Binary ตัวเลือก Monte ติคาร์โล

ได้รับสัญญาการจำลองแบบสดของธุรกิจการค้าโดยใช้วิธีมอนติคาร์โลระหว่างการโปรโมตวิดีโอซึ่งเป็นภาพหน้าจอด้านบน ไม่ใช่การซื้อขายสดนี่เป็นเพียงภาพหน้าจอที่ทำขึ้นเพื่อให้ปรากฏเป็นบัญชีสด บัญชีซื้อขายหลักทรัพย์แบบจำลองไบโอเทคมอนติคาร์โลข้างต้นแสดงให้เห็นถึงการจำลองแบบเดียวกับที่หลอกลวงตัวเลือกไบนารีส่วนใหญ่ใช้ในการพิสูจน์ว่ามีการหลอกลวง คุณไม่สามารถเชื่อหน้าจอของอะไรวันนี้ด้วยตัวเลือกไบนารีเนื่องจากมีการหลอกลวงตัวเลือกไบนารีมากมายลอยรอบออกมี ในตอนท้ายวิดีโอโปรโมชั่น The Monte Carlo Method สำหรับซอฟต์แวร์ตัวเลือกไบนารีของเขาไม่สามารถบรรลุการเรียกร้องค่าความมั่งคั่งขนาดใหญ่ได้ Theres ไม่มีอะไรน่าเชื่อถือให้โดยวิดีโอโปรโมชั่นมอนติคาร์โลวิธี การจำลองซอฟต์แวร์เทรดดิ้งไม่เป็นความจริงแม้ว่าจะมีการอ้างถึงการจำลองการซื้อขายจริงแบบสด คำพยานที่ให้ไว้ยังไม่น่าเชื่อ ความกระตือรือร้นของพวกเขาปลอมและขาดหลักฐานในประจักษ์พยานของพวกเขาเกี่ยวกับว่าพวกเขาพยายามซอฟต์แวร์และ havent เพียงแค่ดึงออกจากถนนและให้ 5 พูดคุยเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่เป็นเรื่องยากที่จะเชื่อ ฉันมีเวลาที่ยากลำบากในความเชื่อมั่นในซอฟต์แวร์ตัวเลือกไบนารีบนคำจากปากคนเดียวโดยผู้ที่มีการส่งเสริมซอฟต์แวร์ Binary Option หากผู้สร้างสรรค์วิธีการของ Monte Carlo ไม่สามารถใส่ความพยายามอย่างพอเพียงในสิ่งที่ทำได้ง่ายๆเพียงเท่าที่วิดีโอโปรโมตซอฟต์แวร์ Monte Carlo Method แล้วจะมีความซับซ้อนมากขึ้นได้อย่างไรเนื่องจากซอฟต์แวร์ Monte Carlo Method ได้รับความไว้วางใจหรือเชื่อถือได้หากมองไปที่ Monte วิดีโอโปรโมชัน Carlo Method ไม่เพียงพอที่จะชักจูงให้ใครค้าขายที่อื่นได้โปรดดู Booty Binary Option Scam Tactics และ Monte Carlo Method ของฉันด้านล่าง: กลวิธีการหลอกลวงแบบ Binary ทั่วไปที่ใช้ในวิดีโอวิธีการมอนติคาร์โลวิธีการโปรโมตวิดีโอ: The limited spots - The Monte Carlo ซอฟต์แวร์วิธีแนะนำจุด จำกัด สำหรับนักลงทุนแบบไบนารีตัวเลือกใด ๆ ที่สนใจโดยเคาน์เตอร์ในเว็บไซต์วิธีมอนติคาร์โล กลวิธีการหลอกลวงนี้ใช้เพื่อดึงดูดนักลงทุนรายใดก็ตามที่ลงชื่อสมัครใช้ด้วยแรงกระตุ้นและไม่ควรเชื่อ มีจุดมากที่เปิดอยู่กับซอฟต์แวร์ใด ๆ ที่มีคำถามที่ใช้กลวิธีนี้ กลายเป็นเศรษฐีในช่วงกลางคืน - วิดีโอโปรโมชั่นมอนติคาร์โลวิธีการไม่ได้ระบุนี้ แต่จำนวนเงินที่สั้นของเวลาทุกคนที่แสดงในวิดีโอโปรโมชั่นวิธีมอนติคาร์โลได้กลายเป็นเศรษฐีให้ทุกคนประทับใจการใช้ซอฟต์แวร์จะได้รับนับล้านของพวกเขาเช่นเดียวกับได้อย่างรวดเร็ว . เบ็ดล้านเป็นหนึ่งที่ไม่สมจริง แต่ใช้กันทั่วไปโดยการหลอกลวงตัวเลือกไบนารีมากที่สุดเช่นวิธีมอนติคาร์โล การหลอกลวงจำนวนมากใช้วิธีนี้เช่น Monte Carlo Method, Cash Club Millionaire, 7 Figure Club และ 50k Mission ไม่มีประสบการณ์ที่ต้องใช้วิธีมอนติคาร์โลอ้างว่าไม่มีความจำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์เทรดดิ้งไบนารีตัวเลือก ขอแนะนำให้มีที่โบรกเกอร์ตัวเลือกไบนารีขั้นต่ำรู้ถึงโบรกเกอร์ Binary Option Broker ที่เป็นมืออาชีพและมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น มีการหลอกลวงตัวเลือกไบนารีจำนวนมากในตลาดและอ้างว่าไม่มีประสบการณ์ที่จำเป็นเป็นกลยุทธ์ที่ scammer จะใช้เพื่อให้ความเชื่อมั่นและความไว้วางใจในซอฟต์แวร์ของตน โบรกเกอร์ตัวเลือกไบนารีระดับมืออาชีพและความน่าเชื่อถือและนักออกแบบซอฟต์แวร์เพื่อการค้าต้องการให้ผู้ค้า Binary Option ประสบความสำเร็จและจัดหาเครื่องมือที่จำเป็น มอนติคาร์โลวิธีการตรวจสอบซอฟแวร์: Auto Trader - ซอฟต์แวร์ Monte Carlo วิธีการคือการซื้อขายอัตโนมัติซึ่งจะเหมาะถ้าซอฟต์แวร์ตัวเองปฏิบัติตามสัญญาวิดีโอ testifies ไป โฆษณา 200.00 ใน 14 วันที่โฆษณาในเว็บไซต์ของ Monte Carlo Method แต่น่าเสียดายที่ในขณะนี้ไม่มีใครได้อ้างว่ามีกำไรเช่นนี้โดยใช้ซอฟต์แวร์ซึ่งทำให้การซื้อขายรถยนต์กับซอฟต์แวร์หลอกลวงไร้ประโยชน์ ซอฟต์แวร์ฟรี - ในขณะนี้ซอฟต์แวร์วิธีมอนติคาร์โลฟรี แต่คุณจะต้องทำการฝากเงินกับโบรกเกอร์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมอนติคาร์โลมีวิธี โบรกเกอร์ที่เชื่อถือได้หนึ่งในโบรกเกอร์ที่เชื่อถือได้ของ Monte Carlo คือ GT Options มีหลายข้อร้องเรียนจำนวนมากที่ซ้อนกันกับโบรกเกอร์นี้เกี่ยวกับปัญหาการถอนเงิน GT Option ใช้โบนัสลงชื่อสมัครใช้ที่คุณได้รับโบนัสสำหรับการลงชื่อสมัครใช้และการฝากเงิน 250 หรือมากกว่าโบรกเกอร์ต้องการเงินฝากมากกว่าจำนวนขั้นต่ำ ในการถอนเงินของคุณคุณจำเป็นต้องทำการค้าและรับ 20X จำนวนเงินเท่ากับโบนัสที่คุณได้รับเงินมัดจำซึ่งเป็นปัญหาเนื่องจากซอฟต์แวร์หลอกลวงส่วนใหญ่เช่น Monte Carlo Method โดยทั่วไปจะกินเงินของคุณในการสูญเสียการค้าและ คุณจะต้องฝากอีกครั้งและอีกครั้ง ซอฟต์แวร์มอนติคาร์โลวิธีการซื้อขายไบนารีตัวเลือกคือเศร้าเพียงอีกหลอกลวงใหญ่ หลังจากตรวจสอบการอ้างสิทธิ์ในเรื่องความร่ำรวย Binary Review Panther นี้ไม่มีเหตุผลใดที่จะเชื่อได้ว่าสามารถทำให้คุณเป็นล้าน ๆ คนที่อ้างสิทธิ์หรือมีกำไรสำหรับเรื่องนี้และไม่ควรคิดถึงการลงทุนในซอฟต์แวร์ตัวเลือกไบนารีที่ผิดพลาดนี้ หลักฐานการซื้อขายของ Monte Carlo ไม่เพียงพอที่จะพิสูจน์ได้ว่าระบบทำงานได้ดีและมีพยานหลักฐานให้เชื่อเช่นเดียวกับคำเบิกความที่จ่ายเงินอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อสนับสนุนการหลอกลวงอื่น ๆ ของ Binary Option มีซอฟท์แวร์การซื้อขายไบนารีตัวเลือกอื่น ๆ อีกมากมายที่มีมูลค่าการกระทำและการลงทุนด้านนอกของขยะตัวเลือกไบนารีนี้ สำหรับรายการปัจจุบันของซอฟต์แวร์ Top Binary Option คลิกที่นี่. โชคดีที่การค้าการตรวจสอบตัวเลือกไบนารี PantherDigital ตัวเลือกราคา: การปรับปรุงขั้นตอนวิธีมอนติคาร์โลพิจารณาตัวเลือกใส่สินทรัพย์หรือไม่มีอะไรกับหกเดือนที่จะหมดอายุ (S70, K65, R7) และ (sigma 27. ) การประเมินมูลค่าของนี้ (p70e N (-0.4836) 21.2461) ในขณะที่การจำลอง Monte Carlo มาตรฐานโดย Matlab สำหรับตัวอย่างนี้มีคำตอบ 21.45 อัลกอริทึมของมอนติคาร์โลที่ปรับเปลี่ยนแล้วสมมติให้เราสมมติว่า ((Omega, mathcal, Q)) เป็นพื้นที่ที่น่าจะเป็นและการวิวัฒนาการของราคาสินทรัพย์อ้างอิงจะเป็นไปตามรูปแบบทางเรขาคณิตของ Brownian โดยมีอัตราการตอบแทนที่คาดว่าจะคงที่ (rgt0) และความผันผวนคงที่ sigma gt0) ของราคาทรัพย์สินนั่นคือที่ไหน (W) เป็นมาตรฐานของ Brownian สมการของรูปแบบ (5) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการอธิบายปรากฏการณ์ในชีวิตจริงจำนวนมากที่มีความไม่แน่นอนและมีการศึกษาเกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาเชิงตัวเลขของพวกเขา 5. 19. จากสูตร Itos การแก้ปัญหาการวิเคราะห์ของ (5) ตอบสนองโดยใช้วิธีการ Monte Carlo, ค่าที่คาดว่าจะได้รับจากการลดหย่อนค่าใช้จ่ายของ terminal จะอยู่ภายใต้มาตรการที่มีความเสี่ยงเป็นกลาง Q โดยค่าเฉลี่ยตัวอย่างของการจำลอง M ที่ (Lambda (S, tau)) คือฟังก์ชันการจ่ายเงินที่ได้รับส่วนลดและ (widetilde) เป็นระยะเวลาในการตี (tau) ข้อผิดพลาดทั่วโลกสามารถแบ่งออกเป็นข้อผิดพลาดครั้งแรกที่กดปุ่มและสถิติ ข้อผิดพลาดจากทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางข้อผิดพลาดทางสถิติ (varepsilon) ใน (8) มีขอบเขตด้านบนต่อไปนี้ที่ (b) เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่างของค่าฟังก์ชัน (Lambda (S, widetilde)) และ (c0) เป็นค่าบวกคงที่เกี่ยวข้องกับช่วงความเชื่อมั่น ตัวอย่างเช่น (c01.96) สำหรับ (95,) ของช่วงความเชื่อมั่น ในทางกลับกันข้อผิดพลาดครั้งแรกของเวลาตี (varepsilon) ใน (8) เป็นค่าประมาณโดยใช้ความน่าจะเป็นเกินกว่าที่กำหนดโดยกำหนดราคาสินทรัพย์ในแต่ละขั้นตอน ให้เราพิจารณาช่วงเวลา 0, T เป็น N subinterval สม่ำเสมอ (0 t0 lt t1 ltcdots lt tN T. ) จากนั้นคำนวณ (S: S) ในแต่ละขั้นตอนเวลา (n 0 N-1) โดยที่ (Delta tn ) และ (Delta wn) หมายถึงการเพิ่มเวลา (Delta tn t-tn) และการเพิ่ม Wiener (Delta Wn W-W n) สำหรับ (n 0, ldots, N-1) นอกจากนี้สำหรับการขึ้นและลง กรณี barrier, ประมาณเวลาตีครั้งแรก (widetilde) สามารถกำหนดโดยเริ่มต้น widetilde: inf lbrace tn, n1, ldots, N: SN ge Brbrace จบด้วยราคากั้นที่กำหนดข. ความคิดคือการใช้ความน่าจะเป็นที่เกินควรในแต่ละขั้นตอน (pn) หมายถึงความเป็นไปได้ที่ว่ากระบวนการแพร่กระจาย X จะออกจากโดเมน D ที่ (tin tn, t) โดยค่าที่กำหนด (Xn) และ (X) ในกรณีครึ่งหนึ่งของช่วงครึ่งหนึ่ง (D (-infty. B)) สำหรับค่าคงที่ B ความน่าจะเป็น (pn) มีนิพจน์ง่ายๆโดยใช้กฎหมายของ Brownian bridge ดูที่ 14 ดังนั้นเมื่อ (เบต้า (x1)) เป็นส่วนการแพร่ของ (Xn) ด้วย (x1 lt B) และ (x2 lt B. ) สำหรับโดเมนทั่วไปในมิติที่สูงขึ้นความน่าจะเป็นสามารถประมาณโดยการขยาย asymptotic ใน (Delta tn) 2. สำหรับตัวเลือก barrier ขึ้นและลงในแต่ละช่วงเวลา (tin tn, t,) เราคำนวณ (Sn) และ (S) โดย (10) ถึงแม้ว่า (Sn) และ (S) จะไม่กระทบต่ออุปสรรคเช่น Sn = B) และ (S lt B) เส้นทางต่อเนื่อง (S,) อาจชนกำแพง (tau in tn, t.) ในการประมาณเหตุการณ์การกดปุ่มนี้เราจะสร้างตัวแปรสุ่มแบบกระจาย (u) และ เปรียบเทียบกับความน่าจะเป็น (pn) ใน (11) ถ้า (pn lt un) แล้วเรายอมรับว่าเส้นทางที่ต่อเนื่อง (S) ไม่ได้ชนกับอุปสรรคในระหว่างช่วงเวลานี้ (tin tn, t) เนื่องจากความน่าจะเกินจะมีน้อยมากเช่นเหตุการณ์การกดปุ่มเกิดขึ้นไม่ค่อยเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามหาก (pn ge un,) ความเป็นไปได้ที่เส้นทางต่อเนื่อง (S) จะกระทบกับอุปสรรคสูงดังนั้นเราจึงถือว่า Stau ge B) ที่ (tau in tn, t.) ดังนั้นเราจึงมีเงินคืน R และเริ่มต้นเส้นทางตัวอย่างต่อไปคือค่าของตัวเลือก barrier ของเส้นทางนี้คือ (V (S0, 0) Re,) โดยที่ R คือเงินคืนที่กำหนด (tau) เราอาจเลือกจุดกึ่งกลาง (widetilde (tnt) 2) ตัวเลือก barrier แบบดิจิตอลตัวเลือก barrier ดิจิทัลสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ Barrier แบบไม่มีเงินสดหรือไม่มีเลย ตัวเลือก. การจ่ายเงินเหล่านี้ไม่ว่าจะเป็นจำนวนเงินสดที่กำหนดไว้หรือไม่มีอะไรขึ้นอยู่กับว่าราคาสินทรัพย์มีปัญหาหรือไม่ ตัวเลือกสิ่งกีดขวางสินทรัพย์หรือไม่มีเลย การจ่ายเงินเหล่านี้เป็นมูลค่าของสินทรัพย์หรือไม่มีอะไรขึ้นอยู่กับว่าราคาสินทรัพย์มีปัญหาหรือไม่ Rubinstein และ Reiner นำเสนอชุดสูตรที่สามารถใช้ในการกำหนดราคา 20 ชนิดที่แตกต่างกันของตัวเลือก barrier ที่เรียกว่าไบนารี 21 พิจารณาตัวเลือกการตัดเงินสดหรือไม่ - ไม่มีเลยเมื่อครบกำหนด 6 เดือน ราคาสินทรัพย์คือ (S105) คือราคาการตีราคาคือ (K102) อุปสรรคคือ (B100) การจ่ายเงินสด (x15) อัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยง (r10) ต่อปีและความผันผวน ( sigma 20,) ต่อปี การใช้สมการด้านล่างค่าของตัวเลือก barrier digital นี้คือ 0.0361 การจำลองมาตรฐาน Monte Carlo สำหรับตัวอย่างนี้มีคำตอบ 0.42 และการจำลอง Monte Carlo ใหม่ที่ดำเนินการใน Matlab ด้วย (M10,000) มีคำตอบคือ 0.0088 รูปที่ 2 แสดงการเปรียบเทียบระหว่างค่าที่แน่นอนและค่า Monte Carlo ใหม่สำหรับตัวอย่างนี้และรูปที่ 2 3 แสดงการเปรียบเทียบระหว่าง MC มาตรฐานและข้อผิดพลาด MC ที่ปรับปรุงขึ้น ค่าที่ถูกต้องและใหม่สำหรับ Monte Carlo สำหรับตัวอย่างที่ 1 การเปรียบเทียบข้อผิดพลาดโดยประมาณระหว่าง MC มาตรฐานกับ MC ที่ปรับปรุงแล้วสำหรับตัวอยางที่ 1 ตัวเลือกดิจิทัลแบบ double barrier Hui ได้เผยแพร่สูตรแบบปิดสำหรับการประเมินค่าตัวเลือกไบนารีก . อุปสรรคสองครั้งแบบ knock-in หนึ่งครั้งจะจ่ายออกเป็นจำนวนเงินสด x เมื่อครบกำหนดหากราคาทรัพย์สินแตะที่กั้นด้านล่าง L หรือบน U ก่อนหมดอายุ ตัวเลือกนี้จะจ่ายเป็นศูนย์ถ้าไม่ได้รับอุปสรรคใด ๆ ในระหว่างอายุการใช้งานของตัวเลือก ในทำนองเดียวกันการเคาะออกจ่ายออกจำนวนเงินสดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า x ที่ครบกําหนดถ้าอุปสรรคที่ต่ำกว่าหรือสูงกว่าจะไม่ถูกตีในช่วงอายุการใช้งานของตัวเลือก หากราคาสินทรัพย์อ้างอิงแตะที่อุปสรรคใด ๆ ในช่วงอายุของตัวเลือกตัวเลือกจะหายไป การใช้ชุดฟูริเยร์ไซน์เราสามารถแสดงให้เห็นว่าค่าความเสี่ยงตามธรรมชาติของเงินสดที่เป็นอุปสรรคสองชั้นหรือไม่มีการเคาะออกคือ: ตารางที่ 1 แสดงตัวอย่างค่าสำหรับตัวเลือกไบนารีแบบ double-barrier แบบ knock-out สำหรับการเลือกอุปสรรคและความผันผวนและค่าต่างๆ ของพวกเขาจำลองด้วย (M10, 000) โดยใช้ใหม่ Monte Carlo ใน Matlab นอกจากนี้รูป 4 แสดงการเปรียบเทียบระหว่างค่าที่แน่นอนและค่า Monte Carlo ใหม่ในตัวอย่างนี้กับ (sigma 0.1) และรูปที่ 4 5 แสดงการเปรียบเทียบระหว่าง MC มาตรฐานและข้อผิดพลาด MC ที่ปรับปรุงขึ้น การเปรียบเทียบการประมาณค่าเชิงตัวเลขโดยใช้ MC ที่ปรับปรุงแล้วสำหรับตัวอย่างที่ 2 การเปรียบเทียบข้อผิดพลาดโดยประมาณระหว่าง MC มาตรฐานกับ MC ที่ปรับปรุงแล้วสำหรับตัวอย่างที่ 2 กับข้อสรุป (sigma 0.1) ในบทความนี้เราได้เสนอแนวทาง Monte Carlo ใหม่ที่มีประสิทธิภาพสำหรับค่าประมาณของ อุปสรรคดิจิตอลและอุปสรรคสองครั้งเพื่อคำนวณเวลาตีราคาแรกของราคากั้นโดยใช้สินทรัพย์อ้างอิง ข้อผิดพลาดโดยประมาณของวิธีการใหม่ลู่เข้ามาได้เร็วกว่าวิธีมาตรฐานมอนติคาร์โล การทำงานในอนาคตจะเป็นการขยายความคิดนี้ไปสู่ปัญหาการแพร่กระจายทั่วไปและในทางทฤษฎีจะศึกษาอัตราการลู่เข้าของข้อผิดพลาดโดยประมาณและยังกำหนดตัวเลือก barrier ดิจิทัลด้วยวิธีการอื่นเช่น SMC และเปรียบเทียบผล กิตติกรรมประกาศผู้เขียนรู้สึกขอบคุณผู้ตัดสินในการอ่านอย่างรอบคอบข้อคิดเห็นที่ลึกซึ้งและคำแนะนำที่เป็นประโยชน์ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงผลงาน Appolloni, E. Ligori, A. วิธีต้นไม้ที่มีประสิทธิภาพสำหรับกำหนดราคาสิ่งกีดขวางทางดิจิทัล (2014) arxiv. orgpdf1401.2900 Baldi, P. asymptotics สำหรับความน่าจะเป็นของการออกจากโดเมนและแอ็พพลิเคชันเพื่อจำลอง แอน Probab 23. 16441670 (1995) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Ballestra, L. V. การอนุมานเชิงพื้นที่ซ้ำ: วิธีการที่มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับการกำหนดราคาทางเลือก J. Comput Appl คณิตศาสตร์. 256 8391 (2014) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Bingham, N. Kiesel, R. การประเมินค่าความเสี่ยง - เป็นกลาง: การกำหนดราคาและการป้องกันความเสี่ยงจากตราสารอนุพันธ์ทางการเงิน Springer, New York (2004) CrossRef MATH Google Scholar Cortes, J. C. Jodar, L. Villafuerte, L. การแก้สมการเชิงอนุพันธ์เชิงตัวเลขด้วยวิธีตัวเลข คณิตศาสตร์. คอมพิวเต แบบ 45 757765 (2007) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Cox, J. C. Rubinstein, M. ตัวเลือกตลาด Prentice Hall, New Jersey (1985) Google Scholar Gobet, E. การประมาณจุดอ่อนของการแพร่กระจายตายโดยใช้รูปแบบของออยเลอร์ Stoch กระบวนการ. Appl 87 167197 (2000) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Haug, E. G. สูตรการกำหนดราคา บริษัท McGraw-Hill, New York (2007) Google Scholar Hui, C. H. ค่าตัวเลือกไบนารีแบบคู่ทางเดียว Appl Financ Econ 6. 343346 (1996) CrossRef Google Scholar Hyong-Chol, O. Dong-Hyok, K. Jong Jun, J. Song-Hun, R. Integrals ของตัวเลือกไบนารีที่สูงขึ้นและพันธบัตรที่ผิดนัดกับข้อมูลดีฟอลต์แบบไม่ต่อเนื่อง อิเล็กตรอน. J. คณิตศาสตร์ ทางทวารหนัก Appl 2. 190214 (2014) MathSciNet Google Scholar Jansons, K. M. Lythe, G. D. การแก้สมการเชิงอนุพันธ์เชิงตัวเลขอย่างมีประสิทธิภาพด้วยการใช้เวลาก้าวเป็นขั้นเป็นตอน ๆ J. Stat สรวง 100 10971109 (2000) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Jerbi, Y. Kharrat, M. การคาดการณ์ตามเงื่อนไขตามกระบวนการ J โดยใช้แคลคูลัส Malliavin ใช้กับการกำหนดราคาตัวเลือกของอเมริกัน J. Stat คอมพิวเต งิ้ว 84. 24652473 (2014) MathSciNet CrossRef Google Scholar Karatzas, I. Shreve, S. E. การเคลื่อนที่ของ Brownian และ Stochastic Calculus Springer, New York (1991) MATH Google Scholar Kim, B. Wee, I. S. การกำหนดราคาของตัวเลือกเอเชียทางเรขาคณิตภายใต้รูปแบบความผันผวนของ Hestons ควอนท์ ครีบ. 14. MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Mannella, R. การดูดซับขอบเขตและการหยุดที่เหมาะสมในสมการเชิงอนุพันธสโตคาสติค สรวง เลทท์ A 254 257262 (1999) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Mehrdoust, F. จำลองแบบจำลอง Monte Carlo แบบใหม่สำหรับการกำหนดราคาในเอเชีย J. Stat คอมพิวเต งิ้ว 85 507516 (2015) MathSciNet CrossRef Google Scholar Moon, K. อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับ Monte Carlo สำหรับตัวเลือกกั้นราคา Comm คณิตศาสตร์เกาหลี Soc 23. 285294 (2008) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Nouri, K. Ranjbar, H. Mean convergence สแควร์ของการแก้ปัญหาเชิงตัวเลขของสมการเชิงอนุพันธ์แบบสุ่ม เมดิเตอร์เรเนียน J. คณิตศาสตร์ 12. 11231140 (2015) MathSciNet CrossRef MATH Google Scholar Palan, S. ตัวเลือกดิจิทัลและประสิทธิภาพในตลาดสินทรัพย์ทดลอง J. Econ Behav อวัยวะ 75 506522 (2010) CrossRef Google Scholar Rubinstein, M. Reiner, E. ถอดรหัสรหัสไบนารี ความเสี่ยง Mag 4. 7583 (1991) Google Scholar Wilmott, P. Derivatives: ทฤษฎีและการปฏิบัติของวิศวกรรมการเงิน Wiley, New York (1998) Google Scholar Zhang, L. Zhang, W. เสี่ยว, W. Shi, X. วิธีการจำลองแบบน้อยที่สุดที่มีการปรับเปลี่ยนค่าเพื่อเลือกตัวเลือก barrier ของอเมริกัน คอมพิวเต Econ 44. 489506 (2014) CrossRef Google Scholar ข้อมูลเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ผู้แต่ง 2016 Open Access บทความนี้เผยแพร่ภายใต้ข้อกำหนดของใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์สากลที่อนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 (creativecommons. orglicensesby 4.0) ซึ่งอนุญาตให้มีการใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำได้โดยไม่ จำกัด สื่อใด ๆ ที่คุณให้เครดิตที่เหมาะสมกับผู้แต่งต้นฉบับและแหล่งที่มาให้ลิงก์ไปยังใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์และระบุว่ามีการเปลี่ยนแปลงหรือไม่ Authors and Affiliations Kazem Nouri 1 ผู้แต่งอีเมล์ Behzad Abbasi 1 Farahnaz Omidi 1 Leila Torkzadeh 1 1. ภาควิชาคณิตศาสตร์คณะคณิตศาสตร์สถิติและวิทยาการคอมพิวเตอร์ Semnan University Semnan Iran เกี่ยวกับบทความนี้การเลือกราคา - วิธีการ Monte-Carlo วิธีการของ Monte-Carlo สำหรับตัวเลือกการกำหนดราคาที่ผลตอบแทนจะขึ้นอยู่กับเส้นทาง (เช่นตัวเลือกย้อนกลับตัวเลือกเอเชียและตัวเลือกการแพร่กระจาย) หรือตัวเลือกที่ผลตอบแทนจะขึ้นอยู่กับตะกร้าของสินทรัพย์อ้างอิง (แทนที่จะเป็นเพียงเนื้อหาเดียว) บทแนะนำนี้กล่าวถึงแนวคิดทางคณิตศาสตร์พื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังวิธี Monte-Carlo บทแนะนำอื่น ๆ เกี่ยวกับเทคนิคการลดความแปรปรวนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการจำลองแบบ Monte-Carlo ตัวเลือกการกำหนดราคาที่ขึ้นอยู่กับตะกร้าของสินทรัพย์อ้างอิง และวิธี Longstaff-Schwartz สำหรับการใช้เทคนิค Monte-Carlo ในการกำหนดราคาตัวเลือกสไตล์อเมริกัน คำแนะนำเกี่ยวกับการใช้เทคนิค Monte-Carlo สำหรับการกำหนดราคาตัวเลือกต่างๆที่ใช้ใน MATLAB อาจมีอยู่ในหน้า Software Tutorials เช่นเดียวกับเทคนิคการกำหนดราคาตัวเลือกอื่น ๆ วิธีการ Monte-Carlo ใช้กับตัวเลือกราคาโดยใช้สิ่งที่อยู่ในขั้นตอนสามขั้นตอน ขั้นตอนที่สามคือการคำนวณราคาในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นของสินทรัพย์อ้างอิง คำนวณผลตอบแทนของตัวเลือกสำหรับแต่ละเส้นทางราคาพื้นฐานที่เป็นไปได้ ส่วนลดผลตอบแทนย้อนกลับไปในวันนี้และกำหนดค่าเฉลี่ยเพื่อกำหนดราคาที่คาดไว้ วิธีมอนติคาร์โลแตกต่างจากเทคนิคการกำหนดราคาทางเลือกอื่น ๆ ในลักษณะที่มีการสร้างราคาสินทรัพย์ในอนาคต ส่วนเส้นทางสินทรัพย์จำลองต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการสร้างเส้นทางเหล่านี้สำหรับโมเดลล็อกไฟล์ปกติมาตรฐานสำหรับราคาสินทรัพย์ที่เป็นตราสารทุน อย่างไรก็ตามเทคนิคอาจใช้กับเนื้อหาใด ๆ ที่ทำตามขั้นตอนใด ๆ ที่สุ่ม (ซึ่งอาจมีการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม) ขั้นตอนแรกในการใช้วิธีการ Monte-Carlo คือการสร้าง (เป็นจำนวนมาก) ราคาสินทรัพย์ในอนาคตที่อาจเกิดขึ้น โดยการเลือกแบบจำลอง (stochastic) ที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาเวลาของสินทรัพย์อ้างอิงและจำลองแบบจำลองตามเวลา ตัวอย่างเช่นรูปแบบมาตรฐานสำหรับการวิวัฒนาการของราคาตราสารทุนจะได้รับจากกระบวนการ Weiner S (0): ราคาหุ้นปัจจุบัน S (Deltat): ราคาหุ้นในเวลา (เล็ก) ในอนาคต Deltat: การเพิ่มขึ้นเล็กน้อยของเวลา mu: ผลตอบแทนที่คาดหวัง sigma: ความผันผวนที่คาดไว้ epsilon: สุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงแบบมาตรฐาน การใช้สมการที่ 1 ซ้ำ ๆ ช่วยให้สามารถสร้างเส้นทางสินทรัพย์หลายแห่งในอนาคต (ระหว่างนี้และหมดอายุ) ได้ ตัวอย่างของ 10 เส้นทางดังกล่าวจะได้รับในรูปที่ 1 ราคาอ้างอิงในแต่ละขั้นตอนเวลาตามเส้นทางแต่ละครั้งจะถูกสร้างขึ้นโดยการสุ่มตัวอย่างซ้ำจากการแจกแจงมาตรฐานมาตรฐานและใช้สมการที่ 1 โดยปกติแล้วจะมีหลายพันถ้าไม่นับหมื่นของเส้นทางจำลอง ต้องสร้างขึ้นเพื่อให้สามารถคำนวณราคาตัวเลือกได้อย่างถูกต้อง เส้นทางที่สร้างขึ้นอีกจำลองจะดำเนินการและด้วยเหตุนี้อีกต่อไปเวลานำไปราคาตัวเลือก เทคนิคการลดค่าความแปรปรวนได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อลดจำนวนการจำลองที่จำเป็นในการสร้างราคาตัวเลือกที่ถูกต้อง เมื่อตัวเลือกขึ้นอยู่กับตะกร้าของสินทรัพย์อ้างอิงหลายเส้นทางต้องมีการเชื่อมโยงหลายรูปแบบ วิธีการสร้างเส้นทางที่มีความสัมพันธ์ที่เหมาะสมได้รับการกล่าวถึงในบทแนะนำเส้นทางการจำลองแบบสหสัมพันธ์ การกำหนดราคาทางเลือกเมื่อเส้นทางสินทรัพย์ได้รับการจำลองพวกเขาจะใช้ในการกำหนดราคาตัวเลือกตามสูตร payoff ตัวเลือก ตัวอย่างเช่นพิจารณาตัวเลือกง่ายๆในเอเชียที่ผลตอบแทนเป็นหน้าที่ของราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์อ้างอิงตลอดอายุของตัวเลือก สำหรับตัวเลือกการวางและเรียกชำระผลตอบแทนคือสมการที่ 2: การชำระเงินสำหรับ Option เอเชียซึ่ง A คือค่าเฉลี่ยของราคาสินทรัพย์ตลอดอายุการใช้งานและ X คือการนัดหยุดงาน ราคาของตัวเลือกเอเชียจะถูกคำนวณโดยใช้แบบจำลอง Monte-Carlo โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ 4 ขั้นตอนโดยเฉลี่ยราคาสินทรัพย์สำหรับแต่ละเส้นทางที่จำลอง ใช้สมการที่เหมาะสมของสมการที่ 2 เฉลี่ยค่าตอบแทนสำหรับทุกเส้นทาง ลดผลกลับมาในทางปกติ ตัวอย่างของการใช้ขั้นตอนข้างต้นใน MATLAB จะได้รับในการกำหนดราคา Option เอเชียใน MATLAB tutorial บทแนะนำ Monte-Carlo อื่น ๆ ของ MATLAB จะถูกเชื่อมโยงออกจากหน้า Tutorials Software