蒙特卡洛现金流模拟 MATLAB代码

以下是一个简单的蒙特卡洛现金流模拟的MATLAB代码示例：

% 设定参数
S0 = 100;       % 初始股价
r = 0.05;       % 无风险利率
sigma = 0.2;    % 波动率
T = 1;          % 期限
N = 252;        % 时间步长
M = 100000;     % 模拟次数

% 初始化数组
dt = T/N;
S = zeros(N+1, M);
S(1,:) = S0;

% 生成蒙特卡洛路径
for i = 1:N
    eps = randn(1, M);
    S(i+1,:) = S(i,:) .* exp((r - 0.5*sigma^2)*dt + sigma*sqrt(dt)*eps);
end

% 计算现金流
CF = max(0, S(end,:) - 120);

% 计算期望现金流和标准差
Expect_CF = mean(CF);
Std_CF = std(CF);

% 输出结果
fprintf('期望现金流： %.2f\n', Expect_CF);
fprintf('标准差： %.2f\n', Std_CF);

该代码生成了100000个蒙特卡洛路径，每条路径包括252个时间步长。每个时间步长的股价是通过随机数生成的，然后使用布朗运动模型计算得出。最后，根据模拟得到的股价计算出对应的现金流，并计算期望现金流和标准差。