดเหล่านี้เป็น VV (idelta S, T-kdelta t) เพื่อที่ superscript คือเวลา ตัวแปรและตัวห้อยคือตัวแปรเนื้อหา ตอนนี้เราจะใช้สัญกรณ์กรีกกรีก Scholes ไปประมาณ theta แกมมาและเดลต้า Approximating Theta ตามที่เราสามารถประมาณเวลาที่มาจากตารางค่าของเราโดยใช้ความแตกต่างย้อนกลับของเวลา: frac (S, t) approx frac-VO (เดลต้า t) นี่คือการประมาณตัวเลือก theta มันใช้ค่าตัวเลือกที่สองจุดของตาราง V (k, i) และ V (k1, i) การประมาณนี้เป็นหนึ่งคำสั่งที่ถูกต้องใน delta t และเราจะเห็นในภายหลังว่าในตัวอย่าง ประมาณเดียวกันเดลต้าความคิดเดียวกันสามารถใช้เพื่อประมาณลำดับแรกในอนุพันธ์ S, เดลต้า จากการขยายชุดเทย์เลอร์ของค่าตัวเลือกเกี่ยวกับจุด Sdelta S, เรามี V (sdelta S, t) V (S, t) delta S frac (S, t) frac delta S2 frac (S, t) O delta S3) ในทำนองเดียวกัน V (S-delta S, t) V (S, t) - delta S frac (S, t) frac delta S2 frac (S, t) -O (delta S3) การลบออกจากส่วนอื่น โดย S 2delta และการจัดเรียงใหม่ให้ Frac (S, t) frac -VO (เดลต้า S2) Gamma ของตัวเลือกคืออนุพันธ์ลำดับที่สองของตัวเลือกที่สัมพันธ์กับต้นแบบการประมาณโดยธรรมชาติคือ frac approx-frac -2V VO ( เดลต้า S2) นี้ประมาณเป็นลำดับที่สองถูกต้องใน delta S เป็นประมาณเดลต้าและจะแสดงนี้ยังภายหลัง ตอนนี้เราเสียบข้อมูลเกี่ยวกับการประมาณของชาวกรีกในรูปสมการ Black-Scholes Frac-V frac sigma2 (i2delta S2) frac -2V V r idelta S frac -V - r V 0 การจัดรูปแบบ V alpha V เบต้าวีแกมมา V กับ alpha frac sigma2 i2 delta t - frac ir delta t beta 1 - sigma2 i2 delta t - r delta t gamma frac sigma2 i2 delta t frac ir delta t สมการความแตกต่างที่ จำกัด สามารถใช้ได้ทุกที่ภายใน ตารางที่ไม่ถูกต้องบนขอบเขต ดังนั้นเราต้องกำหนดขอบเขตขึ้นอยู่กับประเภทของตัวเลือกที่เราประเมินค่า Final amp เงื่อนไขขอบเขตสำหรับความละเอียดในการโทรในยุโรปที่ t T (หมดอายุ) i I Payoff V (S, t) max (SE, 0) ดังนั้น V max (i delta SE, 0) โดยที่ 0 leq i leq l ความน่าจะเป็นของ S ตก (Gammaapproxfrac -2V V 0 นี่คือเงื่อนไขขอบเขตด้านบน V (alpha -gamma) V (beta 2gamma) V) สุดท้ายสำหรับเกณฑ์ความมั่นคงเราจะเลือก delta t leq frac III รหัสและผลนี่คือการใช้ MATLAB ของวิธีการ จำกัด แตกต่าง เราใช้พารามิเตอร์คงที่เช่นเดียวกันความผันผวนของความผันแปร 0.2 อัตราดอกเบี้ย 0.05 ราคาประท้วง 100 ราคาปัจจุบันเป็นราคาที่ลดลงของราคาการประท้วง S100 e สำหรับแต่ละประเภทของตัวเลือกเราจะปรับเปลี่ยนขั้นตอนเวลาและราคาสินทรัพย์เพื่อแสดงให้เห็นว่าวิธีนี้เป็นคำสั่งแรกและลำดับที่สองถูกต้องใน delta t และ delta S ในทางกลับกัน นอกจากนี้เรายังให้ความสำคัญกับ alpha, beta และ gamma ภายนอกเพื่อความชัดเจน รหัสฟังก์ชันอัลฟ่ารหัสฟังก์ชันเบต้ารหัสฟังก์ชัน Gamma เราได้กำหนดผลลัพธ์สำหรับโซลูชันแบบปิดสำหรับตัวเลือกการโทรและวางในยุโรปและในทำนองเดียวกันสำหรับตัวเลือกไบนารี โซลูชันแบบปิดสำหรับตัวเลือกการโทรยุโรปตัวเลือกแบบปิดสำหรับตัวเลือกการเลือกใช้ยุโรปตัวเลือกแบบปิดสำหรับตัวเลือกการโทรในยุโรป (Cash-or-nothing) โซลูชันรูปแบบปิดสำหรับตัวเลือก European Put (Cash-or-nothing) ที่นี่เรากำหนดค่าตัวเลือก (SE, 0) และบ้า (ES, 0) เราสังเกตเห็นว่ารหัสคล้ายฟังก์ชั่น payoff เท่านั้นที่จะสามารถย้อนกลับได้ขึ้นอยู่กับประเภทของตัวเลือก i.e หรือ put Option Value Function ฟังก์ชันค่าไบนารีตัวเลือกในรูปด้านล่างเราจะแสดงค่าตัวเลือกการโทรโดยใช้วิธีการ จำกัด finite-difference ต่อไปนี้เราจะแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่แตกต่างกันคือลำดับแรกและลำดับที่สองถูกต้องใน delta t และ delta S โดยการวางแผนข้อผิดพลาดกับ delta t และ delta S2 ในพล็อตทั้งสองที่เราคาดหวังว่าจะมีพล็อตเชิงเส้น ค่าตัวเลือกการโทรของยุโรป Error Vs. เดลต้า t ค่าตัวเลือกการโทรยุโรป Error Vs. เดลต้า S2 ยุโรปใส่ค่าตัวเลือกข้อผิดพลาด Vs. delta t European Put Option แสดงข้อผิดพลาด Vs. เดลต้า S2 พล็อตข้อผิดพลาดในเปอร์เซ็นต์เทียบกับเดลต้า t และเดลต้า S2 สำหรับตัวเลือกการโทรและวางในยุโรปสำหรับฟังก์ชันการจ่ายผลตอบแทนแบบต่อเนื่องและไบนารีเราเห็นได้ชัดว่าข้อผิดพลาดเป็นแบบเส้นตรงใน delta t และ delta S2 ขั้นตอนที่มีขนาดเล็กกว่าใน delta t และ delta S2 วิธีการที่แน่นอนคือ finite-difference แต่นี้มาพร้อมกับเวลาในการคำนวณที่มีราคาแพง Paul Wilmott เปิดตัวการคลังเชิงปริมาณ Second Edition โดย Paul P.WilmottLet สูตร Black-Scholes ถูกกำหนดให้เป็นฟังก์ชัน f (S, X, T, r, v) Im อยากรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันที่คำนวณได้ง่ายกว่า Black Scholes ที่ให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียง f สำหรับชุดของอินพุท S, X, T, r, v ฉันเข้าใจว่าการคำนวณที่เรียบง่ายไม่ใช่นิยามที่ดี แต่ผมหมายถึงแง่มุมที่ง่ายในแง่ของจำนวนคำที่ใช้ในฟังก์ชัน หรือโดยเฉพาะอย่างยิ่งจำนวนของขั้นตอนการคำนวณที่แตกต่างกันที่ต้องทำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ Black-Scholes เห็นได้ชัดว่า Black-Scholes เป็นแบบเรียบง่ายในเชิงคำนวณ แต่ Im พร้อมที่จะทำการค้าความถูกต้องบางส่วนสำหรับฟังก์ชันที่เรียบง่ายกว่าซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับ BampS มีการประมาณความใกล้เคียงที่ง่ายกว่านี้ไหมถาม 10 พ.ค. 11 เวลา 15:44 นี่เป็นการขยายคำตอบของ vonjds เพียงเล็กน้อย สูตรประมาณที่กล่าวถึงโดย vonjd เป็นเพราะ Brenner และ Subrahmanyam (วิธีง่ายๆในการคำนวณค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทางการเงินนักวิเคราะห์ทางการเงิน Journal (1988), หน้า 80-83) ฉันไม่มีลิงค์ฟรีเพื่อกระดาษดังนั้นให้ฉันเพียงแค่ให้ derivation รวดเร็วและสกปรกที่นี่ สำหรับตัวเลือกการโทรที่โทรเข้าเรามี SKe ใส่ลงในสูตร Black-Scholes มาตรฐาน C (S, t) N (d1) SN (d2) Ke เราได้ว่า C (S, t) leftNleft (ขวาแบบ Frac) --Nleft (-frac sigmasqrt right) rightS qquadqquad (1) ตอนนี้สูตร Taylors หมายถึง x ขนาดเล็กที่ N (x) N (0) N (0) xN (0) frac O (x3) .qquadqquadqquadqquad (2) การรวม (1) และ (2) เราจะ รับกับการยกเลิกที่เห็นได้ชัดบางอย่างที่ C (S, t) Sleft (N (0) sigmasqrt O (sigma3sqrt) ด้านขวา) แต่ N (0) frac 0.39894228 ดังนั้นในที่สุดเรามี sigmasqrt ขนาดเล็กที่ C (S, t) ประมาณ 0.4Ssigmasqrt สูตรดัดแปลง C (S, t) ประมาณ 0.4Se sigmasqrt ให้ค่าประมาณดีขึ้นเล็กน้อย ตอบ 10 พ.ค. 11 เวลา 19:37 สูตร Black-Scholes normal-vol ที่นำไปสู่การประมาณใกล้เคียงกันกับคำอธิบายของ olaker คลิกที่นี่เพื่อดูบทความที่มีรากฐานมาจากการเรียกและวางราคาตามรูปแบบปกติ (เช่นการเคลื่อนไหวของ brownian มากกว่าการเคลื่อนไหวของ brownian ทางเรขาคณิต) สูตรสำหรับราคาโทรคือ: BTW ฉันทำงานในรายได้คงที่ดังนั้นฉันมักจะมีแนวโน้มที่จะเขียนเวอร์ชันที่เหมาะสำหรับ swaptions ตัวเลือกที่มี ATM คุณจะเห็นได้ว่า FK จะกลายเป็น text frac ประมาณ 0.4, sigma, sqrt ตัวเลือกที่ไม่ใช่ ATM ฉันเพิ่งค้นพบความเป็นตัวตนของสูตรนี้ซึ่งทำงานได้ดีสำหรับการนัดหยุดงานซึ่งไม่ใช่เงินที่มากเกินไป ดูบล็อกของฉันสำหรับการสนทนาอีกต่อไปนี่เป็นประเด็นหลัก การสลายตัวแบบมาตรฐานสำหรับตัวเลือกคือ: ในสูตรปกติ Black-Scholes ข้างต้นหากคุณตรวจสอบคำ (FK) N (d1) ในสเปรดชีตคุณจะเห็นว่าสำหรับความผันผวนและความมีวุฒิภาวะเล็กน้อย (ลองเช่น sigma0 .0025, Maturity1) เป็นจริงใกล้เคียงกับ max (0, FK) ซึ่งเป็นค่าที่แท้จริงของการโทร ดังนั้นสูตร BS ปกติเกือบจะ: อย่างไรก็ตามถ้าคุณเปรียบเทียบการประมาณนี้กับสูตรบีเอสเอสจริงในสเปรดชีตคุณจะเห็นว่ารอบ ๆ การประท้วง (โดยเฉพาะสำหรับค่าที่มากขึ้นของ sigma) ทำให้ค่ามากเกินไปสำหรับการโทร: ระยะเวลาข้อความ e d12 มีขนาดใหญ่เกินไปเมื่อ d1 ไม่ใช่ศูนย์และเล็ก นี่คือการบอกเราว่าความแตกต่างระหว่าง (F-K) N (d1) และ max (0, F-K) มีความสำคัญใกล้กับการตี อย่างที่ฉันพูดดูในสเปรดชีต อย่างไรก็ตามสูตรง่ายๆ แต่ไม่ถูกต้องสำหรับ Call Price ชี้ให้เราเห็นในทิศทางที่ถูกต้องนั่นแสดงให้เห็นว่าควรกำหนดค่าเวลาของตัวเลือกในแง่ของราคาตัวเลือกเอทีเอ็ม นี่คือทางออกของฉัน ฉันเรียกมันว่าการสลายตัวของ Hardy: จนถึงตอนนี้นี่เป็นเพียงการจัดเรียงใหม่ของสูตร Black-Scholes normal-vol เดิมเท่านั้น ผลลัพธ์ที่สำคัญคือข้อความนี้มีความหมายใกล้เคียงกันโดยใช้นิพจน์ง่ายๆ: ดังนั้นคุณสามารถใช้ข้อมูลต่อไปนี้ในรูปแบบประมาณราคาที่ดีสำหรับราคาเสนอขาย: ผลการค้นหาที่เหมือนกันมีไว้สำหรับตัวเลือกการขาย คุณสามารถใช้การสลายตัว Hardy นี้เพื่อคำนวณราคาของตัวเลือกในหัวของคุณได้โดยคุณต้องจำค่าเพียงเล็กน้อย: ตามที่คนอื่น ๆ ได้กล่าวไว้คุณต้องใช้ข้อมูลสะสม ปัญหาคือทุกที่ที่คุณมองคุณจะพบว่าการประมาณนั้นคุณจะต้องใช้ exponentials หรือฟังก์ชันตรีโกณมิติที่มีราคาแพงมาก สิ่งที่คุณสามารถทำได้คือการสร้างตัวเองให้เป็นแบบทรงกลมกับค่าที่เก็บไว้ล่วงหน้าสำหรับสะสมและคำนวณค่าที่จุดอื่น ๆ x โดยการแก้ไข (ลูกบาศก์) ที่จะทำให้มันเร็วขึ้นมาก คุณอาจเรียกวิธีนี้ด้วยชุดของค่าที่สั่งเพื่อให้คุณสามารถหลีกเลี่ยงการค้นหาไบนารีเพื่อค้นหาช่วงเวลาได้ คุณจะมีดัชนีแคชสำหรับช่วงสุดท้ายที่อยู่และมองไปรอบ ๆ #: 3159 c # exchange exchange User: n / a Comments for #: 26567 Stack Exchange, Inc ตัวเลือกไบนารีหรือที่เรียกว่าตัวเลือก Digital หรือเพียง Binaries หรือ Digitals เป็นหนึ่งในประเภทตัวเลือกดั้งเดิม. สายดิจิตอลบางครั้งเรียกว่า Digicalls และดิจิทัลทำให้ Digiputs พวกเขามีโปรไฟล์การชำระเงินซึ่งเหมือนกับข้อความ Heaviside เริ่มต้นข้อความแอมป์ 1 amp ข้อความ quad S gt K 0 ข้อความรูปสี่เหลี่ยมข้อความ amp 1 amp ข้อความ quad S lt K 0 quad text end การปรับขนาดทางการเงินใด ๆ มักทำผ่านค่า Notional ของการค้า ตัวอย่างเช่น digicall แบบสัณฐาน 1 ล้านจะเทียบเท่ากับการซื้อ 1 ล้าน 1 สำเนา นักลงทุนทั่วไปเช่นนักลงทุนรายย่อยคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเล็กน้อยในราคาอ้างอิง แต่เนื่องจากการจ่ายเงินไม่สามารถเพิ่มขึ้นได้มากกว่า 1 ราคาของตราสารอนุพันธ์นั้นมีราคาถูกกว่าการโทรมาตรฐานที่เกิดขึ้นในการประท้วงเดียวกัน ในทำนองเดียวกันนักลงทุนใส่ไบนารีจะคาดหวังว่าจะลดลงเล็กน้อยในราคาของหุ้นอ้างอิง โดยปกติ digitals จะถูกใช้ร่วมกับตราสารอนุพันธ์แปลกใหม่เพื่อบ่งชี้ถึงกระแสเงินสดที่เกิดขึ้นในบางระดับ ประมาณหนึ่งสามารถประมาณ digicall โดยการแพร่กระจายของการโทรยาวหนึ่งสายเพียงด้านล่างตีและโทรสั้น ๆ เพียงหนึ่งนัดเหนือ ในขีด จำกัด เนื่องจากระยะทางด้านบนและด้านล่างการตีมีแนวโน้มที่จะเป็นศูนย์การประมาณจะกลายเป็นค่าที่แน่นอน ความเท่าเทียมกันของ PutCall ความเท่าเทียมกันของ putcall สำหรับไบนารีเป็นเรื่องง่ายโดยเฉพาะ หากคุณถือ digicall และ digiput คุณจะได้รับ 1 โดยไม่คำนึงถึงระดับของพื้นฐานดังนั้นความเท่าเทียมกันของความสัมพันธ์ต่อไปนี้จึงถือเป็นข้อความ e Paul Wilmott ใน Quantitative Finance, vol 1, pub 2549 จอห์นไวลีย์และบุตร
Forex- A1
Bollinger   วง - histogram - ตัวบ่งชี้