Opções negociando mathematica

Matemática Financeira Computacional usando MATHEMATICA®
Negociação ótima de ações e opções.
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ISBN 978-1-4612-0043-7 Digital com marca d'água, livre de DRM Formato incluído: e-books PDF podem ser usados ​​em todos os dispositivos de leitura Download eBook imediato após a compra Hardcover 66,95 €
ISBN 978-0-8176-4197-9 com todos os arquivos em linha Expedição total para indivíduos em todo o mundo Geralmente despachados dentro de 3 a 5 dias úteis. Softcover 66,95 €
ISBN 978-1-4612-6586-3 Envio gratuito para os indivíduos ao redor do mundo Geralmente enviado em 3 a 5 dias úteis.
Dada a explosão de interesse em métodos matemáticos para resolver problemas em finanças e comércio, uma grande quantidade de pesquisa e desenvolvimento está ocorrendo em universidades, grandes empresas de corretagem e na indústria de software de negociação de apoio. Avanços matemáticos foram feitos analítica e numericamente para encontrar soluções práticas.
Este livro fornece uma visão geral abrangente do material existente e original, sobre o que a matemática quando aliada ao Mathematica pode fazer pelo financiamento. Teorias sofisticadas são apresentadas sistematicamente em um estilo amigável, e uma poderosa combinação de rigor matemático e programação Mathematica. Três tipos de métodos de solução são enfatizados: simbólico, numérico e Monte - Carlo. Hoje em dia, apenas bons computadores pessoais são necessários para lidar com os métodos simbólicos e numéricos desenvolvidos neste livro.
Principais características: * Não é necessário nenhum conhecimento prévio de programação do Mathematica * Os recursos simbólicos, numéricos, de gerenciamento de dados e gráficos do Mathematica são totalmente utilizados * As soluções Monte-Carlo de SDEs escalares e multivariáveis ​​são desenvolvidas e utilizadas intensamente na discussão de questões comerciais Black - Scholes hedging * Black - Scholes e Dupire PDEs são resolvidos simbolicamente e numericamente * Soluções numéricas rápidas para liberar problemas de fronteira com detalhes de suas realizações do Mathematica são fornecidos * Estudo abrangente da diversificação ótima de portfólio, incluindo uma teoria original de hedge de carteira ótima sob a dinâmica de preços de ativos não-Log-Normal é apresentada.
O livro é projetado para a comunidade acadêmica de instrutores e estudantes e, mais importante, atender às necessidades diárias de negociação de investidores profissionais e individuais quantitativamente inclinados.
"Stojanovic oferece uma apresentação excelente e amigável de técnicas matemáticas avançadas e programação do Mathematica para resolver problemas financeiros e comerciais. Ele demonstra o valor da probabilidade, estatística matemática, cálculo de variações e controle ótimo de equações diferenciais estocásticas, ordinárias e parciais para o estudo de análise de mercado. As soluções são computadas simbolicamente, numericamente ou por meio de simulações de Monte-Carlo, um livro muito útil e valioso para pesquisadores, estudantes, profissionais e investidores individuais. " - Escolha.
"É uma abordagem inovadora e é muito útil para estudantes e profissionais de finanças aprenderem como usar a matemática para análise de investimentos." - Revisões matemáticas.
"Este livro é uma introdução ao estado da arte da matemática das finanças computacionais. O autor analisa e amplia vários avanços recentes e também fornece material novo, o que é altamente recomendado. O novo uso do Mathematica melhora a experiência de aprendizagem o leitor se concentra nas idéias essenciais. Recomendo muito este livro para estudantes e profissionais. " - Peter Carr, Instituto Courant, Universidade de Nova York.

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pesquisa em destaque.
O NFHS-4, do governo da Índia, oferece os melhores novos dados sobre a defecação a céu aberto na Índia rural que serão divulgados em mais de uma década. Embora aberto.

Opções negociando mathematica
Este subpacote do Finance`Options contém ferramentas para calcular opções usando o modelo Black-Scholes.
Isso carrega o subpacote Opções.
Aqui estão as funções básicas da opção.
Um objeto de opção.
Esta é uma opção de venda para um ativo chamado XYZ que expira em 20 de dezembro de 1992 com um preço de exercício (ou impacto) de 40.
No entanto, temos que lembrar que uma opção é uma segurança derivada e precisamos especificar o preço e a volatilidade do ativo subjacente.
Também temos que definir a taxa de juros sem risco.
Definimos a data de liquidação para 20 de agosto de 1992.
Esta é uma opção de compra para um ativo chamado ABC. O preço de greve é ​​40 ea data de vencimento é 19 de dezembro de 1992.
Desta vez, especificamos a volatilidade, mas não o preço do ativo subjacente.
Em [8]: = Volatilidade [ABC] = 3/10.
Uma função básica.
Calculamos o valor de xyzft dada a taxa de juros sem risco r = 12%. O Mathematica nos dá um resultado exato.
Em [9]: = val1 = valor [xyzft, liquidação, r]
Aqui está uma aproximação numérica.
Outra maneira de obter uma aproximação é escrever um dos argumentos com um ponto decimal.
Em [11]: = Valor [xyzft, liquidação, .12]
Definimos o valor de uma opção como uma função de duas variáveis, o preço do ativo subjacente xeo tempo até o vencimento t.
Em [12]: = optionvalue [x_, t_] = Valor [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico do valor da opção muda à medida que o tempo até o vencimento varia.
Em [13]: = Plotar [Avaliar [Tabela [valor da opção [x, t],
"Valor da Opção de Compra \ npara Diferentes Vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Sensibilidade mede funções.
Aqui está a expressão analítica para o delta da opção de venda xyzft.
Em [15]: = Delta [xyzft, liquidação, r]
Esta é uma aproximação numérica.
Definimos o delta da opção abxft como uma função de duas variáveis, x e t, o preço do ativo subjacente e o tempo até o vencimento, respectivamente.
Em [17]: = optiondelta [x_, t_] = Delta [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico da opção delta muda conforme o tempo até o vencimento variar.
Em [18]: = Plotar [Avaliar [Tabela [optiondelta [x, j],
"Delta da Opção de Compra \ npara Diferentes Vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Aqui está a expressão analítica para o theta da opção put xyzft.
Em [20]: = Theta [xyzft, liquidação, r]
Esta é uma aproximação numérica.
Definimos o teta da opção abcft como uma função de duas variáveis, x e t, o preço do ativo subjacente e o tempo até o vencimento, respectivamente.
Em [22]: = optiontheta [x_, t_] = Theta [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico da opção theta muda conforme o tempo de maturação varia.
Em [23]: = Plotar [Avaliar [Tabela [optiontheta [x, j],
"Opção de Compra Theta \ npara Diferentes Vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Aqui está a expressão analítica para o gama da opção de venda xyzft.
Em [25]: = Gamma [xyzft, liquidação, r]
Esta é uma aproximação numérica.
Definimos a gama da opção abcft como uma função de duas variáveis, x e t, o preço do ativo subjacente e o tempo até o vencimento, respectivamente.
Em [27]: = optiongamma [x_, t_] = Gama [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico da gama de opções muda conforme o tempo de maturidade varia.
Em [28]: = Plotar [Avaliar [Tabela [optiongamma [x, j],
"Call Gamma Option \ npara diferentes vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Aqui está a expressão analítica para o rho da opção de venda xyzft.
Em [30]: = Rho [xyzft, liquidação, r]
Esta é uma aproximação numérica.
Definimos o rho da opção abcft como uma função de duas variáveis, x e t, o preço do ativo subjacente e o tempo até o vencimento, respectivamente.
Em [32]: = optionrho [x_, t_] = Rho [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico da opção rho muda conforme o tempo de maturação varia.
Em [33]: = Plotar [Avaliar [Tabela [optionrho [x, j],
"Opção de compra para diferentes vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Aqui está a expressão analítica para o lambda da opção de venda xyzft. Kappa, vega e epsilon são algumas vezes usados ​​em vez de lambda.
Em [35]: = Lambda [xyzft, liquidação, r]
Esta é uma aproximação numérica.
Definimos o lambda da opção abcft como uma função de duas variáveis, x e t, o preço do ativo subjacente e o tempo até o vencimento, respectivamente.
Em [37]: = optionlambda [x_, t_] = Lambda [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico da opção lambda muda conforme o tempo de maturidade varia.
Em [38]: = Plotar [Avaliar [Tabela [optionlambda [x, t],
"Opção de compra Lambda \ nfor Diferentes vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Aqui está a expressão analítica para a elasticidade da opção de venda xyzft.
Em [40]: = Elasticidade [xyzft, liquidação, r]
Esta é uma aproximação numérica.
Definimos a elasticidade da opção abcft como uma função de duas variáveis, x e t, o preço do ativo subjacente e o tempo até o vencimento, respectivamente.
Em [42]: = optionelasticity [x_, t_] = Elasticidade [abcft,
ToCalendar [ToJulian [liquidação] + andar [t]], r] /.
Isso ilustra como o gráfico da elasticidade da opção muda à medida que o tempo até o vencimento varia.
Em [43]: = Plotar [Avaliar [Tabela [opçãoelasticidade [x, t],
PlotLabel - & gt; "Elasticidade da opção de chamada \ n" & lt; & gt;
"para diferentes vencimentos",
Aqui está o gráfico tridimensional equivalente.
Função de volatilidade implícita.
Isso calcula a volatilidade implícita.
Em [45]: = ImpliedVolatility [xyzft, settlement, r, val1]
Para usar o modelo de Black-Scholes, precisamos conhecer a volatilidade do ativo subjacente. A função HistoricalVolatility calcula a estimativa da probabilidade máxima da volatilidade do ativo, dada uma lista de preços passados.
Lemos os preços de um ano de ações da IBM a partir do arquivo IBM-90.prc como pares.
Aqui está o gráfico dos preços da IBM.
Em [47]: = ListPlot [preços [IBM], PlotJoined - & gt; Verdade];
Agora calculamos a estimativa da probabilidade máxima para a volatilidade das ações da IBM. Esta é a volatilidade diária desde que usamos os preços das ações diárias.
Para obter uma estimativa da volatilidade anual, multiplicamos pela raiz quadrada do número de dias em um ano. Normalmente, só tomamos o número de dias de negociação, que é cerca de 250.
A distribuição normal cumulativa é frequentemente usada em finanças modernas e especialmente no contexto de precificação de opções. Aqui está o gráfico da função de distribuição normal padrão cumulativa.
Sua derivada em relação a x é de fato a distribuição normal padrão.
Aqui está o gráfico da distribuição normal padrão.

Opções
fornece a lista de opções padrão atribuídas a um símbolo.
fornece as opções explicitamente especificadas em uma determinada expressão, como um objeto gráfico.
fornece opções associadas a um fluxo específico.
fornece opções associadas a um objeto externo, como um NotebookObject.
fornece a configuração para o nome da opção.
fornece uma lista das configurações para o nome das opções i.
Muitos construíram o # 8208; em funções permitem que você forneça argumentos adicionais que especificam opções com regras do nome do formulário - & gt; valor . Opções [f] fornece a lista de regras a serem usadas para as opções associadas a uma função f, se nenhuma regra explícita for fornecida quando a função for chamada. Opções sempre retorna uma lista de regras de transformação para nomes de opções. Você pode atribuir um valor a Opções [símbolo] para redefinir todas as configurações de opção padrão de uma função. SetOptions [símbolo, nome - & gt; value] pode ser usado para especificar opções padrão individuais. Você pode usar Opções nos objetos InputStream e OutputStream. Se houver apenas um fluxo com um nome específico, você poderá fornecer o nome como uma string como o argumento de Opções. Se obj for um objeto de front end, como $ FrontEnd, NotebookObject ou CellObject, o kernel enviará uma solicitação ao front end para encontrar o resultado. Valores explícitos são encontrados para opções associadas às células, mesmo que essas opções sejam definidas apenas no estilo, no bloco de notas ou no nível global.
Exemplos básicos & # 160; & # 160; (2)
Veja a lista de opções para a função LinearSolve:

Estratégias Básicas de Negociação de Opções.
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