期权套利matlab

根据提供的引用内容，我们可以看出期权套利是一种利用期权市场上的价格差异进行风险套利的策略。在Matlab中，可以使用二叉树模型计算期权价格，也可以使用Black-Scholes公式计算期权价格。此外，勒式期权组合也是一种期权套利策略，可以通过买入或卖出勒式期权来实现套利。

以下是使用Matlab计算期权价格的示例代码：

% 计算欧式看涨期权价格
S0 = 100; % 标的资产当前价格
K = 100; % 行权价格
r = 0.05; % 无风险利率
T = 1; % 到期时间
sigma = 0.2; % 波动率

% 使用Black-Scholes公式计算期权价格
d1 = (log(S0/K) + (r + sigma^2/2)*T) / (sigma*sqrt(T));
d2 = d1 - sigma*sqrt(T);
call_price = S0*normcdf(d1) - K*exp(-r*T)*normcdf(d2);

% 使用二叉树模型计算期权价格
N = 100; % 二叉树节点数
dt = T/N; % 时间步长
u = exp(sigma*sqrt(dt)); % 上涨因子
d = 1/u; % 下跌因子
p = (exp(r*dt) - d) / (u - d); % 上涨概率
stock_price = zeros(N+1, N+1); % 存储股票价格
option_price = zeros(N+1, N+1); % 存储期权价格
stock_price(1,1) = S0;
for i = 2:N+1
    stock_price(i,1) = stock_price(i-1,1) * u;
    for j = 2:i
        stock_price(i,j) = stock_price(i-1,j-1) * d;
    end
end
option_price(:,N+1) = max(stock_price(:,N+1) - K, 0);
for i = N:-1:1
    for j = 1:i
        option_price(j,i) = exp(-r*dt) * (p*option_price(j,i+1) + (1-p)*option_price(j+1,i+1));
    end
end
binomial_price = option_price(1,1);

disp(['Black-Scholes计算的期权价格为：', num2str(call_price)]);
disp(['二叉树模型计算的期权价格为：', num2str(binomial_price)]);