Exponenta Banner

BlackScholes

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

развернуть все на странице

Описание

Создайте и оцените Vanilla, Lookback, Barrier, DoubleBarrier Asian, Spread, Touch, DoubleTouch, или Binary объект инструмента со BlackScholes моделировать с использованием этого рабочего процесса:

  1. Использовать fininstrument для создания Vanilla, Lookback, Barrier, Asian, Spread, DoubleBarrier, Binary, Touch, или DoubleTouch объект прибора.

  2. Использовать finmodel для задания BlackScholes объект модели для Vanilla, Lookback, Barrier, DoubleBarrier, Asian, Spread, Touch, DoubleTouch, или Binary прибора.

  3. Использовать finpricer для определения поддерживаемого метода 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, см. «Выбор инструментов», «Модели» и «Цены».

Дополнительные сведения об этом рабочем процессе см. в разделе Запуске с рабочими процессами с использованием объектной среды для ценообразования 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, см. «Выбор инструментов», «Модели» и «Цены».

Создание

Синтаксис

BlackScholesModelObj = finmodel(ModelType,'Volatility',volatility_value)
BlackScholesModelObj = finmodel(___,Name,Value)

Описание

пример

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

пример

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

Входные параметры

расширить все

Тип модели, заданный как строка со значением "BlackScholes" или вектор символов со значением 'BlackScholes'.

Типы данных: char | string

BlackScholes Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите требуемые и необязательные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

расширить все

Значение волатильности, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Volatility' и скаляр неотрицательную цифру.

Типы данных: double

Необязательные BlackScholes Аргументы в виде пар имя-значение

расширить все

Корреляция между базовыми ценами активов, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Correlation' и полуопределенную матрицу. Для получения дополнительной информации о создании положительной полуопределенной матрицы, см. nearcorr.

Типы данных: double

Свойства

расширить все

Значение волатильности, возвращенное как скаляр неотрицательное число.

Типы данных: double

Корреляция между базовыми активами, возвращенная как полуопределенная матрица.

Типы данных: double

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

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

Создание Asian Объект прибора

Использование fininstrument для создания Asian объект прибора. 

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"

Создание BlackScholes Объект модели

Использование finmodel для создания BlackScholes объект модели. 

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

     Volatility: 0.2800
    Correlation: 1

Создание ratecurve Объект

Создайте плоскую ratecurve объект, использующий 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"

Создание TurnbullWakeman Объект прейскуранта

Использование finpricer для создания TurnbulllWakeman и используйте объект pricer 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"

Ценовые Asian Инструмент

Использование price вычислить цену и чувствительность для Asian прибора.

[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
Открыть Live Script

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

Создание DoubleBarrier Объект прибора

Использование fininstrument для создания DoubleBarrier объект прибора. 

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"

Создание BlackScholes Объект модели

Использование finmodel для создания BlackScholes объект модели. 

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

     Volatility: 0.3000
    Correlation: 1

Создание ratecurve Объект

Создайте плоскую ratecurve объект, использующий 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"

Создание AssetMonetCarlo Объект прейскуранта

Использование finpricer для создания AssetMonetCarlo и используйте объект pricer 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);

Ценовые DoubleBarrier Инструмент

Использование price вычислить цену и чувствительность для DoubleBarrier прибора.

[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
Открыть Live Script

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

Создание Vanilla Объект прибора

Использование fininstrument для создания Vanilla объект прибора. 

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"

Создание BlackScholes Объект модели

Использование finmodel для создания BlackScholes объект модели.

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

     Volatility: 0.2500
    Correlation: 1

Создание ratecurve Объект

Создайте плоскую ratecurve объект, использующий 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"

Создание AssetTree Объект прейскуранта

Использование finpricer для создания AssetTree объект цены для дерева собственных средств LR и используйте 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]

Ценовые Vanilla Инструмент

Использование price вычислить цену и чувствительность для Vanilla прибора.

[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

См. также

Функции

Темы

Введенный в R2020a

Документация по продукту Financial Instruments Toolbox

Поддержка