BlackScholes

Создайте BlackScholes объект модели для Asian, Barrier, DoubleBarrier, Lookback, Spread, Vanilla, Touch, DoubleTouch, или Binary инструмент

Описание

Создайте и оцените Vanilla, Lookback, Barrier, DoubleBarrier Asian, Spread, Touch, DoubleTouch, или Binary инструментальный объект с BlackScholes модель с помощью этого рабочего процесса:

  1. Использование fininstrument создать Vanilla, Lookback, Barrier, Asian, Spread, DoubleBarrierдвоичный файл, Touch, или DoubleTouch инструментальный объект.

  2. Использование finmodel задавать BlackScholes объект модели для Vanilla, Lookback, Barrier, DoubleBarrier, Asian, Spread, Touch, DoubleTouch, или Binary инструмент.

  3. Использование finpricer задавать поддерживаемый метод ценообразования. Для получения дополнительной информации о доступных методах ценообразования для Vanilla, Lookback, Barrier, DoubleBarrier, Asian, Spread, Touch, DoubleTouch, или Binary инструмент при использовании BlackScholes модель, смотрите, Выбирают Instruments, Models и Pricers.

Для получения дополнительной информации об этом рабочем процессе смотрите Начало работы с Рабочими процессами Используя Основанную на объектах Среду для Оценки Финансовых инструментов.

Для получения дополнительной информации о доступных методах ценообразования для Vanilla, Lookback, Barrier, DoubleBarrier, Asian, Spread, Touch, DoubleTouch, или Binary инструмент при использовании BlackScholes модель, смотрите, Выбирают Instruments, Models и Pricers.

Создание

Описание

пример

BlackScholesModelObj = finmodel(ModelType,'Volatility',volatility_value) создает BlackScholes объект модели путем определения ModelType и устанавливает свойства для необходимого аргумента пары "имя-значение" Volatility.

пример

BlackScholesModelObj = finmodel(___,Name,Value) устанавливает дополнительные свойства с помощью дополнительных пар "имя-значение" в дополнение к обязательным аргументам в предыдущем синтаксисе. Например, BlackScholesModelObj = finmodel("BlackScholes",'Volatility',0.032) создает BlackScholes объект модели. Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение".

Входные параметры

развернуть все

Тип модели в виде строки со значением "BlackScholes" или вектор символов со значением 'BlackScholes'.

Типы данных: char | string

BlackScholes Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте требуемые и дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: BlackScholesModelObj = finmodel("BlackScholes",'Volatility',0.032)
Необходимый BlackScholes Аргументы в виде пар имя-значение

развернуть все

Значение энергозависимости в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Volatility' и скаляр, неотрицательный числовой.

Типы данных: double

Дополнительный BlackScholes Аргументы в виде пар имя-значение

развернуть все

Корреляция между ценами базового актива в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Correlation' и полуопределенная матрица. Для получения дополнительной информации о создании положительной полуопределенной матрицы смотрите nearcorr.

Типы данных: double

Свойства

развернуть все

Значение энергозависимости, возвращенное как скаляр, неотрицательный числовой.

Типы данных: double

Корреляция между базовыми активами, возвращенными как полуопределенная матрица.

Типы данных: double

Примеры

свернуть все

Этот пример показывает рабочий процесс, чтобы оценить Asian инструмент, когда вы используете BlackScholes модель и TurnbullWakeman метод ценообразования.

Создайте Asian Инструментальный объект

Используйте fininstrument создать Asian инструментальный объект.

AsianOpt = fininstrument("Asian",'ExerciseDate',datetime(2022,9,15),'Strike',105,'OptionType',"put",'ExerciseStyle',"european",'Name',"asian_option")
AsianOpt = 
  Asian with properties:

          OptionType: "put"
              Strike: 105
         AverageType: "arithmetic"
        AveragePrice: 0
    AverageStartDate: NaT
       ExerciseStyle: "european"
        ExerciseDate: 15-Sep-2022
                Name: "asian_option"

Создайте BlackScholes Объект модели

Используйте finmodel создать BlackScholes объект модели.

BlackScholesModel = finmodel("BlackScholes",'Volatility',0.28)
BlackScholesModel = 
  BlackScholes with properties:

     Volatility: 0.2800
    Correlation: 1

Создайте ratecurve Объект

Создайте плоский ratecurve объект с помощью ratecurve.

Settle = datetime(2018,9,15);
Maturity = datetime(2023,9,15);
Rate = 0.035;
myRC = ratecurve('zero',Settle,Maturity,Rate,'Basis',12)
myRC = 
  ratecurve with properties:

                 Type: "zero"
          Compounding: -1
                Basis: 12
                Dates: 15-Sep-2023
                Rates: 0.0350
               Settle: 15-Sep-2018
         InterpMethod: "linear"
    ShortExtrapMethod: "next"
     LongExtrapMethod: "previous"

Создайте TurnbullWakeman Объект калькулятора цен

Используйте finpricer создать TurnbulllWakeman объект калькулятора цен и использование ratecurve объект для 'DiscountCurve' аргумент пары "имя-значение".

outPricer = finpricer("analytic",'Model',BlackScholesModel,'DiscountCurve',myRC,'SpotPrice',100,'PricingMethod',"TurnbullWakeman")
outPricer = 
  TurnbullWakeman with properties:

    DiscountCurve: [1x1 ratecurve]
            Model: [1x1 finmodel.BlackScholes]
        SpotPrice: 100
    DividendValue: 0
     DividendType: "continuous"

Цена Asian Инструмент

Используйте price вычислить цену и чувствительность для Asian инструмент.

[Price, outPR] = price(outPricer,AsianOpt,["all"])
Price = 11.2249
outPR = 
  priceresult with properties:

       Results: [1x7 table]
    PricerData: []

outPR.Results 
ans=1×7 table
    Price      Delta       Gamma     Lambda      Vega      Theta       Rho  
    ______    ________    _______    _______    ______    _______    _______

    11.225    -0.38072    0.01087    -3.3917    44.242    -0.5256    -116.88

Этот пример показывает рабочий процесс, чтобы оценить DoubleBarrier инструмент, когда вы используете BlackScholes модель и AssetMonteCarlo метод ценообразования.

Создайте DoubleBarrier Инструментальный объект

Используйте fininstrument создать DoubleBarrier инструментальный объект.

DoubleBarrierOpt = fininstrument("DoubleBarrier",'Strike',100,'ExerciseDate',datetime(2020,8,15),'OptionType',"call",'ExerciseStyle',"american",'BarrierType',"DKO",'BarrierValue',[110 80],'Name',"doublebarrier_option")
DoubleBarrierOpt = 
  DoubleBarrier with properties:

       OptionType: "call"
           Strike: 100
     BarrierValue: [110 80]
    ExerciseStyle: "american"
     ExerciseDate: 15-Aug-2020
      BarrierType: "dko"
           Rebate: [0 0]
             Name: "doublebarrier_option"

Создайте BlackScholes Объект модели

Используйте finmodel создать BlackScholes объект модели.

BlackScholesModel = finmodel("BlackScholes","Volatility",.3)
BlackScholesModel = 
  BlackScholes with properties:

     Volatility: 0.3000
    Correlation: 1

Создайте ratecurve Объект

Создайте плоский ratecurve объект с помощью ratecurve.

Settle = datetime(2017,9,15);
Maturity = datetime(2023,9,15);
Rate = 0.035;
myRC = ratecurve('zero',Settle,Maturity,Rate,'Basis',12)
myRC = 
  ratecurve with properties:

                 Type: "zero"
          Compounding: -1
                Basis: 12
                Dates: 15-Sep-2023
                Rates: 0.0350
               Settle: 15-Sep-2017
         InterpMethod: "linear"
    ShortExtrapMethod: "next"
     LongExtrapMethod: "previous"

Создайте AssetMonetCarlo Объект калькулятора цен

Используйте finpricer создать AssetMonetCarlo объект калькулятора цен и использование ratecurve объект для 'DiscountCurve' аргумент пары "имя-значение".

ExerciseDate = datetime(2020,08,15);
Settle = datetime(2017,9,15);
outPricer = finpricer("AssetMonteCarlo","DiscountCurve",myRC,"Model",BlackScholesModel,'SpotPrice',100,'simulationDates', Settle+days(1):days(1):ExerciseDate);

Цена DoubleBarrier Инструмент

Используйте price вычислить цену и чувствительность для DoubleBarrier инструмент.

[Price, outPR] = price(outPricer,DoubleBarrierOpt,["all"])
Price = 6.9563
outPR = 
  priceresult with properties:

       Results: [1x7 table]
    PricerData: [1x1 struct]

outPR.Results 
ans=1×7 table
    Price      Delta      Gamma      Lambda      Rho       Theta      Vega 
    ______    _______    ________    ______    _______    _______    ______

    6.9563    0.23644    -0.11701    3.399     0.14976    -99.727    -8.344

Этот пример показывает рабочий процесс, чтобы оценить Vanilla инструмент, когда вы используете BlackScholes модель и AssetTree метод ценообразования.

Создайте Vanilla Инструментальный объект

Используйте fininstrument создать Vanilla инструментальный объект.

VanillaOpt = fininstrument("Vanilla",'ExerciseDate',datetime(2019,5,1),'Strike',29,'OptionType',"put",'ExerciseStyle',"european",'Name',"vanilla_option")
VanillaOpt = 
  Vanilla with properties:

       OptionType: "put"
    ExerciseStyle: "european"
     ExerciseDate: 01-May-2019
           Strike: 29
             Name: "vanilla_option"

Создайте BlackScholes Объект модели

Используйте finmodel создать BlackScholes объект модели.

BlackScholesModel = finmodel("BlackScholes",'Volatility',0.25)
BlackScholesModel = 
  BlackScholes with properties:

     Volatility: 0.2500
    Correlation: 1

Создайте ratecurve Объект

Создайте плоский ratecurve объект с помощью ratecurve.

Settle = datetime(2018,1,1);
Maturity = datetime(2020,1,1);
Rate = 0.035;
myRC = ratecurve('zero',Settle,Maturity,Rate,'Basis',1)
myRC = 
  ratecurve with properties:

                 Type: "zero"
          Compounding: -1
                Basis: 1
                Dates: 01-Jan-2020
                Rates: 0.0350
               Settle: 01-Jan-2018
         InterpMethod: "linear"
    ShortExtrapMethod: "next"
     LongExtrapMethod: "previous"

Создайте AssetTree Объект калькулятора цен

Используйте finpricer создать AssetTree объект калькулятора цен для дерева акции LR и использования ratecurve объект для 'DiscountCurve' аргумент пары "имя-значение".

LRPricer = finpricer("AssetTree",'DiscountCurve',myRC,'Model',BlackScholesModel,'SpotPrice',30,'PricingMethod',"LeisenReimer",'Maturity',datetime(2019,5,1),'NumPeriods',15)
LRPricer = 
  LRTree with properties:

    InversionMethod: PP1
             Strike: 30
               Tree: [1x1 struct]
         NumPeriods: 15
              Model: [1x1 finmodel.BlackScholes]
      DiscountCurve: [1x1 ratecurve]
          SpotPrice: 30
       DividendType: "continuous"
      DividendValue: 0
          TreeDates: [1x15 datetime]

Цена Vanilla Инструмент

Используйте price вычислить цену и чувствительность для Vanilla инструмент.

[Price, outPR] = price(LRPricer,VanillaOpt,"all")
Price = 2.2542
outPR = 
  priceresult with properties:

       Results: [1x7 table]
    PricerData: [1x1 struct]

outPR.Results
ans=1×7 table
    Price      Delta       Gamma       Vega     Lambda      Rho       Theta  
    ______    ________    ________    ______    ______    _______    ________

    2.2542    -0.33628    0.044039    12.724    -4.469    -16.433    -0.76073

Введенный в R2020a