optByBatesFFT

Опционная цена по модели Бейтса с использованием FFT и FRFT

Описание

пример

[Price,StrikeOut] = optByBatesFFT(Rate,AssetPrice,Settle,Maturity,OptSpec,Strike,V0,ThetaV,Kappa,SigmaV,RhoSV,MeanJ,JumpVol,JumpFreq) вычисляет ванильную европейскую цену опции по модели Bates, используя методы Carr-Madan БПФ и Chourdakis FRFT.

пример

[Price,StrikeOut] = optByBatesFFT(___,Name,Value) добавляет необязательные аргументы пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Использование optByBatesFFT чтобы калибровать БПФ страйк-сетку, вычислите цены на опцию и постройте опцию поверхность цены.

Задайте переменные опции и Параметры модели Bates

AssetPrice = 80;
Rate = 0.03;
DividendYield = 0.02;
OptSpec = 'call';

V0 = 0.04;
ThetaV = 0.05;
Kappa = 1.0;
SigmaV = 0.2;
RhoSV = -0.7;
MeanJ = 0.02;
JumpVol = 0.08;
JumpFreq = 2;

Вычислите Опцию цены для всей БПФ (или FRFT) ударной сетки, не задавая Strike

Расчет цен на опцию, а также вывод соответствующих забастовок. Если на Strike вход пуст ([]), опции цены будут вычисляться на всем БПФ (или FRFT) ударной сетке. Ударная сетка БПФ (или FRFT) определяется как exp(log-strike grid), где каждый столбец логарифмической сетки имеет NumFFT точки с LogStrikeStep интервалы, которые примерно центрированы вокруг каждого элемента log(AssetPrice). Значение по умолчанию для NumFFT 2 ^ 12. В дополнение к ценам в первом выходе, опциональный последний выход содержит соответствующие забастовки.

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, 6);
Strike = []; % Strike is not specified (will use the entire FFT strike grid)

% Compute option prices for the entire FFT strike grid
[Call, Kout] = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV, MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield);

% Show the lowest and highest strike values on the FFT strike grid
format
MinStrike = Kout(1) % Lowest possible strike in the current FFT strike grid
MinStrike = 2.9205e-135
MaxStrike = Kout(end) % Highest possible strike in the current FFT strike grid
MaxStrike = 1.8798e+138
% Show a subset of the strikes and corresponding option prices
Range = (2046:2052);
[Kout(Range) Call(Range)]
ans = 7×2

   50.4929   29.4990
   58.8640   21.4545
   68.6231   12.8544
   80.0000    5.3484
   93.2631    1.2404
  108.7251    0.1648
  126.7505    0.0152

Измените количество точек БПФ (или FRFT) и сравните с optByBatesNI

Попробуйте другое количество точек БПФ (или FRFT) и сравните результаты с прямым численным интегрированием. В отличие от optByBatesFFT, который использует методы FFT (или FRFT) для быстрых расчетов во всей области значений ударов, optByBatesNI функция использует прямое численное интегрирование, и оно обычно медленнее, особенно для нескольких ударов. Однако значения, вычисленные optByBatesNI может служить эталоном для настройки настроек для optByBatesFFT.

% Try a smaller number of FFT (or FRFT) points 
% (e.g. for faster performance or smaller memory footprint)
NumFFT = 2^10; % Smaller than the default value of 2^12
Strike = []; % Strike is not specified (will use the entire FFT strike grid)
[Call, Kout] = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV, MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT);

% Compare with numerical integration method
Range = (510:516);
Strike = Kout(Range);
CallFFT = Call(Range);
CallNI = optByBatesNI(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV, MeanJ, JumpVol, JumpFreq, 'DividendYield', DividendYield);
Error = abs(CallFFT-CallNI);
table(Strike, CallFFT, CallNI, Error)
ans=7×4 table
    Strike     CallFFT       CallNI         Error  
    ______    _________    ___________    _________

    12.696       66.237         66.696      0.45912
    23.449        55.86         56.103      0.24239
    43.312       36.418         36.541      0.12246
        80       5.4029         5.3484     0.054469
    147.76     0.044921      0.0010864     0.043835
    272.93    0.0094655    -7.8249e-08    0.0094656
    504.11    0.0024986    -3.3873e-07    0.0024989

Дальнейшие корректировки БПФ (или FRFT)

Если значения в выход CallFFT значительно отличаются от таковых в CallNI, попробуйте внести изменения в optByBatesFFT настройки, такие как CharacteristicFcnStep, LogStrikeStep, NumFFT, DampingFactorи так далее. Обратите внимание, что if (LogStrikeStep * CharacteristicFcnStep) равен 2 * пи/ NumFFT, используется БПФ. В противном случае используется FRFT.

Strike = []; % Strike is not specified (will use the entire FFT or FRFT strike grid)
[Call, Kout] = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV, MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...    
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001);

% Compare with numerical integration method
Strike = Kout(Range);
CallFFT = Call(Range);
CallNI = optByBatesNI(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV, MeanJ, JumpVol, JumpFreq, 'DividendYield', DividendYield);
Error = abs(CallFFT-CallNI);
table(Strike, CallFFT, CallNI, Error)
ans=7×4 table
    Strike    CallFFT    CallNI      Error   
    ______    _______    ______    __________

    79.76     5.4682     5.4682    1.5355e-08
    79.84     5.4281     5.4281    1.4833e-08
    79.92     5.3882     5.3882    1.4244e-08
       80     5.3484     5.3484     1.359e-08
    80.08     5.3088     5.3088    1.2875e-08
    80.16     5.2693     5.2693    1.2101e-08
    80.24       5.23       5.23    1.1272e-08

% Save the final FFT (or FRFT) strike grid for future reference. For
% example, it provides information about the range of |Strike| inputs for
% which the FFT (or FRFT) operation is valid.
FFTStrikeGrid = Kout;
MinStrike = FFTStrikeGrid(1) % Strike cannot be less than MinStrike
MinStrike = 47.9437
MaxStrike = FFTStrikeGrid(end) % Strike cannot be greater than MaxStrike
MaxStrike = 133.3566

Вычислите цену опции для одиночного забастовки

После определения требуемых настроек БПФ (или FRFT) используйте Strike вход для задания ударов (вместо предоставления пустого массива). Если указанные удары не совпадают со значением на ударной сетке БПФ (или FRFT), выходы интерполируются на заданных ударах.

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, 6);
Strike = 80; 

Call = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001)
Call = 5.3484

Вычислите опционные цены для вектора забастовок

Используйте Strike вход для определения ударов.

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, 6);
Strike = (76:2:84)';

Call = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001)
Call = 5×1

    7.5765
    6.4020
    5.3484
    4.4173
    3.6073

Вычислите Опцию цены для вектора забастовок и вектора дат той же длины

Используйте Strike вход для определения ударов. Кроме того, Maturity вход может быть вектором, но должен совпадать с длиной Strike вектор, если ExpandOutput аргумент пары "имя-значение" не установлен в "true".

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, [12 18 24 30 36]); % Five maturities
Strike = [76 78 80 82 84]'; % Five strikes

Call = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001) % Five values in vector output
Call = 5×1

    9.7516
   10.3931
   10.8865
   11.2990
   11.6491

Разверните область «Выходы поверхности»

Установите ExpandOutput аргумент пары "имя-значение" в "true" чтобы расширить выходы в NStrikes-by- NMaturities матрицы. В этом случае они являются квадратными матрицами.

[Call, Kout] = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001, 'ExpandOutput', true) % (5 x 5) matrix output
Call = 5×5

    9.7516   11.4387   12.8395   14.0588   15.1361
    8.6554   10.3931   11.8344   13.0890   14.1980
    7.6432    9.4149   10.8865   12.1693   13.3046
    6.7153    8.5035    9.9952   11.2990   12.4553
    5.8705    7.6581    9.1594   10.4771   11.6491

Kout = 5×5

    76    76    76    76    76
    78    78    78    78    78
    80    80    80    80    80
    82    82    82    82    82
    84    84    84    84    84

Вычисление Опции цен для вектора забастовок и вектора дат разной длины

Когда ExpandOutput является "true", NStrikes не обязательно соответствовать NMaturities (то есть выход NStrikes-by- NMaturities матрица может быть прямоугольной).

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, 12*(0.5:0.5:3)'); % Six maturities
Strike = (76:2:84)'; % Five strikes

Call = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001, 'ExpandOutput', true) % (5 x 6) matrix output
Call = 5×6

    7.5765    9.7516   11.4387   12.8395   14.0588   15.1361
    6.4020    8.6554   10.3931   11.8344   13.0890   14.1980
    5.3484    7.6432    9.4149   10.8865   12.1693   13.3046
    4.4173    6.7153    8.5035    9.9952   11.2990   12.4553
    3.6073    5.8705    7.6581    9.1594   10.4771   11.6491

Вычислите опционные цены для вектора забастовок и вектора цен на активы

Когда ExpandOutput является "true", выходы могут также быть NStrikes-by- NAssetPrices прямоугольная матрица путем принятия вектора цен на активы.

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, 12); % Single maturity
ManyAssetPrices = [70 75 80 85]; % Four asset prices
Strike = (76:2:84)'; % Five strikes

Call = optByBatesFFT(Rate, ManyAssetPrices, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001, 'ExpandOutput', true) % (5 x 4) matrix output
Call = 5×4

    4.2033    6.6918    9.7516   13.2808
    3.5558    5.8112    8.6554   11.9993
    2.9906    5.0181    7.6432   10.7934
    2.5018    4.3096    6.7153    9.6652
    2.0825    3.6818    5.8705    8.6158

Постройте график поверхности цены опции

Используйте Strike вход для определения ударов. Увеличьте значение для NumFFT для поддержки более широкой области значений ударов. Кроме того, Maturity вход может быть вектором. Задайте ExpandOutput на "true" для вывода поверхности в виде NStrikes-by- NMaturities матрица.

Settle = datenum('29-Jun-2017');
Maturity = datemnth(Settle, 12*[1/12 0.25 (0.5:0.5:3)]');
Times = yearfrac(Settle, Maturity);
Strike = (2:2:200)';

% Increase |NumFFT| to support a wider range of strikes
NumFFT = 2^13;

Call = optByBatesFFT(Rate, AssetPrice, Settle, Maturity, OptSpec, Strike, ...
    V0, ThetaV, Kappa, SigmaV, RhoSV,  MeanJ, JumpVol, JumpFreq, ...
    'DividendYield', DividendYield, 'NumFFT', NumFFT, 'CharacteristicFcnStep', 0.065, ...
    'LogStrikeStep', 0.001, 'ExpandOutput', true);

[X,Y] = meshgrid(Times,Strike);

figure;
surf(X,Y,Call);
title('Price');
xlabel('Years to Option Expiry');
ylabel('Strike');
view(-112,34);
xlim([0 Times(end)]);
zlim([0 80]);

Figure contains an axes. The axes with title Price contains an object of type surface.

Входные параметры

свернуть все

Постоянно сложенная процентная ставка без риска, заданная как скалярное десятичное значение.

Типы данных: double

Текущая базовая цена актива, заданная в виде числа значения с использованием скаляра или NINST-by- 1 или NColumns-by- 1 вектор.

Для получения дополнительной информации о соответствующих размерностях для AssetPrice, см. аргумент пары "имя-значение" ExpandOutput.

Типы данных: double

Дата расчета опции, заданная как NINST-by- 1 или NColumns-by- 1 вектор с последовательными номерами дат, векторами символов даты, массивами datetime или строковыми массивами. The Settle дата должна быть перед Maturity дата.

Для получения дополнительной информации о соответствующих размерностях для Settle, см. аргумент пары "имя-значение" ExpandOutput.

Типы данных: double | char | datetime | string

Дата погашения опции, заданная как NINST-by- 1 или NColumns-by- 1 вектор с последовательными номерами дат, векторами символов даты, массивами datetime или строковыми массивами.

Для получения дополнительной информации о соответствующих размерностях для Maturity, см. аргумент пары "имя-значение" ExpandOutput.

Типы данных: double | char | datetime | string

Определение опции, заданное как NINST-by- 1 или NColumns-by- 1 вектор с использованием массива ячеек из векторов символов или строковых массивов со значениями 'call' или 'put'.

Для получения дополнительной информации о соответствующих размерностях для OptSpec, см. аргумент пары "имя-значение" ExpandOutput.

Типы данных: cell | string

Опции цены значения, заданные как NINST-by- 1, NRows-by- 1, NRows-by- NColumns вектор страйк-цен.

Если этот вход является пустым массивом ([]), опции цены вычисляются на всем БПФ (или FRFT) ударной сетке, которая определяется как exp(log-strike grid). Каждый столбец логарифмической сетки имеет 'NumFFT' точки с 'LogStrikeStep' интервалы, которые примерно центрированы вокруг каждого элемента log(AssetPrice).

Для получения дополнительной информации о соответствующих размерностях для Strike, см. аргумент пары "имя-значение" ExpandOutput.

Типы данных: double

Начальное отклонение нижнего актива, заданное как скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Долгосрочное отклонение базового актива, заданная в виде скалярного числового значения.

Типы данных: double

Средняя скорость ревизии для нижнего актива, заданная в виде скалярного числового значения.

Типы данных: double

Волатильность отклонения базового актива, заданная в виде скалярного числового значения.

Типы данных: double

Корреляция между процессами Вайнера для базового актива и его отклонением, заданная в виде скалярного числового значения.

Типы данных: double

Среднее значение размера случайного процентного перехода (J), заданное в виде скалярного десятичного значения, где log(1 + J) обычно распределяется со средним значением (log(1 + MeanJ)-0.5* JumpVol^ 2) и стандартное отклонение JumpVol.

Типы данных: double

Стандартное отклонение log(1 + J) где J - размер случайного процентного перехода, заданный как скалярное десятичное значение.

Типы данных: double

Годовая частота процесса перехода Пуассона, заданная в виде скалярного числового значения.

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами 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: [Price, StrikeOut] = optByBatesFFT(Rate,AssetPrice,Settle,Maturity,OptSpec,Strike,V0,ThetaV,Kappa,SigmaV,RhoSV,MeanJ,JumpVol,JumpFreq,'Basis',7)

Счетчик дней инструмента, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Basis' и скаляр, использующий поддерживаемое значение:

  • 0 = факт/факт

  • 1 = 30/360 (SIA)

  • 2 = факт/360

  • 3 = факт/365

  • 4 = 30/360 (PSA)

  • 5 = 30/360 (ISDA)

  • 6 = 30/360 (европейский)

  • 7 = факт/365 (японский)

  • 8 = факт/факт (ICMA)

  • 9 = факт/360 (ICMA)

  • 10 = факт/365 (ICMA)

  • 11 = 30/360E (ICMA)

  • 12 = факт/365 (ISDA)

  • 13 = BUS/252

Для получения дополнительной информации см. раздел Базиса.

Типы данных: double

Постоянно сложное базовое выражение активов, указанный как разделенная запятой пара, состоящий из 'DividendYield' и скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Премия за риск волатильности, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'VolRiskPremium' и скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Флаг, указывающий на формулировку Little Heston Trap Альбрехером и др., заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'LittleTrap' и логический:

  • true - Используйте композицию Albrecher et al.

  • false - Использовать исходную формацию Хестона.

Типы данных: logical

Количество точек сетки в переменной функции характеристики и в каждом столбце логарифмической сетки, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'NumFFT' и скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Характеристическая функция, переменная сетки интервала, задается как разделенная запятой пара, состоящая из 'CharacteristicFcnStep' и скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Логарифмический интервал сетки, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'LogStrikeStep' и скалярное числовое значение.

Примечание

Если (LogStrikeStep* CharacteristicFcnStep) 2*pi/ NumFFT, используется БПФ. В противном случае используется FRFT.

Типы данных: double

Коэффициент затухания для композиции Карра-Мадана, заданная как разделенная запятой пара, состоящая из 'DampingFactor' и скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Тип квадратуры, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Quadrature' и один вектор символов или строковые массивы со значением 'simpson' или 'trapezoidal'.

Типы данных: char | string

Флаг для расширения выходов, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ExpandOutput' и логический:

  • true - Если true, выходы NRows-by- NColumns матрицы. NRows количество ударов для каждого столбца и определяется Strike вход. Для примера, Strike может быть NRows-by- 1 вектор, или NRows-by- NColumns матрица. Если Strike пуст, NRows равно NumFFT. NColumns определяется размерами AssetPrice, Settle, Maturity, и OptSpec, который должен быть либо скаляром, либо NColumns-by- 1 векторы.

  • false - Если false, выходы NINST-by- 1 векторы. Кроме того, входы Strike, AssetPrice, Settle, Maturity, и OptSpec все должны быть либо скаляром, либо NINST-by- 1 векторы.

Типы данных: logical

Выходные аргументы

свернуть все

Опционные цены, возвращенные как NINST-by- 1, или NRows-by- NColumns, в зависимости от ExpandOutput.

Удары, соответствующие Price, возвращается как NINST-by- 1, или NRows-by- NColumns, в зависимости от ExpandOutput.

Подробнее о

свернуть все

Ванильные Опции

A vanilla option - это категория опций, которая включает только самые стандартные компоненты.

Ванильная опция имеет срок годности и прямолинейную цену доставки. Опции в американском стиле и опции в европейском стиле классифицируются как опции ванили.

Выплата для ванильной опции следующая:

  • Для вызова: max(StK,0)

  • Для размещения: max(KSt,0)

где:

St - цена базового актива на t времени.

K - цена доставки.

Для получения дополнительной информации смотрите Опцию Vanilla.

Модель диффузии стохастического перехода волатильности Бейтса

Модель Бейтса (Bates (1996)) является расширением модели Хестона, где, помимо стохастической волатильности, для моделирования внезапных движений цен на активы были добавлены и параметры диффузии перехода, подобные Мертону (1976).

Стохастическое дифференциальное уравнение является:

dSt=(rqλpμJ)Stdt+vtStdWt+JStdPtdvt=κ(θvt)dt+σvvtdWtE[dWtdWtv]=pdtprob (dPt=1)=λpdt

где

r - непрерывная безрисковая ставка.

q - непрерывное дивидендное выражение.

S t является ценой актива в момент t.

v t является отклонением цены основного средства в момент t.

J - размер случайного процентного перехода, обусловленный происходящим переходом, где ln(1 + J) обычно распределяется со среднимln(1+μJ)δ22 и стандартное отклонение, и (1 + J) имеет логнормальное распределение:

1(1+J)δ2πexp{[ln(1+J)(ln(1+μJ)δ22]2δ22}

v 0 является начальным отклонением цены актива при t = 0 (v 0 > 0).

θ - долгосрочный уровень отклонений для (θ > 0).

κ - средняя скорость реверсии для (κ > 0).

σ v является волатильностью отклонения для (σ v > 0 ).

p является корреляцией между процессами Вайнера W t иWtv для (-1 ≤ p ≤ 1).

μ J является средним значением J для (μ J > -1 ).

δ - стандартное отклонение ln(1 + J) для (δ ≥ 0 ).

λp - годовая частота (интенсивность) Пуассоновского процесса P t для (λp ≥ 0).

Функция характеристики fBatesj(ϕ) для j = 1 (средняя мера цены актива) и j = 2 (нейтральная к риску мера) является:

fBates(ϕ)=exp(Cj+Djv0+iϕlnSt)exp(λpτ(1+μJ)mj+12[(1+μj)iϕeδ2(mjiϕ+(iϕ)22)1]λpτμJiϕ)mj={m1=12m2=12}Cj=(rq)iϕτ+κθσv2[(bjpσviϕ+dj)τ2ln(1gjedjτ1gj)]Dj=bjpσviϕ+djσv2(1edjτ1gjedjτ)gj=bjpσviϕ+djbjpσviϕdjdj=(bjpσviϕ)2σv2(2ujiϕϕ2)где  j=1,2:u1=12,u2=12,b1=κ+λVolRiskpσv,b2=κ+λVolRisk

где

ϕ - переменная функции характеристики.

ƛ VolRisk является премией за риск волатильности.

τ - время погашения (τ = T - t).

i является единичным мнимым числом для (i2= -1).

Определения для C j и D j под «Ловушкой маленького Хестона» Albrecher et al. (2007):

Cj=(rq)iϕτ+κθσv2[(bjpσviϕdj)τ2ln(1εjedjτ1εj)]Dj=bjpσviϕdjσv2(1edjτ1εjedjτ)εj=bjpσviϕdjbjpσviϕ+dj

Формулировка Карра-Мадана

Формулировка Карра и Мадана (1999 год) является популярной модифицированной реализацией среды (1993 год).

Вместо того, чтобы вычислять вероятности P 1 и P 2 как промежуточные шаги, Карр и Мадан разработали альтернативное выражение, так что взятие обратного преобразования Фурье дает саму опционную цену непосредственно.

Call(k)=eαkπ0Re[eiukψ(u)]duψ(u)=erτf2(ϕ=(u(α+1)i))α2+αu2+iu(2α+1)Put(K)=Call(K)+KerτSteqτ

где

r - непрерывная безрисковая ставка.

q - непрерывное дивидендное выражение.

S t является ценой актива в момент t.

τ время к зрелости (τ = T - t).

Call (K) - цена вызова при K забастовки.

Put (K) - положительная цена при забастовке K

i является модулем мнимым числом (i2= -1)

.r- характеристическая функциональная переменная.

α - коэффициент затухания.

u - характерная переменная функции для интегрирования, где ϕ = (u - (α + 1) i).

f 2 (.r) является характеристической функцией для P 2.

P 2 - это вероятность S t > K под нейтральной к риску мерой для модели.

Чтобы применить FFT или FRFT к этой формулировке, переменная функции характеристики для интегрирования, u, дискретизирована в NumFFT(N) точки с размером шага CharacteristicFcnStepu), и логарифмический k дискретизирован в N точки с размером шага LogStrikeStepk).

Дискретизированная характерная переменная функции для интегрирования, <reservedrangesplaceholder5> <reservedrangesplaceholder4> (для j = 1,2,3..., N), имеет минимальное значение 0 и максимальное значение (N-1) (Δ <reservedrangesplaceholder0>), и это приближает непрерывный диапазон интегрирования от 0 до бесконечности.

Дискретизированная логарифмическая сетка, k n (для n = 1, 2, 3, N), приблизительно центрирована вокруг ln(S t), с минимальным значением

ln(St)N2Δk

и максимальное значение

ln(St)+(N21)Δk

Где минимально допустимый удар

Stexp(N2Δk)

и максимально допустимый удар

Stexp[(N21)Δk]

В результате дискретизации выражение для опции вызова становится

Call(kn)=Δueαknπj=1NRe[eiΔkΔu(j1)(n1)eiuj[NΔk2ln(St)]ψ(uj)]wj

где

Β u - размер шага дискретизированной переменной функции характеристики для интегрирования.

Β k - размер шага дискретизированного логарифмического удара.

N - количество точек FFT/FRFT

w j является весами для квадратуры, используемой для аппроксимации интеграла.

БПФ используется, чтобы вычислить вышеописанное выражение, если на k, и, u, распространяются следующие ограничения:

ΔkΔu=(2πN)

в противном случае функции используют метод FRFT, описанный в Chourdakis (2005).

Ссылки

[1] Albrecher, H., Mayer, P., Schoutens, W., and Tistaert, J. «The Little Heston Trap». Рабочий документ Linz and Graz University of Technology, K.U. Leuven, ING Financial Markets, 2006.

[2] Бейтс, Д. С. «Переходы и стохастическая волатильность: процессы обменного курса, неявные в опциях Deutsche Mark». Обзор финансовых исследований. Vol 9. № 1. 1996.

[3] Карр, П. и Д. Б. Мадан. «Оценка опций с использованием быстрого преобразования Фурье». Журнал вычислительных финансов. Vol 2. № 4. 1999.

[4] Chourdakis, K. «Опционное ценообразование с использованием дробного БПФ». Журнал вычислительных финансов. 2005.

[5] Heston, S. L. «A Closed-Form Решения for Опций with Stochastic Volatility with Applications to Bond and Currency Опций». Обзор финансовых исследований. Vol 6. № 2. 1993.

Введенный в R2018a