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。
期权MATLAB代码与行为生态标签
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2024-04-29
期权Matlab代码 - Matlab美化器 优化Matlab编辑器中的代码显示
随着技术的不断进步，Matlab在期权交易领域的应用愈发广泛。
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2024-10-01
Matlab标签库AprilTags的M代码移植
这是对AprilTags库到Matlab的相当忠实的移植。适用于Matlab（2017b或更高版本），必须具备图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱。调用函数AprilTag（imageData，debug）或AprilTag（imageData），将返回姿态和检测数据。可以设置调试以查看中间步骤的效果。该存储库中的所有文件均以GNU LGPL 2.1版发布。这个端口是基于原始C++代码的。
Matlab
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2024-08-15
Moodle过滤器Geshi优雅显示期权Matlab代码
在Moodle内容中，通过Geshi过滤器以美观的形式展示期权Matlab代码。
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2024-08-17
用于细胞表面染色的自动化MATLAB工具CellSegm期权MATLAB代码
随着技术的不断进步，需要一种自动化的方法来处理细胞表面染色图像。CellSegm是一款专为此设计的MATLAB工具，提供精确的细胞分割功能。
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2024-09-29
使用Matlab模拟欧式看涨期权
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。
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2024-08-17
期权杠杆率与隐含波动率计算
期权杠杆率计算
期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。
公式： 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比
隐含波动率计算
隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期，通过期权价格反推得出。
方法： 通常使用期权定价模型（如 Black-Scholes 模型）进行迭代计算，找到与当前市场价格相符的波动率参数。
数据挖掘
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2024-05-25
Matlab开发Black-Scholes模型欧式期权定价与支付
这段代码专门用于计算支付股息的股票的欧式看涨和看跌期权的价格。
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2024-09-28
将日志标签更改为线性标签的MATLAB开发
此函数允许用户在MATLAB中轻松地将所有带有日志标签(10^XX)的轴转换为线性标签，同时保持标签间的对数间距。使用放大/缩小和平移功能时，函数会重新调整标签，特别适用于频率图的处理。
Matlab
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2024-09-26