美式期权执行边界的Matlab实现

介绍了Longstaff Schwartz最小二乘回归方法在美式期权定价中的应用，重点探讨了增加多项式基函数如何提高收敛性。需要注意的是，随着模拟数量的增加，运行时间也会相应增加。建议先运行AmericanOptionExample.m文件来评估运行时间。

介绍了在Matlab中使用随机梯度下降（SGD）算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体，允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化（类似于Schmidt的minFunc）。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降（GD）方法，SGD能够更有效地处理大规模数据集，并减少计算梯度的负担。

布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），通过MATLAB编程实现。

Matlab开发：基于蒙特卡罗模拟的美式衍生产品定价算法。这种方法在金融领域中广泛应用，通过模拟随机路径来估计期权价格。

在MATLAB开发中，kMeansProjectiveClustering是一种有效的聚类方法，用于在高维空间中执行投影组合，通过降低维度来实现数据的聚类分析。该方法的核心在于通过投影操作来识别数据中的隐含模式，使聚类结果更具可解释性。 kMeansProjectiveClustering的关键步骤 数据预处理：对输入数据进行归一化处理，保证数据的相对尺度一致。 投影执行：通过计算数据投影组合，选择最优方向。 聚类运算：在降维后的空间进行K均值聚类，生成聚类结果。 实现要点 使用内置的MATLAB函数kmeans，结合投影算法进行优化。 聚类结果需通过可视化展示，以直观地查看投影效果。

利用Matlab生成随机游走序列，并应用B-S模型进行欧式看涨期权模拟，然后与实际期权价格进行比较。

Matlab边界跟踪程序要求输入二值图像，通过处理输出边界点的坐标。

本项目提供了期权的MATLAB代码，帮助用户更好地理解和应用期权相关的金融工具和策略。

介绍了如何利用MATLAB实现一种快速计算一组2D点最小边界框的方法，类似于John D'Errico提出的最小边界矩形。该算法完全矢量化，避免了使用for循环，特别适用于大数据点集。与传统算法不同的是，它着重于计算最小面积矩形而非最小周长。