Wycena opcji azjatyckich metodą PDE

Podobne dokumenty
Dokumentacja. Opcje europejskie PDE. Michał Grzelak

Dokumentacja. Portal Mathfinance Wycena opcji paryskich metoda. Wiktor Madejski

Dokumentacja. Portal Mathfinance Wycena skomplikowanych opcji barierowych. Piotr Bochnia, Paweł Marcinkowski

Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji

Dokumentacja. Opcje europejskie PDE. Zbigniew Matczak

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr zimowy 2017/2018

Metody redukcji wariancji

Model Blacka-Scholesa

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr 1

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa

Dokumentacja. Hestona i modeli pokrewnych. Mikołaj Bińkowski Wiktor Gromniak

Różniczkowanie numeryczne

Quantile hedging. czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję. Michał Krawiec, Piotr Piestrzyński

Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab

Modelowanie rynków finansowych z wykorzystaniem pakietu R

Opcje koszykowe a lokaty strukturyzowane - wycena

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych ( )

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

Transmitancje układów ciągłych

Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym

Dokumentacja. Kalibracja parametrów modelu Hestona za rozszerzonego filtra Kalmana. Mikołaj Bińkowski Wiktor Gromniak

Obliczenia iteracyjne

Funkcje dwóch zmiennych

Obliczanie całek. Instytut Fizyki Akademia Pomorska w Słupsku

Rozwiązywanie równań nieliniowych

x y

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Metody numeryczne Wykład 4

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Układy równań i nierówności liniowych

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

Metody numeryczne rozwiązywania równań różniczkowych

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2

ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII

Metoda Różnic Skończonych (MRS)

Metoda elementów skończonych

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Inżynieria Finansowa - Egzamin - 28 stycznia Rozwiązania zadań Wersja z dnia 1 marca 2005, z drobnymi poprawkami

Wycena opcji Dynamika cen akcji: ds(t) = as(t)dt + σs(t)dw (t)

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Zaawansowane metody numeryczne

Inżynieria Finansowa: 9. Wartość opcji i model Blacka-Scholesa w praktyce

Rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych metodą elementów skończonych - wprowadzenie

Układy równań i równania wyższych rzędów

Dokumentacja. równań różniczkowych czastkowych

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Opis systemów dynamicznych w przestrzeni stanu. Wojciech Kurek , Gdańsk

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

przy warunkach początkowych: 0 = 0, 0 = 0

Układy równań liniowych

Równania różniczkowe zwyczajne

KRYTERIA ALGEBRAICZNE STABILNOŚCI UKŁADÓW LINIOWYCH

Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne

Dokumentacja. Wycena opcji europejskich. w modelu Hestona

Przykład 4.1. Ściag stalowy. L200x100x cm 10 cm I120. Obliczyć dopuszczalną siłę P rozciagającą ściąg stalowy o przekroju pokazanym na poniższym

BŁĘDY OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH

Rozwiązywanie układów równań liniowych

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe

Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1

3. Interpolacja. Interpolacja w sensie Lagrange'a (3.1) Dana jest funkcja y= f x określona i ciągła w przedziale [a ;b], która

Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1

Obliczanie cen i parametrów greckich opcji walutowych w modelu Blacka-Scholesa

Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny

Wykład z równań różnicowych

Regulacja dwupołożeniowa.

1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

Siły wewnętrzne - związki różniczkowe

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych)

OBLICZANIE POCHODNYCH FUNKCJI.

Definicje i przykłady

PIERWSZEGO. METODA CZYNNIKA CAŁKUJĄCEGO. METODA ROZDZIELONYCH ZMIENNYCH.

numeryczne rozwiązywanie równań całkowych r i

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1.

RÓWNANIA NIELINIOWE Maciej Patan

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. L Egzamin dla Aktuariuszy z 5 października 2009 r.

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

Rozdziaª 9: Wycena opcji

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Uczenie sieci typu MLP

Równania różniczkowe zwyczajne

Spis treści. Przedmowa 11

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy

Wprowadzenie do Mathcada 1

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE

4. ELEMENTY PŁASKIEGO STANU NAPRĘŻEŃ I ODKSZTAŁCEŃ

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

Transkrypt:

Raport i dokumentacja do projektu Wycena opcji azjatyckich metodą PDE Autor: Agnieszka Ulikowska

1. EOREYCZNY OPIS ZAGADNIENIA Wypłata z opcji azjatyckiej zależy od ceny instrumentu podstawowego w ustalonych momentach czasu. W ramach projektu rozpatrzone zostały następujące opcje azjatyckie o wypłatach: Opcja floating strike call X =max S S, Opcja floating strike put X =max S S, Opcja fixed strike call X =max S K, Opcja fixed strike put X =max K S, gdzie S = 1 S u du Cena V =V t, S t, A t opcji azjatyckiej zależy od trzech zmiennych. t - czas S t - proces cen akcji dany wzorem S t =S exp r 1 t W t t A t - całka z funkcji procesu S t, A t = f S u,u du Dla opcji azjatyckich fixed / floating strike f S t,t =S t, t A t = S u du. Wiedząc, że da t = f S t,t dt i korzystając ze wzoru Ito zastosowanego do funkcji V =V t, S t, A t otrzymujemy równanie różniczkowe dv t = dv dt dv S ds 1 S d V dv f S,t ds da dt S dv ds dw t Używając argumentów takich jak w przypadku równania Blacka-Scholesa dla europejskich opcji waniliowych dowodzimy, że dv dt dv rs ds 1 S d V dv f S, t rv = ds da Obecność składnika f S,t dv uniemożliwia transformację do równania dyfuzji. Rozwiązanie da powyższego równania różniczkowego zdefiniowane jest na 3-wymiarowej przestrzeni S, A, t, co prowadzi do znacznych kosztów przy numerycznym rozwiązywaniu. W konkretnych przypadkach można jednak zredukować wymiar równania (do równania dwuwymiarowego) przez odpowiednią zamianę zmiennych taka zamiana zmiennych jest możliwa przy wycenie opcji floating / fixed strike.

*OPCJA AZJAYCKA FLOAING SRIKE CALL Wypłata z opcji floating strike call wynosi X =max S S, =S max 1 1 S S u du. Definiujemy nową zmienną R t = 1 t S S u du. t Wypłatę można wtedy zapisać jako S max 1 1 R, =S function R,. Jest to motywacja do szukania rozwiązania V =V t, S t, A t w postaci S t H R t,t, gdzie H R,t jest pewną nieznaną funkcją. Po przekształceniach otrzymujemy następujące równanie różniczkowe z warunkami terminowobrzegowymi (pełne wyprowadzenie dostępne w ools for Computational Finance, Seydel rozdział 6): dh dt 1 R d H dh 1 rr dr dr = H = dla R dh dt dh =dla R= dr H R, =max 1 R, Rozwiązując to równanie numerycznie otrzymujemy wartości funkcji mamy obliczoną także cenę opcji. H R,t - w rzeczywistości *OPCJA AZJAYCKA FIXED SRIKE CALL Wypłata z opcji azjatyckiej fixed strike call wynosi: K 1 X =max S K, = min K S, =S min S S u du, Jak poprzednio, definiujemy nową zmienną K 1 S u du. Y t = S t t Wypłatę można zapisać jako X =S min Y, =S function Y,. Jest to motywacja do szukania rozwiązania V =V t, S t, A t w postaci S t H Y t,t dla pewnej funkcji H. Można pokazać (szczegóły w artykule B.Alziary et al. / Journal of Banking & Finance 1 (1997) 613-64), że H jest rozwiązaniem równania różniczkowego:

dh dt 1 Y d H dy 1 dh ry dy = H Y, = min Y,.. NUMERYCZNE ROZWIĄZANIE Do rozwiązania równań użyłam schematów: schemat Laxa Wendroffa schemat VD Przy wyborze schematów numerycznych do rozwiązywania powyższych równań, należy zwrócić szczególną uwagę na sposób przybliżenia pierwszej pochodnej zmiennej przestrzennej. Jako modelowe równanie przyjmijmy du du a x dt dx =b x d u dx Stosując standardowy schemat drugiego rzędu FCS (Forward ime Centered Scheme), tzn. przybliżając pierwszą pochodną za pomocą różnic centralnych możemy narazić się na problemy ze stabilnością i oscylacje numerycznego rozwiązania, w szczególności przy niewielkiej wartości współczynnika b x. Przy zerowym współczynniku dyfuzji w ogóle nie należy stosować powyższego schematu. Przyczyną są warunki gwarantujące stabilność nakładające ograniczenia na wielkość kroku czasowego i przestrzennego:.5, a x b, gdzie = b t x. Przy wyborze = 1, ograniczenie na krok siatki przestrzennej przybiera formę x b a. Uwaga: Ze względu na istotność problemu przybliżania pierwszej pochodnej zmiennej przestrzennej, przy analizie schematów rozważane będą równania postaci: (.1 ) du dt d dx f x =. Druga pochodna zmiennej przestrzennej przybliżana jest w programie w sposób standardowy. Oznaczenia: u j,v oznacza numeryczne rozwiązanie w punkcie j,v. Jest to aproksymacja rzeczywistego rozwiązania u x j,t v.

*SCHEMA LAXA WENDROFF'A Schemat Laxa-Wendroff'a oparty jest na wzorze aylora i postaci równania.1. u j,v 1 =u j,v t du j, v dt O t =u j,v t df u j, v O t dt Wykorzystuje także wartości obliczane w punktach nie będących węzłami siatki czasowoprzestrzennej, tzn. w punktach j± 1, v± 1. Formalnie, schemat można zapisać jako: u = 1 j 1, v 1 u j, v u j 1, v t x f u j 1,v f u j,v w = 1 u u t j 1, v j,v x f u f u j, v j 1, v j 1,v 1 u j,v 1 =u j,v t x f u f u j 1,v 1 j 1, v 1 *MEODY VD Idea metod VD: schemat numeryczny musi gwarantować, że całkowita wariacja rozwiązania nie będzie zwiększać się w miarę upływu czasu. Numeryczne rozwiązanie musi zatem spełniać poniższy warunek: V u n 1 V u n, gdziev u n = j u j 1,v u j,v Metoda zaimplementowana w projekcie oparta jest na odpowiednim połączeniu schematów pierwszego i drugiego rzędu. Wyjściowe równanie.1 przedstawiamy jako: du i dt f 1 f 1 i i x =, gdzie f i 1 L = f 1 i i 1 f i 1 H L f 1 i ( f i 1 zdefiniowane jest analogicznie, z odpowiednio przesuniętym indeksem powyżej składniki f i± 1 to tzw. numerical fluxes, które powstają poprzez odpowiednie i ). Występujące połączenie flux'ów niższego i wyższego rzędu. Dla ustalenia uwagi przyjmijmy, że równanie ma du du postać a =, gdzie a. dt dx Najczęściej przyjmuje się, że: f L i 1 =au i oraz f H 1=a u u i 1 i i. Po podstawieniu otrzymujemy:

f i =au 1 i a u i 1 i 1 u i. Funkcja (flux limiter) powinna przyjmować wartości bliskie, gdy numeryczne rozwiązanie wykazuje duże skoki gradientu (wtedy schemat jest pierwszego rzędu) i wartości bliskie 1 w przeciwnym przypadku (wtedy schemat jest drugiego rzędu). W przypadku a można zdefiniować zależność 1= r i, gdzie r i = u u i i 1. Współczynnik ten jest ujemny w i u i 1 u i pobliżu lokalnych ekstremów, stosunkowo niewielki dla gładkich danych i zwiększa się, gdy numeryczne rozwiązanie wykazuje znaczne i gwałtowne zmiany wartości. Można stosować różne limitery, w programie zostały zaimplementowane cztery rodzaje: MinMod : a,b =S a,b min a, b Van Leer : a,b =S a,b ab a b MC : a,b =S a,b min.5 a b, a, b Superbee: a,b =S a,b max min a, b,min b, a, gdzie S a, b = 1 sign a sign b, 1, r = r. Zalety metody: 1. zapobiega powstawaniu oscylacji numerycznego rozwiązania. łączy w sobie zalety schematów pierwszego i drugiego rzędu 3. prosta idea

3.WYNIKI *WYCENA OPCJI FIXED SRIKE CALL ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- cena spot S: Monte Carlo PDE metoda VD PDE Lax_Wendorff 85,71,7,59 9 5,19 5,1 4,88 95 8,55 8,9 8,7 1 1,6 1,7 11,91 15 17,7 16,81 16,6 11 1,78 1,63,88 115 6,59 6,5 5,59 1 31,45 31,41 3,33 Parametry: K =9 r=.5 =. =1 cena opcji fixed strike call 35 3 5 15 1 5 7 75 8 85 9 95 1 15 11 115 1 wycena MC wycena pde ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- cena spot S: Monte Carlo PDE metoda VD PDE Lax_Wendorff 85 8,44 8,44 8,13 9 11,8 11,5 1,65 95 14,9 14,4 13,54 1 17,43 17,37 16,78 15 1,6 1,,31 11 4,93 4,84 4,3 115 9, 8,98 8,5 1 33,9 33, 3,19 Parametry: K =9 r=.5 =.5 =1

cena opcji fixed strike call 35 3 5 15 1 5 7 75 8 85 9 95 1 15 11 115 1 wycena MC pde ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- *WYCENA OPCJI FIXED SRIKE PU ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Parametry: K =9 r=.5 =. =1 PDE PDE cena S Monte Carlo metoda VD Lax_Wendorff 7, 17,43 17,5 17,47 75, 1,85 13, 1,91 8, 8,75 8,91 8,8 85, 5,41 5,47 5,6 9, 3,1,91,69 18 16 14 1 1 8 6 4 fixed strike put 7 75 8 85 9 95 1 15 11 115 1 wycena MC wycena pde -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

cena S Monte Carlo PDE metoda VD PDE Lax_Wendorff 7,1,5,14 75 16,79 16,9 16,64 8 13,76 13,8 13,54 85 11,14 11,1 1,7 9 8,91 8,84 8,45 Parametry: K =9 r=.5 =.5 =1 5 fixed strike put 15 1 5 7 75 8 85 9 95 1 15 11 115 1 wycena MC wycena PDE 4.LIERAURA * "High-resolution FEM-VD schemes base on a fully multidimensional flux limiter", D.Kuzmin & S.urek, Institute of Applied Mathematics, University of Dortmund, rozdzial : One dimensional VD schemes. * "Comparison of sinite difference methoda for the numerical simulation of reacting flow", K. Alhumaizi, Computers & Chemical engineering 8 (4), 1579 1769 * ools for computational finance, R.U. Seydel 5.DOKUMENACJA DANE W PLIKU wejściowym: Dane w pliku powinny mieć następującą kolejność: -> rodzaj opcji -> rodzaj schematu -> stopa % -> zmienność -> cena spot -> strike -> liczba punktów siatki przestrzennej -> liczba punktów siatki czasowej -> _min =

-> termin zapadalności -> R_min = -> maksymalna wartość siatki przestrzennej. Jeśli, to zostaną ustawione wartości domyślne. -> wielkość epsilona (przy liczeni pochodnych) OZNACZENIA i DOSEPNE FUNKCJE: M - ilosc wezlow siatki przestrzennej N - ilosc wezlow siatki czasowej siatka_r - siatka przestrzenna siatka_r - siatka przerstrzenna pomocnicza siatka_t - siatka czasowa delta_r - odstep miedzy punktami siatki przestrzennej delta_t - odstep miedzy punktami siatki czasowej wsp_delta - wspolczynnik pomocniczy. wsp_delta = delta_t / delta_x wsp_delta - wspolczynnik pomocniczy. wsp_delta = delta_t / delta_x^ wsp_a - wspolczynnik rownania rozniczkowego wsp_a_halfstep - wspolczynnik rownania rozniczkowego wsp_b - wspolczynnik rownania rozniczkowego wsp_v - wspolczynnik rownania rozniczkowego gamma - wspolczynnik pomocniczy. gamma = wsp_a * wsp_delta lambda - wspolczynnik pomocniczy. lambda = wsp_b * wsp_delta beta - wspolczynnik pomocniczy. beta = delta_r * (wsp_a./wsp_b) Boundary_ - warunek koncowy lo_bc_ - warunek brzegowy hi_bc_r - warunek brzegowy Option - rodzaj opcji R_min - minimalna wartosc w siatce przestrzennej R_max - maksymalna wartosc w siatce przestrzennej _min - minimalna wartosc w siatce czasowej. _min = _max - maksymalna wartosc w siatce czasowej r - stopa procentowa sigma - zmiennosc S - cena spot K - strike scheme - rodzaj schematu function [y] = SynchSigns(a) #funkcja sprawdza czy liczby/wspolrzedne wektorow sa jednakowych znakow. Jesli jednakowych znakow i dodatnie zwraca 1, jesli jednakowych znakow i ujemne zwraca -1, w przeciwnym przypadku. #na wejsciu: macierz wymiaru M na. W kolumnach porownywane liczby/wektory #przykladowe wywolanie: > a = [,-1;,1]; > SynchSigns(a); function [y] = MinMod(a) #rodzaj LIMIERA #na wejsciu: macierz wymiaru M na. W kolumnach liczby/wektory #przykladowe wywolanie: > a = [,-1;,1]; > MinMod(a); function [y] = MC(a) #rodzaj LIMIERA #na wejsciu: macierz wymiaru M na. W kolumnach liczby/wektory #przykladowe wywolanie: > a = [,-1;,1]; > MC(a); function [y] = VanLeer(a) #rodzaj LIMIERA

#na wejsciu: macierz wymiaru M na. W kolumnach liczby/wektory #przykladowe wywolanie: > a = [,-1;,1]; > VanLeer(a); function [y] = superbee(a) #rodzaj LIMIERA #na wejsciu: macierz wymiaru M na. W kolumnach liczby/wektory #przykladowe wywolanie: > a = [,-1;,1]; superbee(a); function [R_max] = SetMaximalGridPoint(S, K, _max, Option) #wstawia odpowiednia siatke przestrzenna w zaleznosci od rodzaju opcji function [Boundary_, lo_bc_, hi_bc_r] = SetBoundaryConditions(M, N, r, K, _max, siatka_t, siatka_r, Option) #ustawia warunki poczatkowo-brzegowe w zaleznosci o rodzaju opcji function [wsp_a, wsp_a_halfstep, wsp_b, wsp_v, gamma, lambda, beta] = Coefficients(r, sigma, _max, siatka_r, siatka_r, wsp_delta, Option) #oblicza wspolczynniki rownania rozniczkowego *** function [V] = LaxWendroff(M, N, delta_t, wsp_a, wsp_a_halfstep, wsp_b, wsp_v, wsp_delta, lambda, Boundary_, hi_bc_r, lo_bc_, Option) #implementacja schematu Laxa-Wendroffa #opis schematu w dokumencie Ulikowska_opis_problemu_i_algorytmow.txt *** function [V] = Upwind(M, N, delta_t, wsp_a, wsp_v, wsp_delta, gamma, lambda, Boundary_, hi_bc_r, lo_bc_, Option) #implementacja schematu Upwind. Uproszczona wersja funkcji HighResolution [gdy theta jest rowne zero] #opis schematu w dokumencie Ulikowska_opis_problemu_i_algorytmow.txt *** function [V] = HighResolution(M, N, delta_t, wsp_a, wsp_v, wsp_delta, gamma, lambda, Boundary_, hi_bc_r, lo_bc_, scheme, Option) #implemetacja metod HighResolution #zmienna IsPositive: okresla znak wspolczynnika przy pochodnej przestrzennej #zmienna slope: okresla stosunek gradientow w trzech kolejnych punktach siatki przestrzennej. slope = [w(j,v) - w(j-1,t)]/[w(j+1,t) - w(j,t)] #zmienna slope_final_ones: zmienna pomocnicza #zmienna theta_r: w zaleznosci od stosunku gradientow zmienna przyjmuje wartosci: # -> bliskie w okolicach znacznego stosunku gradientow [gdy theta = schemat upwind] # -> bliskie 1 gdy numeryczne rozwiazanie jest dostatecznie gladkie [gdy theta = 1 schemat roznic centralnych] #theta zalezy takze od wyboru LIMIERA #zmienna FLUX: "numerical flux" #opis schematu w dokumencie Ulikowska_opis_problemu_i_algorytmow.txt *** function [floating_put] = FloatingPutPrice(floating_call, S, _max, r) #oblicza cene opcji floating strike PU jesli znana jest cena opcji call (floating_call) function [fixed_put] = FixedPutPrice(fixed_call, S, _max, r, K) #oblicza cene opcji fixed strike PU jesli znana jest cena opcji call

(fixed_call) *** function [price] = OptionPrice(S, K, V, R_min, R_max,, _max, r, K, Option) #oblicza wartosc opcji na podstawie macierzy V(j, t) #wartosci V(j, _max) znajduja sie w ostaniej kolumnie #jesli wartosc opcji ma byc obliczona dla t < _max, to nalezy uzyc parametru. Moment wyceny, _max i powiazane sa rownaniem: t = _max - delta_t* *** function [price] = StartCalculatingOptionPrice(Option, scheme, r, sigma, S, K, M, N, _min, _max, R_min, R_max, h) #nadzowruje dzialanie innych funkcji: funkcja "porzadkowa" ktora wywoluje kolejno podrzedne funkcje