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。

如果你正在开发股票期权估值模型，Matlab 是个挺合适的工具，是对于复杂的分红股票期权定价。这个资源了五种常见的分红期权定价模型，每种模型有不同的复杂度，适合不同的需求。比如，Escrowed 分红模型简单易用，但准确度不高；Chriss 波动率调整模型会对波动率进行微调，适合稍微精细的需求；而Haug& Haug 波动率调整模型和Bos 波动率调整模型则更加复杂，考虑了更多的因素，比如分红的时间等。如果你需要精确的估值，可以参考豪格和刘易斯法，这也是业界推荐的高级方法。关于这些模型的具体实现，你可以参考原始论文和相关资料哦。 另外，如果你对期权定价模型感兴趣，也可以看下相关的工具和方法。比

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。

定向边界框的非极大值抑制功能挺适合复杂重叠框的情况，尤其是做目标检测、图像时，经常会遇到 OBB 重叠的问题。这个nms_orienting_rectangles函数就派上用场了。 基于分离轴定理来判断两个框是不是重叠的，思路清晰，效果也不错。函数是基于 XY 坐标系，不是 Matlab 常用的行列坐标，所以要注意下坐标转换。比如图像时，原来是按(行, 列)来的，得换成(x, y)再调用。 语法不复杂，调用方式也挺直接，几行就能跑通。用在目标检测后那一步，还挺省事的。响应也快，代码也简单。 如果你在用MATLAB 做图像，尤其是涉及旋转框的检测结果，这个方法可以帮你快速压掉重复框，输出更干净。

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。