matlab期权定价代码

以下是一个简单的欧式期权定价的 Matlab 代码：

function [call, put] = option_price(S, K, r, sigma, T)
% S：标的资产当前价格
% K：期权行权价格
% r：无风险利率
% sigma：波动率
% T：期权到期时间（年）
% call：看涨期权价格
% put：看跌期权价格

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

call = S*normcdf(d1) - K*exp(-r*T)*normcdf(d2);
put = K*exp(-r*T)*normcdf(-d2) - S*normcdf(-d1);
end

该代码使用 Black-Scholes 模型计算欧式期权的价格，其中 `normcdf` 是 Matlab 内置的正态分布函数。调用该函数时，需要提供标的资产当前价格 `S`、期权行权价格 `K`、无风险利率 `r`、波动率 `sigma` 和期权到期时间 `T`，最终返回看涨期权价格 `call` 和看跌期权价格 `put`。

相关问题

matlab期权定价模型与数值方法

Matlab提供了许多期权定价模型和数值方法，以下是一些常见的：

1. Black-Scholes模型：该模型是最常用的期权定价模型之一，它假设股票价格遵循对数正态分布，可用于计算欧式期权的理论价格。

2. Binomial Tree模型：该模型使用二叉树的形式模拟股票价格的随机漫步，可用于计算美式和欧式期权的理论价格。

3. Monte Carlo模拟：该方法使用随机数生成股票价格的路径，并计算期权的平均回报率，可用于计算各种类型的期权的理论价格。

4. Finite Difference方法：该方法使用离散化的差分方程求解期权的价格，可用于计算各种类型的期权的理论价格。

5. 偏微分方程方法：该方法使用偏微分方程求解期权的价格，可用于计算各种类型的期权的理论价格。

以上这些方法都有其优缺点，选择合适的方法需要根据具体问题和实际需求进行判断。在Matlab中，可以使用内置的函数和工具箱来实现这些模型和方法，也可以自行编写代码实现。

crr期权定价matlab代码

以下是一个简单的欧式看涨期权的CRR期权定价Matlab代码：

function [price, stock_tree] = CRR_option(S0, K, r, T, sigma, N)

% 计算期权定价和树状图

delta_t = T / N; % 时间间隔
u = exp(sigma * sqrt(delta_t)); % 上涨因子
d = 1 / u; % 下跌因子
p = (exp(r * delta_t) - d) / (u - d); % 上涨概率

% 构建股票价格树
stock_tree = zeros(N+1, N+1); 
for i = 1:N+1
    for j = 1:i
        stock_tree(i,j) = S0 * u^(j-1) * d^(i-j);
    end
end

% 构建期权价格树
option_tree = zeros(N+1, N+1); 
for j = 1:N+1
    option_tree(N+1,j) = max(stock_tree(N+1,j) - K, 0); % 到期时期权价值
end
for i = N:-1:1
    for j = 1:i
        option_tree(i,j) = exp(-r*delta_t) * (p*option_tree(i+1,j) + (1-p)*option_tree(i+1,j+1)); % 递归计算期权价值
    end
end

price = option_tree(1,1); % 期权价格为根节点的价值

end

该代码使用了Cox-Ross-Rubinstein二项式模型（CRR模型），其中delta_t为时间间隔，u和d为上涨和下跌因子，p为上涨概率。该代码构建了股票价格树和期权价格树，然后使用递归方法计算期权价值。最终，该代码返回期权价格和股票价格树。