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Resolución del problema de la integral de la trayectoria en las finanzas cuantitativas mediante el uso del ordenador

He preguntado esto pregunta aquí en Physics SE, pero pensé que algunas partes serían más apropiadas para preguntar aquí. Así que estoy reformulando la pregunta de nuevo.

Sabemos que para el cálculo del valor de la opción, la integral de trayectoria es una forma de resolverlo. Pero la solución que obtengo de la fórmula de Black-Scholes (derivada del pregunta anterior ):

$$\begin{array}{rcl}\mathbb{E}\left[ F(e^{x_T})|x(t)=x \right] & = & \int_{-\infty}^{+\infty} F(e^{x_T}) p(x_T|x(t)=x) dx_T \\ & = & \int_{-\infty}^{+\infty} F(e^{x_T}) \int_{\tilde{x}(t)=x}^{\tilde{x}(T)=x_T} p(x_T|\tilde{x}(\tilde{t})) p(\tilde{x}(\tilde{t})|x(t)=x) d\tilde{x}(\tilde{t}) dx_T \end{array}$$

es muy críptico y simplemente inutilizable en un ordenador.

Mi pregunta es, ¿cómo podemos programar esta solución? O más en general, ¿cómo podemos idear algoritmos informáticos para resolver el problema de la integral de la trayectoria en las finanzas cuantitativas?

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Yaakov Ellis Puntos 15470

Hay muchos enfoques numéricos para resolver integrales estocásticas como la anterior. Suponiendo que no hay una forma cerrada de la mano, el enfoque más fácil es el enfoque de Monte Carlo. Recomiendo consultar el excelente libro de Glasserman "Monte Carlo Methods in Financial Engineering".

Si no está familiarizado con el MC, piense que se trata de evaluar millones de caminos posibles en un espacio de N dimensiones (el espacio de su variable aleatoria x tiempo) y calcular la expectativa de una media ponderada de probabilidad.

Hacer que MC trabaje para ti implica:

  • modelar su distribución con precisión
  • ser capaz de muestrear aleatoriamente su distribución sobre la simulación de forma que se haya muestreado uniformemente sobre su función de probabilidad acumulada
  • tener un buen generador de números aleatorios de N dimensiones con período > número total de muestras
  • varios trucos para reducir el espacio de muestra necesario

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Can Berk Güder Puntos 661

Puede utilizar los métodos de Monte Carlo para generar trayectorias.

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therefromhere Puntos 652

Me parece que estáis complicando el problema más de lo que es en realidad. ¿Cuál es el proceso $X_t$ y ¿cuál es la motivación para encontrar esta expectativa como camino integral? Si quieres encontrar el valor de la integral en la trayectoria del proceso de difusión creo que es indefinido.

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Mr Rowing Puntos 54

No estoy seguro de por qué necesitas usar la relación ESKC para hacer aparecer un punto intermedio ya que tu pago está en el punto final. Hace que todo sea más complejo de lo necesario.

Por lo general, las representaciones de las integrales de trayectoria se implementan entonces como una simulación MC, utilizando que el término de acción de la integral de trayectoria da una representación de la transición de tiempo pequeño, o si se puede resolver la integral de trayectoria en el papel, pues entonces se obtiene una forma más o menos cerrada para su transición y luego se trabaja desde ese punto en adelante.

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