sobol+matlab+代码金融衍生品定价 实施这组代码以对具有障碍功能的改进的喜马拉雅选项进行定价。 定价由多种蒙特卡罗模拟方法进行，包括： Naïve Monte Carlo 模拟（MC 的经典版本） 控制变量 Monte Carlo 模拟 拟蒙特卡罗模拟（高维版） 支持Sobol采样集和Halton采样集 使用布朗桥的准蒙特卡罗模拟 使用布朗桥的分层蒙特卡罗模拟 对偶蒙特卡罗模拟 标的资产是一个由多只股票组成的篮子。 在为期权定价时，考虑了多只股票之间的相关性。 运行代码的主要文件如下： global_setting.m ：该文件包括所有参数定义。 例如，基础篮子特征（无风险利率、股息收益率、波动率、现货价格和相关性）、期权特征（到期时间、可赎回障碍）和蒙特卡罗模拟参数（使用的 MC 算法类型、数量模拟路径的数量，以及模拟的时间步数）。 init_struct.m ：声明并初始化了三个结构体（分别用于蒙特卡洛模拟、篮子和选项），其中包括运行时使用的所有全局信息。 可以更改“mc.type”（文件中的第 48 行）和“eln.type”。 cp_method”（文件中的第 32

App Store定价矩阵 一个简单的模块，用于保存Apple的iOS App Store中的货币和价格。 安装 gem install app_store_pricing_matrix 用法 price = AppStorePricingMatrix . find_by ( tier : 1 , country : 'US' ) price . country # => "United States" price . country_code # => "US" price . currency_symbol # => "$" price . currency_code # => "USD" price . wholesale_price

2020年11月22日更新 各位， 2020-11-17：我注意到人们正在等待代码。 正如我在某些电子邮件中所说的那样，论文终于在我还是腾讯的时候完成了。 2020年5月，我从腾讯离开，加入了深圳大学。 如您所知，对于一家商业公司，我将所有材料留在腾讯内部。 非常抱歉，无法再提供原始的MATLAB代码。 我将尝试最近在Pytorch中重新实现它。 谢谢。 2020-11-22：上传了pytorch实施。 再次抱歉，我无法提供带有SARSA的原始MATLAB实现。 当我们小组致力于A3C框架的研究工作时，我使用A3C框架实施EV充电环境和功能状态，以提高实施效率。 结果，尽管结果与原始结果略有不同，但快速收敛仍然很重要。 就个人而言，我们的主要贡献是问题的提出和解决，可以在env（）函数中找到。 因此，让我在这里停止，再次感谢您的关注。 引用这项工作 S. Wang，S。Bi和YJ Zh

Consumer Credit Models:Pricing,Profit and portfolios 英文版

Theory of Asset Pricing--Pennacchi 资产定价理论课后习题答案

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matlab美式看炒菜代码跳跃扩散模型中的美国期权定价 2008年论文摘要 最近开发了许多替代模型来概括 Black-Scholes 期权定价模型，以便纳入更多的经验特征。 在这个 Black-Scholes 期权定价框架中使用了布朗运动和正态分布来模拟资产回报。 然而，从实证研究中发现了两个要点：(i) 将资产收益分布描述为比正态分布具有更高的峰值和两个不对称的更重尾部的瘦峰特征，以及 (ii) 一种称为“波动率”的经验现象微笑”在期权市场。 在最近解决上述问题的模型中，有 Kou (2002) 的模型，它允许标的资产的价格根据布朗增量和双指数跳跃而移动。 本论文的目的是在该模型中开发美式期权的分析定价表达式，使我们能够有效地确定价格和相关的对冲参数。 内容 Matlab模型代码 2008年论文 比较导数代码

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定价选项 Excel为欧洲期权和亚洲期权的C ++代码定价 此回购还包含C ++速成课程，以进行衍生产品定价，作为2018 UCL MSc Computational Finance的一部分

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