重磅 | 美式期权定价算法

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量化投资   2020-3-28 02:02   3337   0

周豪,北京交通大学数学学士,华南师范大学金融学硕士研究生(指导老师:陈创练),目前在广发期货实习。


【美式期权定价算法


对于美式期权来说,由于没有解析解,只能用数值解去近似逼近求得。常见的数值解方法有二叉树方法、有限差分法和蒙特卡洛最小二乘法。


二叉树方法最直观。核心参数步数n,在欧式期权定价中,n取值越大,二叉树得到的数值解收敛于BS公式解析解;美式定价只不过多一步判别贴现价值和pay off,取两者较大值,再逐步向前贴现回来即可。二叉树的delta计算其实并不准确,T0时刻的delta其实用的是下一步的价格uS、dS以及对应的期权价格差,下一步其实有时间衰减的,当然n很大时这种衰减太弱而对delta值几乎没什么扰动。在给欧式定价时,二叉树方法需要设置n越大,结果会越接近解析解,当n设置不够的时候结果误差是很大的。算法维度是n!。


再说说有限差分法。这种方法的思想是把BS公式的微分方程变成差分方程来进行求解,核心参数有两个,一个是纵轴的价格差分长度M,另一个是横轴的时间差分长度N。这种方法的本质是求解方程组,从到期时刻开始一直到T0时刻N个时间长度区间对期权的定价在上一步的基础上逐步冒泡,这种方法的好处是delta在一直冒泡到第一列的时候其实已经在这一列反映出来了。而且时间上由于在同一列不会有时间衰减的情况,但是它的精度取决于另一个参数也就是价格差分长度M。这个参数在算delta时比在定价时更重要一些。尤其是在期权快要到期时,慎用有限差分法算delta!一旦M设置不合理,误差可能与真实值都不在一个量级上。这种算法的维度是(M-1)*(N-1)维的。在实际运用中需要权衡程序运行速度和结果精确度来决定参数M、N的取值。为了缩短程序运行的时间,有时可以通过调小M、N的值,再用方差缩减技术去弥补,用控制变量法得到较精确的美式价格=不精确的美式价格-不精确的欧式价格+BS欧式价格。


最后是蒙特卡洛最小二乘法。这种方法用到了资产价格路径模拟,属于纯随机。但本质上也和前面两种类似,也是从后向前推,但又多了一步多项式拟合,用拟合得到的价格与pay off比较确定是否提前行权。这种方法只能用来定价,路径模拟标准不一致,在同一时间点上delta和其他Greeks严格来说是求不到的。


【美式看跌期权的提前行权点


美式期权由于有提前行权的约束存在,美式put的时间价值永远不可能为负。欧式put在深度实值的情况下时间价值可能为负。




图1  put option price和pay off


由上图可以得到的结论:
1)美式期权价格始终大于欧式;
2)European put与Pay off的交点表示欧式put时间价值为0,交点左上方的集合代表期权处于深度实值状态;
美式put的行权临界点条件是时间价值趋于0,也即期权在t时刻(到期前)的内涵价值等于期权在此时刻的价格,在图中表现为American put与Pay off的切点。


【MonteCarlo模拟价格路径delta动态对冲数值算例


以期权的卖方为例,用期货来进行对冲。在T0时刻发行一个月期限的美式平值看跌期货期权,具体参数如下:
,二叉树步数设置500步。1000次蒙特卡洛模拟资产价格路径并且每天对冲一次(若有提前行权,则在行权点了结平仓):




图2  1000条MonteCarlo模拟资产价格路径


初始本金1千万,每张期货和期权合约点数均为1000,手续费按每手10块钱单边收取,T0时刻美式看跌期货期权的权利金按基准波动率上加3%(23%)定价收取:price_T0 = 2.6376.


表1  1000次模拟对冲策略与不对冲总盈亏分布对比(规模:1千万)



均值
方差
1%
5%
10%
不对冲
4008.864
24360.71
-64212.4
-47830.4
-35770.5
对冲
2585.13
4989.618
-12800.4
-5523.54
-3441.94




由表可知,用期货对冲比单纯持有期权不对冲效果好很多,风险显著减小。



图3  一条提前行权(提前平仓)的价格路径和持仓情况



图4  一条未提前行权(未提前平仓)的价格路径和持仓情况


【美式看涨期权


上面说的算法基本是基于看跌期权来讲的。看涨期权比较特殊,对于无红利的股票期权来说,已被证明了到期之前行使看涨期权永远不会是最佳选择,即使在深度实值的时候。投资者在这时应该是卖掉而不是行使期权。看跌期权提前行使是收入K的贴现,而看涨期权一旦行使,就多了的K的利息支付。
无论是看涨还是看跌期权,它们的pay off都是个凸函数,看跌期权的贴现内在价值过程是一个上鞅,在资产价格较低的时候,这个效应比凸性更重要,从而使提前行权成为了最优选择;看涨期权的贴现过程在风险中性测度下是一个下鞅,即具有上升趋势,增强了pay off的凸性效应,这就使得行使看涨期权永远不会是最佳选择。


但对于有红利的情况又会有所不同,若红利的支付超过K的贴现,那么美式看涨期权就有提前行权的可能,提前行权的时机一般发生在期权快要到期时且红利支付的前一瞬间。


【波动率交易
说到期权交易,就必须说到现实与BSM的区别。在BSM理论中前提假设有一条:假定资产价格服从几何布朗运动,并且波动率恒定。然而在现实中,这一假设并不成立。尽管波动率存在均值回复的特性,但也不是定值。所以可以说在期权的定价中,除波动率以外所有参数都是固定的,期权交易的本质也就是波动率交易(在期权策略像蝶式套利、飞鹰式套利等上也一样)。这也是波动率微笑产生的一个解释,在BS模型下放宽波动率为常数的假设,资产价格的分布就不是对数正态分布的,出现肥尾现象,低估了深度虚值时期权的价格,于是就产生了波动率微笑。在对冲过程中,尤其是动态下,其他非线性项比如Gamma的影响基本被完全消除,这种情况就看用什么样的波动率进行对冲才能更好地将头寸抹平。然后关于市场波动率的预测,有了EWMA、GARCH……





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