bsm模型matlab中的代码
时间: 2023-12-09 19:04:30 浏览: 295
BSM(Black-Scholes-Merton)模型是用于计算欧式期权价格的数学模型。下面是MATLAB中实现BSM模型的代码示例:
```matlab
function price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma)
% S0: 初始资产价格
% K: 行权价格
% r: 无风险利率
% T: 到期时间
% sigma: 波动率
% 计算d1和d2
d1 = (log(S0/K) + (r + 0.5*sigma^2)*T) / (sigma*sqrt(T));
d2 = d1 - sigma*sqrt(T);
% 计算期权价格
Nd1 = normcdf(d1);
Nd2 = normcdf(d2);
price = S0*Nd1 - K*exp(-r*T)*Nd2;
end
```
使用示例:
```matlab
S0 = 100; % 初始资产价格
K = 105; % 行权价格
r = 0.05; % 无风险利率
T = 1; % 到期时间(年)
sigma = 0.2; % 波动率
price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma);
fprintf('期权价格为:%f\n', price);
```
这段代码将计算给定的参数下欧式期权的价格,并输出结果。注意,这里使用了MATLAB内置函数`normcdf`来计算标准正态分布的累积概率密度函数值。
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BSM模型MATLAB中的代码
BSM(Black-Scholes-Merton)模型是用于计算欧式期权价格的数学模型。下面是MATLAB中实现BSM模型的代码示例:
```matlab
function price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma)
% S0: 初始资产价格
% K: 行权价格
% r: 无风险利率
% T: 到期时间
% sigma: 波动率
% 计算d1和d2
d1 = (log(S0/K) + (r + 0.5*sigma^2)*T) / (sigma*sqrt(T));
d2 = d1 - sigma*sqrt(T);
% 计算期权价格
Nd1 = normcdf(d1);
Nd2 = normcdf(d2);
price = S0*Nd1 - K*exp(-r*T)*Nd2;
end
```
使用示例:
```matlab
S0 = 100; % 初始资产价格
K = 105; % 行权价格
r = 0.05; % 无风险利率
T = 1; % 到期时间(年)
sigma = 0.2; % 波动率
price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma);
fprintf('期权价格为:%f\n', price);
```
这段代码将计算给定的参数下欧式期权的价格,并输出结果。注意,这里使用了MATLAB内置函数`normcdf`来计算标准正态分布的累积概率密度函数值。
如何在matlab的simulink搭建bsm1
在Matlab的Simulink中搭建BSM1的方法如下:
1. 打开Simulink,创建新模型,命名为“BSM1模型”。
2. 在模型中添加一个“S-Function Builder”块。
3. 双击“S-Function Builder”块,打开“S-Function Builder”编辑器。
4. 在编辑器中,选择“C-Mex S-Function”类型,然后单击“Create”按钮。
5. 在编辑器的“Source”选项卡中,输入以下代码:
```
#include "simstruc.h"
#define X_INDEX 0
#define Y_INDEX 1
static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S)
{
ssSetNumSFcnParams(S, 0);
if (ssGetNumSFcnParams(S) != ssGetSFcnParamsCount(S)) {
return; /* Parameter mismatch reported by the Simulink engine*/
}
if (!ssSetNumInputPorts(S, 1)) return;
ssSetInputPortWidth(S, 0, 2);
ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1);
if (!ssSetNumOutputPorts(S, 1)) return;
ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1);
ssSetNumSampleTimes(S, 1);
ssSetOptions(S, 0);
}
static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S)
{
ssSetSampleTime(S, 0, 1.0);
ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0);
}
static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid)
{
real_T *x = ssGetInputPortRealSignal(S, X_INDEX);
real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S, Y_INDEX);
y[0] = x[0] + x[1];
}
static void mdlTerminate(SimStruct *S)
{
}
#ifdef MATLAB_MEX_FILE
#include "simulink.c"
#else
#include "cg_sfun.h"
#endif
```
6. 在编辑器的“Parameters”选项卡中,可以设置模块的参数。
7. 单击“Save”按钮保存模块。
8. 在模型中添加一个“Constant”块和一个“Scope”块。
9. 连接“Constant”块的输出端口到“S-Function Builder”块的输入端口。
10. 连接“S-Function Builder”块的输出端口到“Scope”块的输入端口。
11. 运行模型,可以看到“Scope”块的输出结果。
需要注意的是,上述代码只是一个简单的示例,实际搭建BSM1模型时需要根据具体需求进行修改。同时,需要在编辑器的“Source”选项卡中添加BSM1模型的数学模型。
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