Beyond Black-Scholes: A Computational Framework for Option Pricing Using Heston, GARCH, and Jump Diffusion Models
Viterbi School of Engineering, University of Southern California(南加州大学维特比工程学院)
本文提出基于Heston、GARCH和跳跃扩散模型的期权定价计算框架,以克服Black-Scholes模型的局限性,通过蒙特卡洛模拟和历史数据预测波动率,提升期权定价准确性。
2026-04-07 q-fin.CP
Adaptive Wave Models for Option Pricing Evolution: Nonlinear and Quantum Schrödinger Approaches
提出了金融期权定价的自适应波动模型,作为标准布莱克-斯科尔斯模型的一种高复杂度的替代模型。新的期权定价模型,代表一个受控的布朗运动,包括两种波动类型的方法:非线性和量子,都基于(自适应形式)薛定谔方程。非线性方法有两种形式:(i)对于恒定波动率的情况,它由一个自适应非线性薛定谔(NLS)方程定义,而对于随机波动率的情况,它由两个耦合NLS方程的自适应Manakov系统定义。线性量子方法是根据德布罗意平面波和自由粒子薛定谔方程定义的。在这种方法中,金融变量具有量子力学解释,并满足海森堡型不确定性关系。这两种模型都能够成功拟合布莱克-斯科尔斯数据,以及定义希腊人。保留字:Black-Scholes期权定价,自适应非线性薛定谔方程,自适应Manakov系统,量子力学期权定价,市场热势PACS:89.65.Gh,05.45.Yv,03.65.Ge
2010-01-05 q-fin.CP q-fin.PR
Exact Terminal Condition Neural Network for American Option Pricing Based on the Black-Scholes-Merton Equations
本文提出 ETCNN 深度学习框架,通过求解 BSM 方程实现美式期权准确定价,设计特定函数精确满足终端条件并处理非平滑行为,有效应对不等式约束并支持高维扩展,实验证明其精度和鲁棒性优于传统方法。
2025-10-31 q-fin.CP
Derivative pricing as a transport problem: MPDATA solutions to Black-Scholes-type equations
本文讨论了多维正定平流输运算法(MPDATA)在量化金融随机模型所产生的偏微分方程数值解中的应用。特别是,我们开发了一个框架,用于解决布莱克-斯科尔斯型方程,首先将它们转化为对流扩散问题,并使用迭代显式有限差分法,其中的菲克项表示为一个额外的平流项数值积分。我们讨论了传输现象和金融模型之间的对应关系,揭示了将无套利原理表达为守恒律的可能性。我们描绘了二阶精度在时间和空间的拥抱数值方案。这是在收敛性分析比较MPDATA数值解与经典的布莱克-斯科尔斯分析公式的估值欧式期权。我们还证明了一种方法,应用MPDATA解决自由边界问题(导致一个线性互补问题)的价值美式期权。最后,我们评论的潜力MPDATA框架方面被应用于与更复杂的模型通常用于定量金融。
2018-12-31 q-fin.CP
The Pricing of Vanilla Options with Cash Dividends as a Classic Vanilla Basket Option Problem
在标准的Black-Scholes-Merton框架中,股息被表示为连续的股息收益率,股票的香草期权的定价通过著名的Black-Scholes公式实现。然而,在现实中,股票在每个股息除息日支付离散的固定现金股息。这导致了所谓的分段对数正态模型,其中资产在每个股息日期从固定的已知金额跳变。然而,在这个模型下,没有确切的封闭式公式来定价香草期权。必须使用近似值。虽然在文献中有许多关于这一问题的近似方法,本文探讨了在分段对数正态模型下,利用已有的著名的一篮子期权定价公式对具有现金红利的单一资产的欧式期权进行定价。
2021-06-24 q-fin.CP q-fin.PR
Integration of Fractional Order Black-Scholes Merton with Neural Network
本研究提出分数阶Black-Scholes-Merton(FOBSM)模型,结合神经网络与分数阶微积分,以提高期权定价在复杂扩散动力学中的准确性,并捕捉金融数据的记忆效应。
2023-10-24 math.CV q-fin.CP stat.AP
New Financial Research Program: General Option-Price Wave Modeling
最近,金融期权定价的一种新的自适应波动模型已被提出的自适应非线性薛定谔(NLS)方程的形式[Ivancevic a],作为一个高复杂度的替代线性Black-Scholes-Merton模型[Black-Scholes-Merton]。它的量子力学基础已经在[Ivancevic b]中详细阐述。孤波和冲击波解的非线性模型,以及它的线性(周期性)量子简化成功地拟合布莱克-斯科尔斯数据,并定义金融希腊人。[Yan]进一步扩展了这种初始波模型(称为Ivancevic期权定价模型),给出了新的非线性最小二乘解(rogon和two-rogon解)。在这封信中,我提出了一个新的金融研究计划,其目标是开发一个通用的波浪型模型,用于现实的期权定价预测和控制。关键词:一般期权价格波动模型,新金融研究计划
2010-01-23 q-fin.CP q-fin.PR
Finite element solutions of the nonlinear RAPM Black-Scholes model
本文给出了有限单元法数值求解有交易成本的风险调整定价法(RAPM)布莱克-斯科尔斯模型的期权定价问题。空间有限元模型的基础上P1和/或P2元素制定使用一些组有限元和数值积分处理的非线性项,结合Crank-Nicolson型的时间格式。的时间计划是使用Rannacher方法实现的。时空网格尺寸比观察控制我们的方法的稳定性。我们的结果与文献中的有限差分结果的模型相比,毫不逊色。
2021-03-15 q-fin.CP
Option Pricing Model with Transaction Costs
作者通过在复制策略中引入不同的交易成本结构,提出了Black-Scholes欧式看涨期权定价模型的替代方案。特别是,提出并开发了一种指数递减结构。
2021-12-19 q-fin.CP q-fin.PR q-fin.RM
Quantum Monte Carlo algorithm for solving Black-Scholes PDEs for high-dimensional option pricing in finance and its complexity analysis
本文提出一种量子蒙特卡洛算法求解带相关性的高维 Black-Scholes PDE 以进行期权定价,证明了其在空间维度和精度倒数上具有多项式复杂度界,并在有界收益函数下相比经典方法实现加速。
2025-11-04 cs.NA math.NA q-fin.CP
Analysis of the sensitivity to discrete dividends : A new approach for pricing vanillas
将股息率纳入经典的布莱克-斯科尔斯期权定价模型导致布莱克-斯科尔斯公式的微小修改,因为基础资产的对数正态动态被保留。然而,做市商更喜欢使用固定价值的现金股息,而不是股息收益率。由于在这种情况下,欧式看涨期权的价格没有封闭形式的解,文献中已经提出了许多方法来近似它。在这里,我们提出了一种新的方法。本文推导了欧式期权对红利敏感性的精确解析公式。我们使用这个结果来详细说明一个代理,它具有相同的泰勒展开在0附近的股息作为确切的价格。所得到的近似是非常快的计算(相同的复杂性比通常的Black-Scholes公式)和数值试验表明,极端的准确性的方法为所有的实际情况。
2010-08-23 q-fin.CP
A Method of Reducing Dimension of Space Variables in Multi-dimensional Black-Scholes Equations
研究了多维Black-Scholes偏微分方程和多维抛物型方程的降维方法。证明了Black-Scholes偏微分方程中空间变量的乘法变换保持了Black-Scholes偏微分方程的形式,并降低了空间维数.我们表明,这种转变可以减少两个或更多的风险源的数量在某些情况下,通过给出评论和金融定价问题的几个例子。我们还指出,Black-Scholes方程的形式不变性是基于抛物型方程的形式在变量随变量线性组合变化时的不变性。
2014-06-09 q-fin.CP q-fin.PR
How much is your Strangle worth? On the relative value of the $δ-$Symmetric Strangle under the Black-Scholes model
交易期权扼杀是市场参与者经常使用的一种非常受欢迎的策略,以减轻其投资组合中的波动风险。在本文中,我们提出了一个测量的相对价值的delta-对称扼杀和计算下,标准的Black-Scholes期权定价模型。这种新的措施占扼杀的价格,相对于两个罢工之间的价差的现值,所有表示,在自然重新参数化后,在三角洲和波动参数。我们发现,在标准的BS期权定价模型,这种措施的相对价值是有界的一个简单的功能,仅三角洲和独立的时间到期,价格的基础证券或现行的波动率中使用的定价模型。我们演示了如何使用这个界限作为一个快速的{ \it基准}来评估,无论市场波动性,合同的持续时间或基础证券的价格,市场(相对)价值的$δ-$扼杀相比,其BS(相对)价格。事实上,明确和简单的表达,这一措施和限制,让我们也详细研究扼杀的退出策略和相应的{ \it optimal}选择一个值的delta。
2020-05-18 q-fin.CP q-fin.PR q-fin.TR
Can Machine Learning Algorithms Outperform Traditional Models for Option Pricing?
本研究对比神经网络、随机森林、CatBoost等机器学习模型与Black-Scholes、Heston传统期权定价模型,经合成与真实市场数据验证,机器学习模型可捕捉复杂非线性关系且多场景表现更优,为提升期权定价精度提供了数据驱动的新方向。
2025-10-01 q-fin.CP
Pricing spread option with liquidity adjustments
我们研究了相关资产上的欧式价差期权的定价和套期保值,与标准框架相反,并与不完全流动性市场相一致,股票市场中的交易对股票价格有直接影响。我们考虑了一个部分影响和一个完全影响模型,其中价格影响是由市场中的每一个交易策略引起的。得到并分析了广义Black-Scholes定价偏微分方程。我们进行了数值分析,以显示非流动性的影响,复制策略的欧式价差期权。与布莱克-斯科尔斯模型或部分影响模型相比,完全影响模型中的交易者购买更多的股票来复制期权,这导致了更高的期权价格。
2021-01-01 q-fin.CP
Quantum Speedups for Derivative Pricing Beyond Black-Scholes
Global Technology Applied Research, JPMorganChase(摩根大通全球应用技术研究);Center for Theoretical Physics – a Leinweber Institute, MIT(麻省理工学院莱因韦伯理论物理中心);Quantitative Trading & Research, JPMorganChase(摩根大通量化交易与研究)
本文提出量子算法在复杂衍生品定价模型中实现二次加速的方法,包括CIR模型和Heston模型,并探讨了量子多级蒙特卡洛方法和无算术量子过程的潜在应用。
2026-02-03 cs.DS q-fin.CP q-fin.MF
Efficient tree methods for pricing digital barrier options
我们提出了一个有效的格程序,允许获得欧洲和美式期权的价格下的Black和Scholes模型的数字期权障碍功能。数值结果表明了该方法的准确性。
2014-01-27 q-fin.CP
Asymptotic indifference pricing in exponential Lévy models
基于Lévy过程的金融市场通常是不完全的,期权价格取决于个体代理人的风险态度。在此背景下,效用无差别价格的概念在学术界得到了广泛的关注.虽然理论上非常有吸引力,这种定价方法仍然很难在实践中应用,由于求解与无差别价格相关的非线性偏积分微分方程的计算成本很高。在这项工作中,我们开发封闭形式近似指数效用无差别价格指数Lévy模型。为此,我们首先建立了一个新的非渐近近似的无差别价格,扩展了早期的结果小风险厌恶渐近这个数量。接下来,我们将Lévy模型看作是布莱克-斯科尔斯模型的一个扰动,利用这个公式推导出无差别价格的封闭近似。这扩展了在最近的一篇文章中介绍的方法,光滑线性泛函的Lévy过程(A。切尔内什角Denkl和J. Kallsen,arXiv:1309.7833)到非线性和非光滑泛函。我们的封闭公式将无差异价格表示为Black-Scholes价格和修正项的线性组合,修正项取决于基础莱维过程的方差、偏度和峰度,以及Black-Scholes价格的导数。作为一个副产品,我们得到了一个简单的明确的公式之间的价差买方和卖方的无差别价格。该公式允许以独立于模型的方式量化给定产品在小跳跃大小的限制下对跳跃风险的敏感程度。
2015-02-23 q-fin.CP q-fin.PR
A moment matching method for option pricing under stochastic interest rates
在本文中,我们提出了一个简单的,但新的,近似方法定价的看涨期权在Black & Scholes市场的特点是随机利率。该方法,基于一个简单的高斯矩匹配技术应用到一个条件的Black \& Scholes公式,是相当普遍的,它适用于各种模型,无论是仿射或不。为了检验其准确性和计算时间,我们使用蒙特卡罗模拟作为基准,将其应用于与基础资产相关的CIR利率模型。即使与Grzelak和Oosterlee(2011)中提出的仿射近似技术以及Kim和Kunimoto(1999)中引入的扩展公式所获得的类似结果相比,该方法的性能也相当显着,如我们在最后一节中所示。
2020-05-28 q-fin.CP
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds
NYU Tandon School of Engineering(纽约大学坦登工程学院)
本文提出了一个离散时间期权定价模型,该模型植根于强化学习(RL),更具体地说,在著名的Q学习方法的RL。我们构造了一个经典Black-Scholes-Merton(BSM)模型的离散时间版本的风险调整马尔可夫决策过程,其中期权价格是一个最优Q函数,而最优套期保值是这个最优Q函数的第二个参数,使得价格和套期保值都是同一公式的一部分.定价是通过学习动态优化期权复制投资组合的风险调整收益率来完成的,就像马科维茨投资组合理论一样。使用Q-Learning和相关方法,一旦在参数设置中创建,该模型就能够摆脱模型,直接从数据中学习定价和对冲期权,而无需明确的世界模型。这表明强化学习可以为期权的最优定价和对冲提供有效的数据驱动和无模型方法,一旦我们离开学术上的连续时间限制,反之亦然,金融数学中开发的期权定价方法可以被视为基于模型的强化学习的特殊情况。此外,由于我们的模型简单易行,只需要基本的线性代数(加上蒙特卡罗模拟,如果我们使用合成数据),以及它与原始BSM模型的密切关系,我们建议我们的模型可以用于金融交易应用程序的不同RL算法的基准测试
2019-09-03 cs.LG q-fin.CP
Stochastic Expansion for the Pricing of Asian and Basket Options
本文利用围绕对数正态代理模型的随机Taylor展开,为篮子期权和离散平均亚式期权提供了高精度的封闭解析近似定价公式。
2024-08-10 q-fin.CP q-fin.MF q-fin.PR
Path integral approach to Asian options in the Black-Scholes model
利用路径积分公式,得到了平均价格和平均执行价几何亚式期权价格的封闭解。我们的结果进行了比较,数值蒙特卡罗模拟。我们还结合镜像法和按路径平均值划分路径集的方法,给出了一个控制过程上带有障碍的亚式期权的定价公式,该公式在相关系数为零时是精确的,在相关系数增大时是近似的.
2011-09-23 q-fin.CP q-fin.PR
Pricing American Options by Exercise Rate Optimization
提出了一种基于蒙特卡罗模拟和执行策略优化的美式期权数值定价方法。这个问题的以前的解决方案显式或隐式地确定所谓的最佳执行区域,其中包括时间和空间上的点,在给定的选项被行使。相比之下,我们的方法确定随机运动策略的运动率。我们证明了相应的随机优化问题的上确界提供了正确的期权价格。通过分析整合的随机行使决定,我们得到一个目标函数,是可微的行使率的扰动,即使是许多样本路径。当从恒定的运动速率开始时,该函数的全局最优值可以逐渐接近。香草看跌期权的多变量布莱克-斯科尔斯模型的数值实验和初步的理论分析强调了我们的方法的效率,无论是在时间离散步骤的数量和所需的自由度的参数化的行使率。最后,通过对经典布莱克-斯科尔斯模型下的max看涨期权和Heston模型及非马尔可夫粗糙Bergomi模型下的香草看跌期权的数值实验,验证了本文方法的灵活性.
2019-08-10 q-fin.CP q-fin.PR
Quantum harmonic oscillator in option pricing
布莱克-斯科尔斯模型在执行价格与标的资产的当前价格相差不大的情况下,能够很好地预测期权的观察价格。对Black-Scholes方程中的系数作适当的修正,可以得到一些有用的推广。我们从数学的角度研究了一个与量子谐振子直接相关的推广。在所考虑的情况下,解决方案是一个系列的厄米-高斯函数的总和。利用有限振子和Harper函数得到了有限维形式。该简化模型保持了连续模型的基本特征,用有限和代替了级数和积分。
2013-10-23 math-ph math.MP q-fin.CP
An uncertainty-aware physics-informed neural network solution for the Black-Scholes equation: a novel framework for option pricing
本文提出一种不确定性感知的物理信息神经网络(AT-PINN)求解Black-Scholes方程,无需标签数据即可对欧式和美式期权定价,并通过锚定集成量化认知不确定性,在精度和稳定性上优于数据驱动基线。
2025-10-27 physics.app-ph q-fin.CP
Multinomial method for option pricing under Variance Gamma
本文提出了标的资产服从指数方差Gamma过程的期权定价的多项式方法。连续时间方差Gamma过程可用具有相同前四个累积量的离散时间马尔科夫链来逼近。这种方法对于美式期权和丹麦期权的定价特别方便,这些期权可以在到期日之前的任何时间行使。给出了欧式和美式期权的数值计算,并与有限差分法和布莱克-斯科尔斯模型的结果进行了比较。
2018-02-14 q-fin.CP q-fin.MF q-fin.PR
Pricing of barrier options by marginal functional quantization
Laboratoire d’Analyse et de probabilités de l’Université d’Evry Val d’Essonne(埃夫里-瓦勒德埃松大学分析与概率实验室);ENSIIE(法国信息与工业工程学院)
本文提出利用最优二次函数量化方法对障碍期权进行定价,并在Black-Scholes和局部波动率模型中进行了数值验证,同时与布朗桥方法进行了对比。
2010-12-05 math.PR q-fin.CP q-fin.PR
Barrier Option Pricing
我们使用李对称方法来定价某些类型的障碍期权。通常李对称方法不能用来解决Black-Scholes方程的选择,因为函数定义的成熟度条件的选择是不光滑的。然而,对于障碍期权,可以容纳这种限制,并利用对称性分析来寻找新的解决方案。
2013-12-11 math.AP q-fin.CP
Analytical and numerical results for American style of perpetual put options through transformation into nonlinear stationary Black-Scholes equations
分析和计算了一类波动率函数依赖于期权价格二阶导数的平稳广义Black-Scholes方程的提前执行边界。研究具有非线性波动率的非线性Black Scholes方程的动机来自期权定价模型,包括,例如,非零交易成本、投资者偏好、反馈和非流动性市场效应以及无保护投资组合的风险。提出了一种将美式永久看跌期权问题转化为求解常微分方程和隐式方程自由边界位置的方法。最后,我们提出的早期执行边界,期权价格及其依赖于模型参数的数值逼近的结果。
2017-07-02 q-fin.CP
Asymptotically-informed neural networks for Black-Scholes implied volatility computation
The University of Liverpool(利物浦大学)
本文提出渐近信息神经网络架构,通过门控函数划分价格-对数货币性域并组合局部近似,高效计算Black-Scholes隐含波动率,在广泛参数域上精度远超标准前馈网络,并为Householder迭代提供高精度初值。
2026-09-09 cs.LG q-fin.CP stat.ML
Applying Reinforcement Learning to Option Pricing and Hedging
本文综述强化学习在金融工具定价对冲的进展,详解Q-Learning Black Scholes方法,验证其在欧式看跌期权不同场景下的准确性与鲁棒性,并分析比例交易成本的影响。
2023-10-06 cs.CE cs.LG q-fin.CP
A computational weighted finite difference method for American and barrier options in subdiffusive Black-Scholes model
亚扩散是物理学中一个公认的现象。在本文中,我们应用次扩散动力学来分析金融市场。研究了带移动边界的时间分数扩散模型的金融性质,即次扩散Black-Scholes(B-S)模型下美式期权和障碍期权的定价问题.在所考虑的模型中,提出了两种计算美式期权价值的方法--加权有限差分法和Longstaff-Schwartz法。在文章中,它也显示了如何评估数值范围广泛的障碍期权使用FD方法。
2020-12-29 cs.NA math.NA q-fin.CP
A Taylor series approach to pricing and implied vol for LSV models
利用经典的泰勒级数技术,我们开发了一个统一的方法来定价和隐含波动率的欧式期权在一般的本地随机波动率设置。我们的价格近似只需要一个正常的CDF和我们的隐含波动率近似是完全明确的(即,他们不需要特殊的功能,没有无穷级数,没有数值积分)。因此,近似价格可以像布莱克-斯科尔斯价格一样有效地计算,近似的隐含波动率几乎可以立即计算。
2013-08-22 q-fin.CP
Asian Option Pricing with Orthogonal Polynomials
本文在Black-Scholes背景下,给出了连续抽样算术亚式期权价格的一个级数展开式。该扩展是基于相对于对数正态分布正交的多项式。级数中的所有项都是完全显式的,不涉及数值积分或任何特殊函数。我们提供了充分的条件,以保证收敛的级数。对数正态分布的矩不确定性在序列中引入了渐近偏差,但是我们用数值方法证明了在实践中可以安全地忽略该偏差。
2018-09-14 q-fin.CP q-fin.MF q-fin.PR
The Combinational Mutation Strategy of Differential Evolution Algorithm for Pricing Vanilla Options and Its Implementation on Data during Covid-19 Pandemic
投资者在购买某些资产之前总是想知道他们将获得的利润和风险。我们的主要关注点是使用差分进化算法对COVID-19大流行之前和期间的数据进行普通期权定价,以获得利润和获得该利润的概率。因此,我们使用COVID-19大流行之前及期间的数据为一年到期日使用双目标优化问题对期权定价进行建模。我们使用自适应加权和方法将此问题转化为一个优化问题。我们使用元进化算法,如差分进化(DE)算法来解决这个双目标优化问题。在本文中,我们还使用改进的差分进化算法来获得所有合约的普通期权定价的Pareto最优解。该算法被称为差分进化的组合变异策略(CmDE)算法。我们的算法的结果是令人满意的接近市场数据中的实物期权价格。此外,我们还将所得结果与Black-Scholes的结果进行了比较。结果表明,本文的结果比Black-Scholes的结果更能准确地逼近真实市场期权。因此,我们使用差分进化算法的组合变异策略的双目标优化可用于近似COVID-19大流行之前和期间的市场真实香草期权定价。
2023-01-23 q-fin.CP
Black-Scholes Model, comparison between Analytical Solution and Numerical Analysis
University of Genoa(热那亚大学)
本文比较了Black-Scholes模型的解析解与数值解,介绍了模型的历史背景、推导过程及应用,并提供了附录帮助读者理解与实践。
2026-01-10 cs.CE q-fin.CP q-fin.PR
A weighted finite difference method for subdiffusive Black Scholes Model
本文主要研究亚扩散的Black-Scholes模型。我们的工作的主要部分包括有限差分方法作为一种数值方法的期权定价所考虑的模型。我们推导了分数阶微分方程的控制方程和相应的加权数值格式,它是经典Crank-Nicolson格式的推广。所提出的方法具有$2-α$阶精度相对于时间,其中$α\in(0,1)$是子扩散参数,和$2$相对于空间。并给出了稳定性和收敛性分析。最后,我们给出了一些数值结果。
2020-04-29 cs.CE cs.NA math.NA
A simple and efficient numerical method for pricing discretely monitored early-exercise options
我们提出了一个简单,快速,准确的方法来定价各种离散监控期权的Black-Scholes框架中,包括自动赎回结构化产品,单,双障碍期权,和Bundan期权。该方法是基于求积技术,它只采用初等计算和一个固定的一维均匀网格。收敛速度为$O(1/N^4)$,复杂度为$O(MN\log N)$,其中$N$为网格点数,$M$为观测日期数。
2019-06-03 q-fin.CP
Transformation methods for evaluating approximations to the optimal exercise boundary for linear and nonlinear Black-Scholes equations
Comenius University(布拉迪斯拉发大学);Department of Applied Mathematics and Statistics, Faculty of Mathematics, Physics & Informatics, Comenius University(布拉迪斯拉发大学数学、物理与信息学院应用数学与统计系)
本文提出一种变换方法,将美式期权提前执行边界的自由边界问题转化为固定域上的非线性非局部抛物型方程,并设计迭代数值方案以近似求解边界,同时分析了线性和非线性Black-Scholes方程中边界对模型参数的依赖。
2008-05-05 cs.NA math.AP math.NA
Full grid solution for multi-asset options pricing with tensor networks
Department of Computer Science, University of Copenhagen(哥本哈根大学计算机科学系)
本文提出利用张量网络技术解决多资产期权定价问题,通过QTT方法实现高维问题的高效求解,提升了计算精度和处理能力。
2026-02-23 cs.NA math.NA physics.comp-ph
End-to-End PDE-Based Quantum Algorithms for Multi-Asset Option Pricing under Local and Stochastic Volatility
Global College, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学全球学院);Institute of Natural Sciences, School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学数学科学学院自然科学研究院);Ministry of Education Key Laboratory in Scientific and Engineering Computing, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学教育部科学与工程计算重点实验室);SPMS, Nanyang Technological University(南洋理工大学理学院)
提出一种端到端量子PDE框架,通过有限差分离散化求解局部波动率Black-Scholes和Heston模型下的多资产欧式期权定价问题,在单点恢复上实现了多项式加速。
2026-05-26 q-fin.CP quant-ph
Pricing American options with the Runge-Kutta-Legendre finite difference scheme
本文提出了Runge-Kutta-Legendre有限差分格式,允许在其多项式表示的额外的移动。与龙格-库塔-切比雪夫格式相比,稳定区域的简短介绍如下。在此基础上,我们研究了单因子Black-Scholes和双因子Heston随机波动率模型下的Runge-Kutta-Legendre格式下的美式期权定价问题,以及不确定波动率模型下的蝶形价差和数字期权的定价问题,其中需要求解一个Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程。我们探讨了这些问题的收敛顺序,以及选项希腊稳定性,相比文献和流行的计划,如Crank-Nicolson,与Rannacher时间步进。
2021-06-22 q-fin.CP q-fin.MF
A Numerical Method for Pricing Discrete Double Barrier Option by Legendre Multiwavelet
本文给出了离散型双障碍期权定价的一种快速数值算法。根据布莱克-斯科尔斯模型,期权在每个监测日期的价格可以通过热方程解的递推公式来计算。这些递归的解决方案是近似使用勒让德多小波作为正交基函数,并表示在运算矩阵的形式。该方法的最大特点是其CPU时间几乎不随监测数据的增加而变化。此外,还得到了算法的收敛速度.数值结果验证了数值方法的正确性和有效性。
2017-03-28 q-fin.CP q-fin.MF
An iterative algorithm for evaluating approximations to the optimal exercise boundary for a nonlinear Black-Scholes equation
Comenius University(布拉迪斯拉发康斯坦丁神学家大学)
针对非线性Black-Scholes方程,提出一种将自由边界问题转化为固定域上非线性抛物型方程的方法,并设计迭代数值方案近似求解最优执行边界。
2007-10-28 cs.NA math.NA q-fin.CP