股票期权

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

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。

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

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。

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。

这个股票资产管理模板可以帮助已进行股票投资的个人记录并分析其投资情况。模板包含四张工作表： 1. 股价表: 自动生成用户交易过的股票代码和名称，并允许用户记录每年年底的股票价格。 2. 交易记录表: 用户可以记录每次股票交易的日期、代码、买入/卖出数量和价格。 3. 股本及历年盈亏表: 用户输入总股本后，模板自动计算历年股票交易的盈亏状况。 4. 手持股票及持平价表: 用户可以查询指定年份持有的股票种类和数量，以及每种股票的盈亏情况和持平卖出价。 模板中包含示例数据，用户可以清除后输入自己的数据。

计算美式期权价格，并绘制其执行边界。用for循环求出各个节点处的欧式看涨期权的价值，通过倒推的方法并考虑折现率来求出欧式看涨期权的精确值，所得矩阵EFX即为所求。比较每个节点处提前执行和不提前执行的价值，确定美式期权的内在价值，包括最后一列。通过增加节点数来绘制执行边界。

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。

这是一个用Matlab编写的GUI小程序，专门用于执行欧式期权的蒙特卡罗模拟。

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。