动态定价

基于条件风险价值的合作型 Stackelberg 博弈的微网调度方案，思路还挺新鲜的。上层是零售商动态定价，下层是产消者能量优化，两边都能顾上，还挺讲究。用了CVaR来考虑风险，现实场景也能靠得住。KKT 变换之后整个模型简化成单层，求解速度提升不少，代码写得也蛮清楚的，注释走心。 零售商动态定价的leader-follower结构挺经典，跟Stackelberg 博弈搭一起，适合做微网里的分布式调度研究。你要是搞能源管理的，尤其熟点MATLAB，那这个模型蛮适合拿来改一改就能上项目。像纳什谈判分配那块，也能参考别的场景。 代码风格偏工程化，一看就是给实际系统准备的。用CVaR规避不确定性，尤

音乐会和音乐节门票的定价涉及到多个因素，如艺术家的表演特征和市场需求。美国的音乐票务市场被估计为50亿美元，因此，有效的定价策略对于最大化票务收益至关重要。本项目利用SeatGeek API和Spotify API分析了超过30,000场音乐会的数据，以预测票价转售价格。

在衍生证券定价开发中，Matlab展示了其强大的应用能力。该示例详细演示了如何利用Matlab进行衍生证券的定价分析。

这个基于CVaR 风险管理的微网动态定价与调度策略实现，适合电力系统研究人员和 MATLAB 开发者。它采用了主从博弈模型，构建了零售商和产消者之间的博弈与合作，P2P 交易逻辑。通过蒙特卡洛模拟和 K-means 聚类优化计算复杂度，代码结构清晰且易于扩展。如果你需要研究微网内的交易机制和风险管理，这段代码应该挺适合你。尤其是在多层次博弈和 P2P 交易时，给出了实用的实现思路和细节。要是你对MATLAB有一定基础，这段代码会你深入理解微网调度和定价策略的实现方法。其实，代码注释详细，修改和扩展也都蛮方便的，值得一试！

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。

大二时期参加数学建模竞赛的经历依然记忆犹新，当时我们团队选择了成品油定价机制作为研究课题，并尝试构建数学模型来模拟和分析这一复杂系统。

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。

《C++数值配方》详细介绍了债券和固定收益类产品的定价原理，适合初学者入门。本书的编程示例简洁高效，是学习量化编程的理想选择，读者需具备一定的固定收益产品定价基础。

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

三思的笔记是学习动态性能表的好材料。三思的写作风格十分优秀，内容浅显易懂，适合各类读者。