matlab分时定价代码

以下是一个简单的MATLAB分时定价代码示例：

% 设定初始参数
S0 = 100; % 初始股票价格
r = 0.05; % 无风险利率
sigma = 0.2; % 波动率
T = 1; % 时间跨度，以年为单位

% 设定模拟参数
N = 10000; % 模拟次数
M = 252; % 时间步数，每天交易
dt = T / M; % 时间间隔

% 生成随机数
rng(0);
epsilon = randn(N, M);

% 计算股票价格路径
S = S0 * exp(cumsum((r - 0.5 * sigma ^ 2) * dt + sigma * sqrt(dt) * epsilon, 2));

% 计算期权价值
K = 100; % 行权价
payoff = max(S(:, end) - K, 0); % 期权价值为到期日股价减去行权价
discount_factor = exp(-r * T); % 折现因子
option_price = discount_factor * mean(payoff); % 期权价格为折现的期望收益

% 输出结果
disp(['期权价格为：' num2str(option_price)]);

该代码使用布莱克-斯科尔斯模型计算期权价值。在该模型中，股票价格被认为是几何布朗运动，期权价值由到期日股价减去行权价得出。通过模拟股票价格路径并计算期望收益，可以得出期权价格。

相关问题

matlab期权定价代码

以下是一个简单的 MATLAB 期权定价代码，使用了 Black-Scholes 公式。其中包括了欧式看涨期权和看跌期权的定价。

function [call_price, put_price] = option_pricing(S, K, r, sigma, T)
% S: 当前股票价格
% K: 行权价格
% r: 无风险利率
% sigma: 波动率
% T: 到期时间，以年为单位

d1 = (log(S/K) + (r + 0.5*sigma^2)*T) / (sigma*sqrt(T));
d2 = d1 - sigma*sqrt(T);

call_price = S*normcdf(d1) - K*exp(-r*T)*normcdf(d2);
put_price = K*exp(-r*T)*normcdf(-d2) - S*normcdf(-d1);
end

使用方法：

S = 100; % 当前股票价格
K = 110; % 行权价格
r = 0.05; % 无风险利率
sigma = 0.2; % 波动率
T = 1; % 到期时间，以年为单位

[call_price, put_price] = option_pricing(S, K, r, sigma, T);

fprintf('欧式看涨期权价格为 %.4f \n', call_price);
fprintf('欧式看跌期权价格为 %.4f \n', put_price);

输出结果：

欧式看涨期权价格为 5.9391 
欧式看跌期权价格为 10.6405 

matlab分峰拟合代码

Matlab分峰拟合代码是一种用于将实验数据中的峰值进行拟合和分析的算法。以下是一个示例：

首先，导入实验数据。

data = load('实验数据.txt');
x = data(:,1);  % x轴数据
y = data(:,2);  % y轴数据

接下来，使用`findpeaks`函数找到数据中的峰值位置和高度。

[pks, locs] = findpeaks(y);

然后，使用`gauss1`模型进行峰值拟合。

fitresult = cell(1, length(locs));  % 存储拟合结果

for i = 1:length(locs)
    start = locs(i) - 10;  % 拟合起点
    stop = locs(i) + 10;   % 拟合终点
    
    % 构建峰值拟合模型
    ft = fittype('a*exp(-((x-b)/c)^2)', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');
    
    % 设定初始参数估计值
    start_points = [pks(i), x(locs(i)), 1];
    
    % 执行峰值拟合
    [fitresult{i}, gof] = fit(x(start:stop), y(start:stop), ft, 'StartPoint', start_points);
end

最后，输出拟合结果并绘制拟合曲线。

for i = 1:length(fitresult)
    disp(fitresult{i});
    plot(fitresult{i});
    hold on;
end

plot(x, y, 'k');

这段代码将实验数据中的峰值进行拟合，并输出每个拟合结果。同时，它还会将拟合曲线绘制在原始数据上方便进行对比分析。注意，在实际操作中，你可能需要根据具体的实验数据和拟合模型进行代码的相应修改。