预算matlab代码巴塞尔工具 Basel Tools是一套GUI应用程序，可以根据Basel Committee on Banking Supervision提出的Basel IV监管框架对资本要求进行粗略估算。 当前可以使用以下应用程序： BaselCCR ：一种用于计算与交易对手信用风险敞口相关的资本要求的工具。 BaselOP ：一种用于计算与运营风险相关的资本要求的工具。 巴塞尔CCR 该工具可以通过执行BaselCCR.m脚本来运行。 基础计算基于内定义的SA-CCR模型，但该应用程序还提供了根据CRR II欧洲法规框架使用Simplified SA-CCR计算对手方信用风险敞口的选项。 巴塞尔协议 该工具可以通过执行BaselOP.m脚本来运行。 基础计算基于内定义的SMA模型。 该应用程序提供了将SMA资本要求与由“ Basic Indicator Approach ，“ Standardised Approach和“ Alternative Standardised Approach定义的过时的《 Basel II方法产生的资本要求进行比较的机会。 要求 所需的最低M

预算matlab代码DataViz Matlab的数据可视化功能 daboxplot.m 轻量级函数，用于使用箱线图可视化2级阶乘数据（条件x组）-内置的Matlab箱线图函数无法执行此操作。 与双向ANOVA测试并驾齐驱。 为2级阶乘数据创建，但也可用于单因子数据 易于定制，以强调数据功能并最大程度地提高可读性间距，缩放，透明度，散布，离群值，均值，链接线选项 可以处理不同的输入类型（单元格或数字数组） 导出许多句柄以进行进一步的自定义 相当整齐 以下示例说明了大多数功能和选项（有关代码，请参见daboxplot_demo.m）。 以下示例说明了最近添加的选项： 在每个方框上注明均值（以显示偏斜度） 链接每个组中的框（以强调交互效果）

【Python+Tushare·期权】微笑波动率曲线成因分析，并利用蒙特卡洛模拟估计欧式看涨期权的价值

Rust 的 Fang-Oosterlee 期权定价 在 Rust 中实现Fang-Oosterlee期权定价

利用蒙特卡罗模拟方法对离散障碍期权进行定价，并结合对偶抽样、条件期望、重要性抽样3种方差缩减技术降低模拟方差。设计数值实验针对离散障碍期权进行定价分析，比较了各种模拟方法的方差缩减效率。结果表明利用对偶抽样、条件期望、重要性抽样3种方差缩减技术的蒙特卡罗模拟方法能够对离散障碍期权进行稳定的定价。

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基于欧式期权的煤炭资源开采策略研究.doc

预算matlab代码国际劳工大会 gILC是用于非线性系统迭代学习控制（ILC）通用方法的开源软件。 迭代学习控制是对需要重复执行给定任务的动态系统进行开环控制的策略。 其目的是通过使用有关先前试验的跟踪性能的信息来拒绝重复干扰并改善跟踪控制。 gILC允许用户以最小的编码工作量在各种设置中调整算法。 即使对于长控制任务，它也具有出色的计算效率，因此减少了两次试验之间所需的计算时间。 gILC最初由Marnix Volckaert于2012年开发。目前由Armin Steinhauser对其进行维护和修改，以适应新的研究课题。 在这种适应过程中，包括了gILC的Matlab翻译。 笔记 使用gILC之前，请确保获得（至少v3.0）。 可以找到原始发行的软件（v1.3）。 如果无法访问此网站，其内容将打包在doc文件夹中。 版本历史 v1.4，09/2016 更改为CasADi v3.0语法 期望单独的CasADi安装并放弃安装模式 包括Matlab版本 移至Github仓库 v1.3，2012年5月 更新了手册文件 v1.2 包含的选项可提供其他状态的数量（不会设置为等于初始状态值）

作为课程作业，我们需要为双障碍敲入二元看跌期权定价。 我们使用24种方式的有限差分法和12种方式的多项式格。 我们还实现了解析和马尔可夫链方法。 最后，我们将这四种方法与蒙特卡罗方法进行了比较。 在本课程中，我们讨论了这些方法的速度，收敛速度和收敛的单调性。 我们还讨论了外推是否可以提高收敛性。

针对期权定价问题,采用理论分析方法,分析了Black-Scholes期权定价模型在实际经济中的应用.传统的Black-Scholes模型的限制条件很多,只能在相对理想的状态下才能成立,在对公司购买期权的指导上有偏差.在原有的模型基础上加入具有周期性扰动的因素,建立了新的期权定价模型,可以在一定程度上减少时间损耗对期权价值的影响,会提高它的实用性和拟合性,是对lack-Scholes模型的进一步发展,能更好的解决实际问题.