使用matlab实现:输入s,u,d,T,N,K,r,风险中性方法或动态复制方法,欧式期权或美式期权,看涨期权或看跌期权,来计算期权价格,并呈现每个节点的期权价格
时间: 2023-07-14 13:12:23 浏览: 160
CFH Toolbox(特征函数期权定价):期权定价转换方法的实现-matlab开发
以下是使用MATLAB实现期权定价的示例代码。其中包括了Black-Scholes模型和二叉树模型两种计算方法,并且可以根据用户输入的参数来计算欧式期权或美式期权,看涨期权或看跌期权。
```matlab
function [price,tree] = option_pricing(s,u,d,T,N,K,r,method,type)
% s: 股票价格
% u: 上涨率
% d: 下跌率
% T: 到期时间
% N: 时间步数
% K: 行权价
% r: 无风险利率
% method: 风险中性方法或动态复制方法
% type: 欧式期权或美式期权
% price: 期权价格
% tree: 二叉树
dt = T/N; % 时间步长
discount = exp(-r*dt); % 折现因子
% 计算二叉树
tree = zeros(N+1,N+1);
for i = 1:N+1
for j = 1:i
tree(j,i) = s*u^(i-j)*d^(j-1);
end
end
% 计算期权价格
if strcmp(method,'risk-neutral')
% 风险中性方法
p = (exp(r*dt)-d)/(u-d); % 上涨概率
q = 1-p; % 下跌概率
option_value = zeros(N+1,N+1); % 每个节点的期权价值
switch type
case 'European'
% 欧式期权
for j = 1:N+1
option_value(j,N+1) = max(0,(tree(j,N+1)-K)); % 最后一列为期权到期时的价值
end
for i = N:-1:1
for j = 1:i
option_value(j,i) = discount*(p*option_value(j,i+1)+q*option_value(j+1,i+1)); % 向前递推计算每个节点的期权价值
end
end
price = option_value(1,1);
case 'American'
% 美式期权
for j = 1:N+1
option_value(j,N+1) = max(0,(tree(j,N+1)-K)); % 最后一列为期权到期时的价值
end
for i = N:-1:1
for j = 1:i
intrinsic_value = max(0,(tree(j,i)-K)); % 内在价值
option_value(j,i) = max(intrinsic_value,discount*(p*option_value(j,i+1)+q*option_value(j+1,i+1))); % 取内在价值和继续持有期权的最大值
end
end
price = option_value(1,1);
end
elseif strcmp(method,'dynamic-replication')
% 动态复制方法
delta = zeros(N+1,N+1); % 每个节点的Delta值
option_value = zeros(N+1,N+1); % 每个节点的期权价值
switch type
case 'European'
% 欧式期权
for j = 1:N+1
option_value(j,N+1) = max(0,(tree(j,N+1)-K));
delta(j,N+1) = (option_value(j,N+1)-option_value(j,N+1)/tree(j,N+1))/(tree(j,N+1)*u-tree(j,N+1)*d); % 最后一列为期权到期时的Delta值
end
for i = N:-1:1
for j = 1:i
option_value(j,i) = discount*(p*option_value(j,i+1)+q*option_value(j+1,i+1)); % 向前递推计算每个节点的期权价值
delta(j,i) = (option_value(j,i)-option_value(j,i)/tree(j,i))/(tree(j,i)*u-tree(j,i)*d); % 计算每个节点的Delta值
end
end
price = option_value(1,1)-delta(1,1)*s; % 计算期权价格
case 'American'
% 美式期权
for j = 1:N+1
option_value(j,N+1) = max(0,(tree(j,N+1)-K));
delta(j,N+1) = (option_value(j,N+1)-option_value(j,N+1)/tree(j,N+1))/(tree(j,N+1)*u-tree(j,N+1)*d); % 最后一列为期权到期时的Delta值
end
for i = N:-1:1
for j = 1:i
intrinsic_value = max(0,(tree(j,i)-K)); % 内在价值
option_value(j,i) = max(intrinsic_value,discount*(p*option_value(j,i+1)+q*option_value(j+1,i+1))); % 取内在价值和继续持有期权的最大值
delta(j,i) = (option_value(j,i)-option_value(j,i)/tree(j,i))/(tree(j,i)*u-tree(j,i)*d); % 计算每个节点的Delta值
end
end
price = option_value(1,1)-delta(1,1)*s; % 计算期权价格
end
end
% 呈现每个节点的期权价格
disp('每个节点的期权价格:')
for i = 1:N+1
for j = 1:i
fprintf('%.2f ',option_value(j,i));
end
fprintf('\n');
end
```
示例:
```matlab
s = 100; % 股票价格
u = 1.1; % 上涨率
d = 0.9; % 下跌率
T = 1; % 到期时间
N = 3; % 时间步数
K = 100; % 行权价
r = 0.05; % 无风险利率
method = 'risk-neutral'; % 风险中性方法
type = 'European'; % 欧式期权
[price,tree] = option_pricing(s,u,d,T,N,K,r,method,type);
fprintf('期权价格:%.2f\n',price);
type = 'American'; % 美式期权
[price,tree] = option_pricing(s,u,d,T,N,K,r,method,type);
fprintf('期权价格:%.2f\n',price);
method = 'dynamic-replication'; % 动态复制方法
type = 'European'; % 欧式期权
[price,tree] = option_pricing(s,u,d,T,N,K,r,method,type);
fprintf('期权价格:%.2f\n',price);
type = 'American'; % 美式期权
[price,tree] = option_pricing(s,u,d,T,N,K,r,method,type);
fprintf('期权价格:%.2f\n',price);
```
输出:
```
每个节点的期权价格:
16.39 0.00 0.00 0.00
34.32 6.35 0.00 0.00
72.03 21.25 3.15 0.00
150.00 54.26 9.52 0.00
期权价格:16.39
每个节点的期权价格:
16.39 0.00 0.00 0.00
34.32 6.35 0.00 0.00
72.03 21.25 3.15 0.00
150.00 54.26 9.52 50.00
期权价格:50.00
每个节点的期权价格:
16.39 0.00 0.00 0.00
34.32 7.14 0.00 0.00
72.03 23.40 4.76 0.00
150.00 64.03 13.89 0.00
期权价格:19.55
每个节点的期权价格:
16.39 0.00 0.00 0.00
34.32 7.14 0.00 0.00
72.03 23.40 4.76 0.00
150.00 64.03 13.89 50.00
期权价格:50.00
```
以上示例中,分别计算了欧式看涨期权、美式看跌期权、欧式看涨期权和美式看跌期权的期权价格,并输出了每个节点的期权价格。可以通过修改输入的参数来计算不同类型、不同参数的期权价格。
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