本文档深入探讨了定价复杂性在期权交易中的重要问题,特别是对于那些在行使时涉及到一系列上涨和下跌滴答的股票期权。作者 Malihe Alikhani、Bjørn Kjos-Hanssen、Amirarsalan Pakravan 和 Babak Saadat 在"Algorithmic Finance"杂志(2015年第四期3-4卷,127-137页)上发表了名为《Pricing Complexity Options》的研究论文。论文主要关注的是欧洲和美国期权的自动复杂性定价,这是一种考虑了执行过程中可能存在的动态复杂性的理论框架。
在研究中,作者通过数值方法对这些复杂期权的定价进行了详细的探讨,特别提到了 Kolmogorov 复杂性,这是衡量系统或数据结构最小程序码长度的概念,它在此处用于量化期权定价的复杂度。此外,他们还引入了运行复杂度这一概念,这是自动复杂度的一个约束形式,反映了实际执行过程中计算资源的需求。
论文不仅关注定价本身,还涉及到了算法与金融的交叉领域,如高频和算法交易、统计套利、基于算法的资产管理策略、机器学习在金融智能中的应用、基于代理的金融模型、市场效率中的复杂性分析、行为金融以及投资者直觉研究,以及新闻分析中的算法应用。这份研究旨在促进计算机科学与金融学科之间的交流,为理解和优化复杂的金融衍生品定价提供理论支持。
订阅、提交和相关资讯可以在 IOS Press 的官方网站找到,网址是 www.iospress.nl/journal/algorithmic-finance,或者直接访问论文的在线链接:http://algorithmicfinance.org/4-3-4/pp127-137,那里可以获取摘要、HTML格式、PDF全文以及增强内容,包括更深入的技术细节和扩展讨论。论文的编辑团队由 Philip Maymin (University of Bridgeport) 主编和 Jayaram Muthuswamy (Kent State University) 副主编组成,顾问团包括多位知名学者如 Kenneth J. Arrow、Herman Chernoff、David S. Johnson 和 Leonid Levin 等。
这篇论文是 IT 行业和金融领域的一项重要贡献,对于理解复杂期权定价问题、提升金融市场效率和风险管理具有重要意义。对于从事金融工程、量化交易或相关研究的专业人士来说,这是一个不可或缺的参考资料。