主要内容

Lookback

Lookback仪器

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描述

创建和定价Lookback为一个或多个Lookback仪器使用此工作流的instrument对象:

  1. 使用精密仪器创建一个Lookback一个或多个回看仪器的仪器对象。

  2. 使用finmodel指定一个BlackScholes，赫斯顿，贝茨,或默顿模型Lookback仪对象。

  3. 选择一种定价方法。

有关此工作流的详细信息，请参阅开始使用基于对象的框架为金融工具定价的工作流．

欲了解更多关于a的可用模型和定价方法的信息Lookback仪器，见选择仪器、型号和定价．

创建

语法

LookbackObj = fininstrument (InstrumentType,“罢工”,strike_value ExerciseDate, exercise_date)
LookbackObj = fininstrument (＿＿＿，名称，值）

描述

例子

LookbackObj= fininstrument (仪器类型，'罢工“strike_value,”ExerciseDate”,exercise_date)创建一个Lookback为一个或多个Lookback仪器指定仪器类型并设定属性用于指定的名称-值对参数罢工和ExerciseDate．

的Lookback仪器支持固定打击和浮动金宝app打击回望选项。有关Lookback仪器，见更多关于．

例子

LookbackObj= fininstrument (＿＿＿，名称,值）设置可选属性除了前面语法中所需的参数之外，还使用其他名称-值对。例如LookbackObj=fininstrument（“Lookback”，“Strike”，“100”，“ExerciseDate”，“datetime（2019,1,30）”，“OptionType”，“put”，“ExerciseStyle”，“European”，“Name”，“Lookback\u option”）创建一个Lookback执行欧洲期权的看跌期权。可以指定多个名称-值对参数。

输入参数

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仪器类型，指定为值为的字符串“Lookback”的字符向量“Lookback”,一个奈斯特-借-1带值的字符串数组“Lookback”，或奈斯特-借-1值为的字符向量单元格数组“Lookback”．

数据类型：烧焦|细胞|字符串

Lookback名称-值对的观点

指定必需的和可选的逗号分隔的对名称,值论据。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数名称1，值1，…，名称，值．

例子：LookbackObj=fininstrument（“Lookback”，“Strike”，“100”，“ExerciseDate”，“datetime（2019,1,30）”，“OptionType”，“put”，“ExerciseStyle”，“European”，“Name”，“Lookback\u option”）
要求的Lookback名称-值对的观点

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期权执行价格值，指定为由逗号分隔的对组成“罢工”和标量非负数值或奈斯特-借-1固定走向的非负值向量Lookback选择。对于一个floating-strikeLookback选项,指定“罢工”作为一个南或者一个奈斯特-借-1向量的南年代。

请注意

使用康泽维斯瓦纳坦固定罢工的价格Lookback选择并使用金门星浮动罢工的价格Lookback选择。

数据类型：双重的

选项执行日期，指定为逗号分隔对，由“锻炼日期”和标量日期时间、串行日期号、日期字符向量、日期字符串或奈斯特-借-1日期时间向量、连续日期号、日期字符向量的单元格数组或日期字符串数组。

请注意

对于欧洲的选择，只有一个ExerciseDate在期权到期日。

如果使用日期字符向量或日期字符串，则格式必须可由用户识别datetime因为ExerciseDate属性存储为日期时间。

数据类型：双重的|烧焦|细胞|字符串|datetime

可选Lookback名称-值对的观点

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选项类型，指定为逗号分隔的对，由“OptionType”标量字符串或字符向量或奈斯特-借-1字符向量或字符串数组的单元格数组。

数据类型：烧焦|细胞|字符串

选项练习样式，指定为逗号分隔对，由“锻炼风格”标量字符串或字符向量或奈斯特-借-1字符向量或字符串数组的单元格数组。

数据类型：字符串|细胞|烧焦

最大或最小基础资产价格，由逗号分隔的对组成“AssetMinMax”和一个标量数字或奈斯特-借-1数值向量。

数据类型：双重的

一个或多个仪器的用户定义名称，指定为逗号分隔对，由“名字”标量字符串或字符向量或奈斯特-借-1字符向量或字符串数组的单元格数组。

数据类型：烧焦|细胞|字符串

属性

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期权执行价格值，返回为标量非负数值或奈斯特-借-1非负值向量。

数据类型：双重的

选项执行日期，返回为日期时间或奈斯特-借-1日期时间向量。

数据类型：datetime

选项类型，作为标量字符串或奈斯特-借-1值为的字符串数组“电话”或“把”．

数据类型：字符串

选项练习样式，返回为标量字符串或奈斯特-借-1值为的字符串数组“欧洲”或“美国人”．

数据类型：字符串

最大或最小基础资产价格，以标量数字或奈斯特-借-1数值向量。

数据类型：双重的

用户定义的仪器名称，返回为字符串或奈斯特-借-1字符串数组。

数据类型：字符串

例子

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打开生活的脚本

此示例显示了为某个项目定价的工作流LookBack当你使用BlackScholes模型和康泽维斯瓦纳坦定价方法。

创建Lookback仪对象

使用精密仪器创建一个Lookback仪对象。

LookbackOpt = fininstrument (“Lookback”，“罢工”, 105,“锻炼日期”，日期时间（2022,9,15），“OptionType”，“把”，“锻炼风格”，“欧洲”，“名字”，“回望选项”）
LookbackOpt=带属性的回溯：OptionType:“put”Strike:105 AssetMinMax:NaN ExerciseStyle:“european”ExerciseDate:2022年9月15日名称：“回溯”选项

创建BlackScholes模型对象

使用finmodel创建一个BlackScholes模型对象。

BlackScholesModel = finmodel (“布莱克斯科尔斯”，“波动”, 0.2)
BlackScholesModel = BlackScholes，具有以下属性:波动性:0.2000相关性:1

创建ratecurve对象

创建一个平面ratecurve对象使用ratecurve．

解决= datetime(2018、9、15);成熟= datetime(2023、9、15);率= 0.035;myRC = ratecurve (“零”解决,成熟,速度,“基础”, 12)
myRC =带有属性的比率曲线:类型:“零”复利:-1基础:12日期:2023年9月15日利率:0.0350定值:2018年9月15日InterpMethod:“线性”ShortExtrapMethod:“下”LongExtrapMethod:“上”

创建康泽维斯瓦纳坦定价的人对象

使用芬普瑟创建一个康泽维斯瓦纳坦对象，并使用ratecurve对象的“DiscountCurve”名称-值对的论点。

outPricer = finpricer (“分析”，“模型”BlackScholesModel,“DiscountCurve”，myRC，“现货价格”, 100,“DividendValue”,0.25,“DividendType”，“连续的”，“PricingMethod”，“ConzeViswanathan”）
outPricer = ConzeViswanathan with properties: DiscountCurve: [1x1 ratecurve] Model: [1x1 finmodel。现货价格:100股息价值:0.2500股息类型:“连续”

价格Lookback仪器

使用价格来计算价格和敏感度Lookback仪器

[Price, outPR] = Price (outPricer,LookbackOpt，[“全部”])
价格= 57.8786
outPR=priceresult，属性为：结果：[1x7表]价格数据：[]
输出结果
ans=表1×7价格γδλ织女星θρ  ______ ________ _____ ________ ______ _______ _______ -0.57714 - 32.587 -5.1863 - -350.41 57.879 - -0.33404 0
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此示例显示了为多个项目定价的工作流LookBack当你使用BlackScholes模型和康泽维斯瓦纳坦定价方法。

创建Lookback仪对象

使用精密仪器创建一个Lookback三个回望仪表的仪表对象。

LookbackOpt = fininstrument (“Lookback”，“罢工”, 105;120;140年),“锻炼日期”datetime([2022、9、15;2022、10、15;2022、11、15]),“OptionType”，“把”，“锻炼风格”，“欧洲”，“名字”，“回望选项”）
回溯=3×1对象3x1带有属性的Lookback数组:OptionType Strike AssetMinMax exercisstyle exercisdate Name

创建BlackScholes模型对象

使用finmodel创建一个BlackScholes模型对象。

BlackScholesModel = finmodel (“布莱克斯科尔斯”，“波动”, 0.2)
BlackScholesModel = BlackScholes，具有以下属性:波动性:0.2000相关性:1

创建ratecurve对象

创建一个平面ratecurve对象使用ratecurve．

解决= datetime(2018、9、15);成熟= datetime(2023、9、15);率= 0.035;myRC = ratecurve (“零”解决,成熟,速度,“基础”, 12)
myRC =带有属性的比率曲线:类型:“零”复利:-1基础:12日期:2023年9月15日利率:0.0350定值:2018年9月15日InterpMethod:“线性”ShortExtrapMethod:“下”LongExtrapMethod:“上”

创建康泽维斯瓦纳坦定价的人对象

使用芬普瑟创建一个康泽维斯瓦纳坦对象，并使用ratecurve对象的“DiscountCurve”名称-值对的论点。

outPricer = finpricer (“分析”，“模型”BlackScholesModel,“DiscountCurve”，myRC，“现货价格”, 100,“DividendValue”,0.25,“DividendType”，“连续的”，“PricingMethod”，“ConzeViswanathan”）
outPricer = ConzeViswanathan with properties: DiscountCurve: [1x1 ratecurve] Model: [1x1 finmodel。现货价格:100股息价值:0.2500股息类型:“连续”

价格Lookback仪器

使用价格来计算价格和敏感度Lookback仪器。

[Price, outPR] = Price (outPricer,LookbackOpt，[“全部”])
价格=3×157.8786 71.3008 88.9673
outPR =3×1对象3x1带有属性的pricerresult数组
输出结果
ans=表1×7价格γδλ织女星θρ  ______ ________ _____ ________ ______ _______ _______ -0.57714 - 32.587 -5.1863 - -350.41 57.879 - -0.33404 0
ans=表1×7价格γδλ织女星θρ  ______ ________ __________ ________ ______ _______ _______ 31.997 -4.5677 -410.15 -0.45894 71.301 -0.32722 2.8422 e-06
ans=表1×7价格γδλ织女星θρ  ______ ________ __________ ________ ______ _______ _______ 31.395 -3.7989 -489.96 -0.36005 88.967 -0.32033 1.4211 e-06
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此示例显示了为某个项目定价的工作流LookBack当你使用BlackScholes模型和资产树定价方法。

创建Lookback仪对象

使用精密仪器创建一个Lookback仪对象。

LookbackOpt = fininstrument (“Lookback”，“罢工”, 105,“锻炼日期”，日期时间（2022,9,15），“OptionType”，“把”，“锻炼风格”，“欧洲”，“名字”，“回望选项”）
LookbackOpt=带属性的回溯：OptionType:“put”Strike:105 AssetMinMax:NaN ExerciseStyle:“european”ExerciseDate:2022年9月15日名称：“回溯”选项

创建BlackScholes模型对象

使用finmodel创建一个BlackScholes模型对象。

BlackScholesModel = finmodel (“布莱克斯科尔斯”，“波动”, 0.2)
BlackScholesModel = BlackScholes，具有以下属性:波动性:0.2000相关性:1

创建ratecurve对象

创建一个平面ratecurve对象使用ratecurve．

解决= datetime(2018、9、15);成熟= datetime(2023、9、15);率= 0.035;myRC = ratecurve (“零”解决,成熟,速度,“基础”, 12)
myRC =带有属性的比率曲线:类型:“零”复利:-1基础:12日期:2023年9月15日利率:0.0350定值:2018年9月15日InterpMethod:“线性”ShortExtrapMethod:“下”LongExtrapMethod:“上”

创建资产树定价的人对象

使用芬普瑟创建资产树用于LR权益树的pricer对象，并使用ratecurve对象的“DiscountCurve”名称-值对的论点。

NumPeriods=15；LRPricer=finpricer(“资产树”，“DiscountCurve”，myRC，“模型”BlackScholesModel,“SpotPrice”,150,“PricingMethod”，“LeisenReimer”，“成熟”，日期时间（2022,9,15），“NumPeriods”NumPeriods)
LRPricer = LRTree with properties: InversionMethod: PP1 Strike: 150 Tree: [1x1 struct] NumPeriods: 15 Model: [1x1 finmodel. LRPricer = LRTree with properties: InversionMethod: PP1 Strike: 150 Tree: [1x1 struct] NumPeriods: 15 Model: [1x1 finmodel. LRPricer = LRTreeBlackScholes］DiscountCurve: [1x1 ratecurve] SpotPrice: 150 DividendType: "continuous" DividendValue: 0 TreeDates: [21-Dec-2018 09:36:00 28-Mar-2019 19:12:00 ... ]
价格树
ans =结构体字段:pros: [2x15 double] tree: {1x16 cell} dObs: [15-Sep-2018 00:00:00 21-Dec-2018 09:36:00…[0 0.2667 0.5333 0.8000 1.0667 1.3333 1.6000 1.8667 2.1333…]］

价格Lookback仪器

使用价格来计算价格和敏感度Lookback仪器

[Price, outPR] = Price (LRPricer,LookbackOpt，[“全部”])
价格= 3.9412
outPR=priceresult，属性为：结果：[1x7表]价格数据：[]
输出结果
ans=表1×7价格三角洲伽马织女星λρθ  ______ ________ _________ ______ _______ _______ _______ 3.9412 -0.13312 -0.011131 67.684 -5.0757 -73.857 -1.0383
打开生活的脚本

此示例显示了为某个项目定价的工作流LookBack当你使用BlackScholes模型和卡洛酒店定价方法。

创建Lookback仪对象

使用精密仪器创建一个Lookback仪对象。

LookbackOpt = fininstrument (“Lookback”，“罢工”, 105,“锻炼日期”，日期时间（2022,9,15），“OptionType”，“把”，“锻炼风格”，“欧洲”，“名字”，“回望选项”）
LookbackOpt=带属性的回溯：OptionType:“put”Strike:105 AssetMinMax:NaN ExerciseStyle:“european”ExerciseDate:2022年9月15日名称：“回溯”选项

创建BlackScholes模型对象

使用finmodel创建一个BlackScholes模型对象。

BlackScholesModel = finmodel (“布莱克斯科尔斯”，“波动”, 0.2)
BlackScholesModel = BlackScholes，具有以下属性:波动性:0.2000相关性:1

创建ratecurve对象

创建一个平面ratecurve对象使用ratecurve．

解决= datetime(2018、9、15);成熟= datetime(2023、9、15);率= 0.035;myRC = ratecurve (“零”解决,成熟,速度,“基础”, 12)
myRC =带有属性的比率曲线:类型:“零”复利:-1基础:12日期:2023年9月15日利率:0.0350定值:2018年9月15日InterpMethod:“线性”ShortExtrapMethod:“下”LongExtrapMethod:“上”

创建AssetMonteCarlo定价的人对象

使用芬普瑟创建AssetMonteCarlo对象，并使用ratecurve对象的“DiscountCurve”名称-值对的论点。

outPricer = finpricer (“AssetMonteCarlo”，“DiscountCurve”，myRC，“模型”BlackScholesModel,“SpotPrice”, 200,“simulationDates”，日期时间（2022,9,15））
outPricer = GBMMonteCarlo with properties: DiscountCurve: [1x1 ratecurve] SpotPrice: 200 SimulationDates: 15- 9 -2022 NumTrials: 1000 RandomNumbers: [] Model: [1x1 finmodel. numpricer = GBMMonteCarlo with properties: DiscountCurve: [1x1 ratecurve] SpotPrice: 200 simulationdate: 15- 9 -2022 NumTrials: 1000 RandomNumbers: [] Model: [1x1 finmodel. numpricer = GBMMonteCarlo with properties:[BlackScholes]股利类型:“连续”股利值:0

价格Lookback仪器

使用价格来计算价格和敏感度Lookback仪器

[Price, outPR] = Price (outPricer,LookbackOpt，[“全部”])
价格= 1.8553
outPR = pricerresult with properties: Results: [1x7 table]
输出结果
ans=表1×7价格Delta伽马λρθ织女星(uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu1.8553-0.04442 0.00062792-4.3596-0.314-1-1
打开生活的脚本

此示例显示了为某个项目定价的工作流LookBack当你使用贝茨模型和卡洛酒店定价方法。

创建Lookback仪对象

使用精密仪器创建一个Lookback仪对象。

LookbackOpt = fininstrument (“Lookback”，“罢工”, 105,“锻炼日期”，日期时间（2022,9,15），“OptionType”，“把”，“锻炼风格”，“欧洲”，“名字”，“回望选项”）
LookbackOpt=带属性的回溯：OptionType:“put”Strike:105 AssetMinMax:NaN ExerciseStyle:“european”ExerciseDate:2022年9月15日名称：“回溯”选项

创建贝茨模型对象

使用finmodel创建一个贝茨模型对象。

BatesModel = finmodel (“贝茨”，“V0”, 0.032,“ThetaV”, 0.1,“卡帕”, 0.003,“西格马夫”, 0.2,“RhoSV”, 0.9,“MeanJ”,0.11,“JumpVol”, 0。“JumpFreq”,0.02)
BatesModel = Bates with properties: V0: 0.0320 ThetaV: 0.1000 Kappa: 0.0030 SigmaV: 0.2000 RhoSV: 0.9000 MeanJ: 0.1100 JumpVol: 0.0230 JumpFreq: 0.0200

创建ratecurve对象

创建一个平面ratecurve对象使用ratecurve．

解决= datetime(2018、9、15);成熟= datetime(2023、9、15);率= 0.035;myRC = ratecurve (“零”解决,成熟,速度,“基础”, 12)
myRC =带有属性的比率曲线:类型:“零”复利:-1基础:12日期:2023年9月15日利率:0.0350定值:2018年9月15日InterpMethod:“线性”ShortExtrapMethod:“下”LongExtrapMethod:“上”

创建AssetMonteCarlo定价的人对象

使用芬普瑟创建AssetMonteCarlo对象，并使用ratecurve对象的“DiscountCurve”名称-值对的论点。

outPricer = finpricer (“AssetMonteCarlo”，“DiscountCurve”，myRC，“模型”，贝茨莫德，“SpotPrice”, 100,“simulationDates”，日期时间（2022,9,15））
outPricer=BatesMonteCarlo，属性：折扣曲线：[1x1比率曲线]现货价格：100模拟日期：2022年9月15日数值：1000随机数：[]模型：[1x1 finmodel.Bates]分割类型：“连续”分割值：0

价格Lookback仪器

使用价格来计算价格和敏感度Lookback仪器

[Price, outPR] = Price (outPricer,LookbackOpt，[“全部”])
价格= 7.3592
outPR = pricerresult with properties: Results: [1x8 table]
输出结果
ans=1×8表价格增量伽马λρθ织女星

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