美式期权定价的最小二乘蒙特卡洛算法(理论部分)

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美式期权定价的最小二乘蒙特卡洛算法(理论部分)

2024-03-16 08:35| 来源: 网络整理| 查看: 265

* 本文数据来源庄洋洋的论文《基于最小二乘蒙特卡洛法的美式巴黎期权定价》

 

最小二乘蒙特卡洛算法步骤介绍

(1)进行N次蒙特卡洛模拟,得到一条N+1个点的股票价格样本路径,重复M次,则得到M条股票价格样本路径。生成每个点的股票价格的公式是

举个例子,模拟美式看跌期权,取M=10,N=3,随机生成的路径如下

(2)从期权到期日开始逆向求解,用最小二乘法计算各点如果继续持有期权的价值,得到每条样本路径上的最优期权执行时间和相应的期权收益(你们肯定没看懂这句话所以直接看例子吧)

取执行价K=1.05,那么在t=3处各条路径的价值为max(K-S,0),即

处理好了t=3,我们来看t=2时的情况。为了判断到底此时要不要行权,所以我们看看把t=3时的收益折现到t=2处的收益值,如下表所示,0.99584是折现因子

我们把“t=3时的收益折现到t=2处的值”视为Y,把“t=2时的股票价格”视为X,即

对这组数据做最小二乘法拟合,得到

重新把以上的X代入,算得下表中“继续持有”列,据此可以判断是否应该立即行权

对于t=1,做一样的处理。在t=2处立即行权的,需要折现一次,在t=3处行权的,就折现两次

得到最小二乘法拟合的公式

(3)这样,对每条路径,我们都可以知道应该在何时行权,收益会有多少。将每条路径的最优行权选择都贴现到t=0,再取平均,就得到了对期权的定价。



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