代写Binomial Option Pricing using Arrays使用数组二项式期权定价

数组(Arrays)是可以保存多维数据的数据结构,可以存储仅具有相似类型的数据类型的值。当储存一维以上的数据,则存在行和列以及一定长度的维。二项式模型的主要原理是期权价格模式与股票价格模式有关,在二项式期权定价模型中,期权在到期时的价值由拥有该期权的未来收益的现值表示。二项式期权定价模型可以在Python,R等编程语言中通过数组建立。

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使用数组二项式期权定价Binomial Option Pricing using Arrays代写

期权是一种合约,在该合约中,看涨期权(或看跌期权)的买方在给定的到期日有权但没有义务以特定的执行价格(K)来购买(或出售)标的股票。期权价值的建模通常很困难,因为它依赖于基础证券的价格,而股价本身就是难以预测的。

二项式定价模型(BPM)基于风险中性世界的概念,在该世界中,衍生品投资组合的价值符合其基础证券和债券的投资组合。从某种意义上说,BPM是一个离散模型,它将现在和到期日期之间的时间段分解为离散的时间节点。决策者通过在每个时间节点上使用风险中性定价公式(即折现期望),使用先前获得的导数值来计算较新的值,重复此过程直到最终到期日。使用这种方法需要明确其局限性和模型内部的既定假设:

  • 在每个时间点,价格只能升为两个可能的价格,非升即降(即二项式)
  • 基础资产(资产标)不派息,无风险利率保持不变
  • 利率(折线系数)在整个估值期间是恒定的
  • 市场是无摩擦的,没有交易成本,也不考虑税收
  • 投资者是风险中立的,不考虑其对风险的关心程度
  • 在多周期模型中,二项式定价过程中的计算复杂度会大大提升

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