Как купить Кокс Монте-Карло

__________________________

Наши контакты (Telegram):

НАПИСАТЬ НАШЕМУ ОПЕРАТОРУ ▼

>>>🔥✅(ЖМИ СЮДА)✅🔥<<<

__________________________

Проверенный магазин!

Гарантии и Отзывы!

Работаем честно!

__________________________

ВНИМАНИЕ!

⛔ В телеграм переходить по ссылке что выше! В поиске фейки!

__________________________

ВАЖНО!

⛔ Используйте ВПН, если ссылка не открывается или получите сообщение от оператора о блокировке страницы, то это лечится просто - используйте VPN.

__________________________

Расчет премии по опциону методом Монте-Карло vs формула Блэка-Шоулза / Хабр

Поиск Профиль. Проблематика вопроса сформулирована в предыдущей статье. А именно: как оценить влияние определенного допущения модели Блэка-Шоулза на расчетную величину премии по европейскому опциону? Допущения о том, что цена торгуемого актива имеет логнормальное распределение. Как альтернативу расчета по формуле Блэка-Шоулза я использовал подход — прогнозирование выплат покупателю опциона методом Монте-Карло. В каждом случае я рассчитал премию опциона по формуле Б-Ш и методом Монте-Карло. Сравнил результаты и сделал? Коэффициенты в таблице Excel были подобраны так, чтобы оба этих виртуальных ценовых активов характеризовались одинаковой величиной HV. Альтернативный способ оценить размер премии — моделировать выплаты по опциону методом Монте-Карло. Провести ряд итераций, на каждой итерации моделируя цену на N дней вперед. В конце итерации посчитать прибыль покупателя опциона. Вопрос: совпадет ли премия, рассчитанная таким способом программно с премией, рассчитанной по формуле Б-Ш? Ну и, наконец, я собираюсь применить ту же методику оценки премии для исторических данных реальных биржевых активов. Нескольких валют и криптовалют, торгуемых за другие валюты и криптовалюты. Несколько больше, чем дал нам предыдущий расчет методом Б-Ш. Но так и метод наш не очень точен: всего 5 итераций. Программное моделирование покупки опциона На этом этапе Excel нам уже недостаточно. Но для нашей цели — хорошей сходимости оценки премии по опциону — не хватит и экспериментов. Случайная последовательность, подчиняющаяся закону распределения, измысленному мной в качестве примера. С параметрами, подобранными исключительно в целях демонстрации, но не отражающими динамику цен какого-либо реального товара. Это совсем не то, что нам потребуется для анализа биржевого актива. Нам нужна программа, реализующая логику вида: Логика программы на высоком уровне: 1 прочитать из источника файла исходный ценовой ряд 2 провести предварительную обработку ценовых данных 3 построить таблицу кумулятивной функции распределения исходного ценового ряда 4 используя таблицу, полученную на шаге выше, и генератор равномерно распределенной СВ, провести N экспериментов: 4. Нисходящий тренд нашего актива — не закономерность, но влияние недетерминированного фактора — напомню, мы использовали генератор случайных чисел. В статистической оценке математическое ожидание — среднее значение ценового изменения — получилось отрицательным. Такова модель данных, использованная нами в расчете. С другой стороны, статистика показывает нам отрицательное математическое ожидание дневной ценовой динамики. Совершенно определенно можно сказать, что, для построения таблицы — функции распределения, что впоследствии будет использована для генерации ценовых прогнозов, имеющийся тренд — статистическая ошибка, которую необходимо устранить. Но что если мы анализируем реальный рыночный актив? Как быть с трендом, имевшим место в действительности? Мое мнение: из истории цен тренд необходимо убрать. Обратное справедливо, если у нас есть «достоверные» данные о том, что цена актива продолжит снижение в будущем. Да, есть такие валюты, товары и прочие объекты торговли, на динамику ценообразования которых экономический анализ дает определенный прогноз. Чего нельзя сказать, например, о большинстве криптовалют. В прикладной программе , предназначенной для оценки величины премии по опционному контракту, вероятно стоит предусмотреть два варианта расчета: с устранением тренда и с данными, взятыми и использованными, как есть. Определенно, там, где у нас нет полной уверенности в динамике цен на прогнозируемый период, тренд следует устранить. А если уверенность есть — стоит ли тратить время на изучение деривативов, когда можно просто выйти на рынок со всеми доступными средствами, и, с ощутимой выгодой, монетизировать свои прогнозы? Еще замечание: тренд необязательно устранять непосредственно из цен. К примеру, биткойн с его ростом более чем на сто процентов за один только год после удаления из цен трендовой составляющей вообще зайдет в отрицательную полуплоскость по оси цены. Отрицательная цена, определенно, не годится для дальнейших расчетов. Альтернатива, которой я и воспользуюсь — удалить тренд из ряда ценовых изменений — , где — текущее и предыдущее значение цен. Весь процесс разбит на несколько шагов. На первом шаге я получаю из цен приращения Далее, если выбрана опция устранения тренда, я получаю новый ряд приращений цен, вычитая из каждого значения величину, равную. Значения приращений цены я сортирую по возрастанию. Процесс построения обратной функции распределения реализован в одном цикле. Представим, что цена изменяется на дискретные значения. Какова вероятность, что цена изменится в или меньше раз, где — наименьшее из значений приращения цены в нашей выборке? Очевидно, вероятность эта составит. Какова вероятность того, что цена изменится в или менее раз? Очевидно, эта вероятность равна сумме вероятностей двух несвязанных исходов: изменения цены в раз либо в раза, или же. Итак, обратная функция построена. Примерно так же, как мы это делали в Excel. К примеру, моя таблица содержит записей вида: Вероятность, P Дельта, D 0. Я получаю случайное дробное число в диапазоне от 0 до 1. К примеру, 0. Умножаю случайное число на количество записей в таблице : 0. То самое распределение, что предполагает модель Б-Ш. В программе я указал ровно те же параметры, что и для расчетов в Excel. Вместо вычисления премии по формуле, использующей стандартное отклонение, на вход программе я передал ценовые временные ряды наших активов. Мы должны быть уверены, что различие в результатах моделирования и аналитического расчета обусловлено именно природой нашего виртуального актива. Для каждой такой выборки посчитаю стандартное отклонение, подставлю его в формулу Б-Ш и получу результат аналитического расчета: Можно сказать, что ошибка выборки в б о льшей степени повлияла на результат расчета программы, чем на результат вычислений по формуле Б-Ш. В ходе 10 экспериментов были получены средние значения размера премии: программный результат: Различия в результате незначительны. Цель же настоящих изысканий — оценить реальные активы. Опционные контракты на криптовалюты, стоимость которых выражена в фиатных валютах либо других криптовалютах. Проведем 4 итерации расчета. Посчитаем премию, устранив тренд из исходных данных. В качестве исходных данных мы взяли всю историю котирования биткойна. Очевидно, было бы странно строить оценку стоимости опциона сегодняшнего популярного и ликвидного актива, отталкиваясь от истории 7-летней давности, когда биткойн был диковинкой, а капитализация его была ничтожна. Биткойн образца года и биткойн нынешний, с точки зрения финансового мира — два разных актива. Во-первых, можно предположить сильное влияние ошибки выборки на расчет премии. Персонально я отдаю предпочтение более консервативной , пусть, вероятно, завышенной, оценке, полученной моделированием ценового ряда. В третьих, один и тот же актив в разные периоды может характеризоваться разной динамикой. В случае криптовалютных активов модель Хестона, вероятно, будет избыточно сложна и не вполне адекватна при определенных условиях. Наконец, в своей оценке я предполагаю свою полную неосведомленность относительно формирующегося ценового тренда. Даже если я приму решение оставить тренд в исторических данных, сценарий роста криптоактива — лишь один из возможных сценариев. Говоря о рассчитанной по истории наблюдений вероятности я говорю не о вероятности как таковой, а о ее оценке. Строгость формулировок помогает мне хоть сколько-нибудь сохранять критическое отношение к собственным а к чужим — и подавно прогнозам и допущениям. Теги: опцион нормальное распределение теория вероятностей. Хабы: Алгоритмы Математика. Комментарии 8. Комментарии Комментарии 8. Лучшие за сутки Похожие. Ваш аккаунт Войти Регистрация.

Как купить Кокс Монте-Карло

Апрелевка Купить онлайн закладку Героин

Где купить Марки LSD Куангбинь

Как купить Кокс Монте-Карло

Суздаль купить Скорость ск

Сколько стоит Амфетамин Беларусь Гомель Как купить закладку