QuantLib: Es el StochasticProcess clase adaptar para HJM tipo de modelado?

Question

Me gustaría utilizar el siguiente modelo en QuantLib:

$\frac{dF(t,T)}{F(t,T)} = \sigma_se^{-\beta(T-t)}dW_{t}^{1} + \sigma_L\left(1-e^{-\beta(T-t)}\right)dW_{t}^{2}$

Esta es una reformulación de la Schwartz Smith (modelo deSchwartz-Smith). $F(t,T)$ es el producto del precio futuro y el modelo calibrado para la opción Americana de los precios (opciones sobre futuros).

I plan de proceder de la siguiente manera:

1. Derivar una clase de StochasticProcess para el proceso.
2. Implementar un PricingEngine para la fórmula analítica de opciones europeo.
3. Implementar un PricingEngine para América Opciones. Voy a utilizar el Barone-Adesi/Whaley aproximación. He adaptado el algoritmo para el uso con este modelo. No puedo utilizar la implementación en la biblioteca, aunque. Mi aplicación sigue las líneas de la uno en la biblioteca sólo me falta el plug-in de 3 cosas: la fórmula analítica para la opción europea, el delta y el término que multiplica la segunda derivada respecto de $F$ en el precio de la PDE (los dos primeros provenientes de la europea de precios del motor y la última venida del proceso).
4. Implementar un CalibratedModel.
5. Implementar un CalibrationHelper.

Mi problema es con el punto número 1. Es ACEPTAR el uso de la StochasticProcess clase ? o debería de implementar una clase diferente, porque en realidad estoy en la modelización de una familia de procesos, uno para cada T?

Gracias por cualquier ayuda y pensamientos.

Answer 1

A primera vista, yo diría que está bien. Tendrás que dejar que el constructor de la clase de proceso que tomar la madurez de tiempo, así que usted puede crear diferentes instancias con diferentes $T$.