d********t
发帖数: 9628 | |
s*******0
发帖数: 3461 | |
A*****s
发帖数: 13748 | 3 别老点我
不知道 lol
【在 d********t 的大作中提到】
: Andreas出来讲讲？
|
A*****s
发帖数: 13748 | 4 给我压力 lol
【在 s*******0 的大作中提到】
: 为什么 你一直呼唤他？
|
d********t
发帖数: 9628 | 5
他科班的。
【在 s*******0 的大作中提到】
: 为什么 你一直呼唤他？
|
d********t
发帖数: 9628 | 6 Mark Joshi你不是也看了吗？
【在 A*****s 的大作中提到】
: 别老点我
: 不知道 lol
|
A*****s
发帖数: 13748 | 7 没有看完呢啊
而且这种MC的我就先不看了，因为我本人也不是做MC的。。。
【在 d********t 的大作中提到】
: Mark Joshi你不是也看了吗？
|
d********t
发帖数: 9628 | 8
第二章问的
【在 A*****s 的大作中提到】
: 没有看完呢啊
: 而且这种MC的我就先不看了，因为我本人也不是做MC的。。。
|
w*********7
发帖数: 143 | |
d********t
发帖数: 9628 | 10
35 pages
【在 w*********7 的大作中提到】
: 直接搜他们那篇文章可以了。。。。很容易看明白。
|
|
|
l*********t
发帖数: 89 | 11 能求American option 价格的 MC。 |
d********t
发帖数: 9628 | 12
你会吗？
【在 l*********t 的大作中提到】
: 能求American option 价格的 MC。
|
n*****y
发帖数: 26 | 13 就是先simulate整条的sample path, 然后通过不断regression这条sample path上的点
判断是不是exercise，得到payoff。然后run n条sample path，得到价格。 |
d********t
发帖数: 9628 | 14
为啥要做regression?直接把sample path上所有时刻的点的exercise的利润比较一下不
就知道在啥时候exercise了吗？
【在 n*****y 的大作中提到】
: 就是先simulate整条的sample path, 然后通过不断regression这条sample path上的点
: 判断是不是exercise，得到payoff。然后run n条sample path，得到价格。
|
s*******0
发帖数: 3461 | 15 这个是最小二乘估计方法算吧
详见valuing american option by simulation
a simple least square approach |
s*******0
发帖数: 3461 | 16 求的是 E[Y|X]
【在 d********t 的大作中提到】
:
: 为啥要做regression?直接把sample path上所有时刻的点的exercise的利润比较一下不
: 就知道在啥时候exercise了吗？
|
n*****y
发帖数: 26 | 17 不好意思，说的不清楚...
应该是全run n条sample path with length l
然后考虑单独的一条sample path, 比如说对于第k个点(discounted) option payoff，用之后的(k+1)*n个点的simulated price做一个second order polynomial regression。拿fitted value和直接exercise比较，决定那个点option的价格。从后往前推就行，最后拿n条path求个平均。 |
d********t
发帖数: 9628 | 18
那为啥要用 X+X^2来estimate，不能直接求后面continuation的平均？
【在 s*******0 的大作中提到】
: 求的是 E[Y|X]
|
s*******0
发帖数: 3461 | 19 等我去复习一下
【在 d********t 的大作中提到】
:
: 那为啥要用 X+X^2来estimate，不能直接求后面continuation的平均？
|
d********t
发帖数: 9628 | 20
而且那paper里似乎也没讲在算time 1的payoff时到底用time 2的还是time 3的，只说
了只能用一个
【在 s*******0 的大作中提到】
: 等我去复习一下
|
|
|
n*****y
发帖数: 26 | 21 我没记错的话是taylor expansion出来的，选取了前两项。不妨看下paper。 |
d********t
发帖数: 9628 | 22 我想问在“用之后的(k+1)*n个点的simulated price“根据文章所说只选一个来fit，
那么到底选哪一个？
，用之后的(k+1)*n个点的simulated price做一个second order polynomial
regression。拿fitted value和直接exercise比较，决定那个点option的价格。从后往
前推就行，最后拿n条path求个平均。
【在 n*****y 的大作中提到】
: 不好意思，说的不清楚...
: 应该是全run n条sample path with length l
: 然后考虑单独的一条sample path, 比如说对于第k个点(discounted) option payoff，用之后的(k+1)*n个点的simulated price做一个second order polynomial regression。拿fitted value和直接exercise比较，决定那个点option的价格。从后往前推就行，最后拿n条path求个平均。
|
n*****y
发帖数: 26 | 23 比如你要算k个点，选第k+1个点价格，然后一共有n条path，这样做一个regression。
困死了...检查下运行的程序就去睡了... |
d********t
发帖数: 9628 | 24 我就是觉得你这个跟原文不符。在paper第六页：
we use actual realized cash flows along each path; we do not use the
conditonal expected value of Y estimated at time 2 in defining Y at time 1.
【在 n*****y 的大作中提到】
: 比如你要算k个点，选第k+1个点价格，然后一共有n条path，这样做一个regression。
: 困死了...检查下运行的程序就去睡了...
|
h*y
发帖数: 1289 | 25 一般来说，MC做early exercise不现实。
LS通过regression expresses Continuation value as a function of underlying.
然后根据simulated的underlying value代入regression equation, estimate
continuation value, if continuation value > exercise value, keep it
otherwise exercise.
LS此处一语双关, 一指Longstaff-Schwartz, 二指Least-Square |
d********t
发帖数: 9628 | 26 好个一语双关啊。那现实中都怎么做early exercise? Binomial tree?
【在 h*y 的大作中提到】
: 一般来说，MC做early exercise不现实。
: LS通过regression expresses Continuation value as a function of underlying.
: 然后根据simulated的underlying value代入regression equation, estimate
: continuation value, if continuation value > exercise value, keep it
: otherwise exercise.
: LS此处一语双关, 一指Longstaff-Schwartz, 二指Least-Square
|
h*y
发帖数: 1289 | 27 Binomial tree only works for low dimension.
For a basket, you probably have to use simulation. |
d********t
发帖数: 9628 | 28
业界一般都用那些软件做simulation啊？
【在 h*y 的大作中提到】
: Binomial tree only works for low dimension.
: For a basket, you probably have to use simulation.
|
h*y
发帖数: 1289 | 29 proprietary software :) |
d********t
发帖数: 9628 | 30
那岂不是没有办法准备面试了，如果还会有面试的话。
【在 h*y 的大作中提到】
: proprietary software :)
|
|
|
d********t
发帖数: 9628 | 31
大侠介绍一下entry-level找工作的经验吧。要是彻底没希望了就打算龟国了。
【在 h*y 的大作中提到】
: proprietary software :)
|
h*y
发帖数: 1289 | 32 学校Career Service, 朋友介绍，猎头
【在 d********t 的大作中提到】
:
: 大侠介绍一下entry-level找工作的经验吧。要是彻底没希望了就打算龟国了。
|
d********t
发帖数: 9628 | 33
学校的career service似乎面向的都是本科生啊，没啥quant的
【在 h*y 的大作中提到】
: 学校Career Service, 朋友介绍，猎头
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h*y
发帖数: 1289 | |
D*****a
发帖数: 2847 | 35 这个paper好懂得很啊
【在 d********t 的大作中提到】
: Andreas出来讲讲？
|
d********t
发帖数: 9628 | 36
能讲讲有哪些类似的东西书上不怎么讲需要找paper看来应付Interview的吗？
谢谢
【在 D*****a 的大作中提到】
: 这个paper好懂得很啊
|
l*****y
发帖数: 56 | 37 我的理解是通过算conditional expectation的方法算出什么时候ｅｘｅｒｃｉｓｅ,再
把那个时刻的ｃａｓｈ ｆｌｏｗ换成exercise后的pay off，然后再discount back到
初始状态，然后再取个平均就是option的价格，和原文并不矛盾。
【在 d********t 的大作中提到】
: 我就是觉得你这个跟原文不符。在paper第六页：
: we use actual realized cash flows along each path; we do not use the
: conditonal expected value of Y estimated at time 2 in defining Y at time 1.
|
d********t
发帖数: 9628 | |
s*******0
发帖数: 3461 | |
A*****s
发帖数: 13748 | 40 别老点我
不知道 lol
【在 d********t 的大作中提到】
: Andreas出来讲讲？
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A*****s
发帖数: 13748 | 41 给我压力 lol
【在 s*******0 的大作中提到】
: 为什么 你一直呼唤他？
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d********t
发帖数: 9628 | 42
他科班的。
【在 s*******0 的大作中提到】
: 为什么 你一直呼唤他？
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d********t
发帖数: 9628 | 43 Mark Joshi你不是也看了吗？
【在 A*****s 的大作中提到】
: 别老点我
: 不知道 lol
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A*****s
发帖数: 13748 | 44 没有看完呢啊
而且这种MC的我就先不看了，因为我本人也不是做MC的。。。
【在 d********t 的大作中提到】
: Mark Joshi你不是也看了吗？
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d********t
发帖数: 9628 | 45
第二章问的
【在 A*****s 的大作中提到】
: 没有看完呢啊
: 而且这种MC的我就先不看了，因为我本人也不是做MC的。。。
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w*********7
发帖数: 143 | 46 直接搜他们那篇文章可以了。。。。很容易看明白。 |
d********t
发帖数: 9628 | 47
35 pages
【在 w*********7 的大作中提到】
: 直接搜他们那篇文章可以了。。。。很容易看明白。
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l*********t
发帖数: 89 | 48 能求American option 价格的 MC。 |
d********t
发帖数: 9628 | 49
你会吗？
【在 l*********t 的大作中提到】
: 能求American option 价格的 MC。
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n*****y
发帖数: 26 | 50 就是先simulate整条的sample path, 然后通过不断regression这条sample path上的点
判断是不是exercise，得到payoff。然后run n条sample path，得到价格。 |
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d********t
发帖数: 9628 | 51
为啥要做regression?直接把sample path上所有时刻的点的exercise的利润比较一下不
就知道在啥时候exercise了吗？
【在 n*****y 的大作中提到】
: 就是先simulate整条的sample path, 然后通过不断regression这条sample path上的点
: 判断是不是exercise，得到payoff。然后run n条sample path，得到价格。
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s*******0
发帖数: 3461 | 52 这个是最小二乘估计方法算吧
详见valuing american option by simulation
a simple least square approach |
s*******0
发帖数: 3461 | 53 求的是 E[Y|X]
【在 d********t 的大作中提到】
:
: 为啥要做regression?直接把sample path上所有时刻的点的exercise的利润比较一下不
: 就知道在啥时候exercise了吗？
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n*****y
发帖数: 26 | 54 不好意思，说的不清楚...
应该是全run n条sample path with length l
然后考虑单独的一条sample path, 比如说对于第k个点(discounted) option payoff，用之后的(k+1)*n个点的simulated price做一个second order polynomial regression。拿fitted value和直接exercise比较，决定那个点option的价格。从后往前推就行，最后拿n条path求个平均。 |
d********t
发帖数: 9628 | 55
那为啥要用 X+X^2来estimate，不能直接求后面continuation的平均？
【在 s*******0 的大作中提到】
: 求的是 E[Y|X]
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s*******0
发帖数: 3461 | 56 等我去复习一下
【在 d********t 的大作中提到】
:
: 那为啥要用 X+X^2来estimate，不能直接求后面continuation的平均？
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d********t
发帖数: 9628 | 57
而且那paper里似乎也没讲在算time 1的payoff时到底用time 2的还是time 3的，只说
了只能用一个
【在 s*******0 的大作中提到】
: 等我去复习一下
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n*****y
发帖数: 26 | 58 我没记错的话是taylor expansion出来的，选取了前两项。不妨看下paper。 |
d********t
发帖数: 9628 | 59 我想问在“用之后的(k+1)*n个点的simulated price“根据文章所说只选一个来fit，
那么到底选哪一个？
，用之后的(k+1)*n个点的simulated price做一个second order polynomial
regression。拿fitted value和直接exercise比较，决定那个点option的价格。从后往
前推就行，最后拿n条path求个平均。
【在 n*****y 的大作中提到】
: 不好意思，说的不清楚...
: 应该是全run n条sample path with length l
: 然后考虑单独的一条sample path, 比如说对于第k个点(discounted) option payoff，用之后的(k+1)*n个点的simulated price做一个second order polynomial regression。拿fitted value和直接exercise比较，决定那个点option的价格。从后往前推就行，最后拿n条path求个平均。
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n*****y
发帖数: 26 | 60 比如你要算k个点，选第k+1个点价格，然后一共有n条path，这样做一个regression。
困死了...检查下运行的程序就去睡了... |
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d********t
发帖数: 9628 | 61 我就是觉得你这个跟原文不符。在paper第六页：
we use actual realized cash flows along each path; we do not use the
conditonal expected value of Y estimated at time 2 in defining Y at time 1.
【在 n*****y 的大作中提到】
: 比如你要算k个点，选第k+1个点价格，然后一共有n条path，这样做一个regression。
: 困死了...检查下运行的程序就去睡了...
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h*y
发帖数: 1289 | 62 一般来说，MC做early exercise不现实。
LS通过regression expresses Continuation value as a function of underlying.
然后根据simulated的underlying value代入regression equation, estimate
continuation value, if continuation value > exercise value, keep it
otherwise exercise.
LS此处一语双关, 一指Longstaff-Schwartz, 二指Least-Square |
d********t
发帖数: 9628 | 63 好个一语双关啊。那现实中都怎么做early exercise? Binomial tree?
【在 h*y 的大作中提到】
: 一般来说，MC做early exercise不现实。
: LS通过regression expresses Continuation value as a function of underlying.
: 然后根据simulated的underlying value代入regression equation, estimate
: continuation value, if continuation value > exercise value, keep it
: otherwise exercise.
: LS此处一语双关, 一指Longstaff-Schwartz, 二指Least-Square
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h*y
发帖数: 1289 | 64 Binomial tree only works for low dimension.
For a basket, you probably have to use simulation. |
d********t
发帖数: 9628 | 65
业界一般都用那些软件做simulation啊？
【在 h*y 的大作中提到】
: Binomial tree only works for low dimension.
: For a basket, you probably have to use simulation.
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h*y
发帖数: 1289 | 66 proprietary software :) |
d********t
发帖数: 9628 | 67
那岂不是没有办法准备面试了，如果还会有面试的话。
【在 h*y 的大作中提到】
: proprietary software :)
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d********t
发帖数: 9628 | 68
大侠介绍一下entry-level找工作的经验吧。要是彻底没希望了就打算龟国了。
【在 h*y 的大作中提到】
: proprietary software :)
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h*y
发帖数: 1289 | 69 学校Career Service, 朋友介绍，猎头
【在 d********t 的大作中提到】
:
: 大侠介绍一下entry-level找工作的经验吧。要是彻底没希望了就打算龟国了。
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d********t
发帖数: 9628 | 70
学校的career service似乎面向的都是本科生啊，没啥quant的
【在 h*y 的大作中提到】
: 学校Career Service, 朋友介绍，猎头
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h*y
发帖数: 1289 | |
D*****a
发帖数: 2847 | 72 这个paper好懂得很啊
【在 d********t 的大作中提到】
: Andreas出来讲讲？
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d********t
发帖数: 9628 | 73
能讲讲有哪些类似的东西书上不怎么讲需要找paper看来应付Interview的吗？
谢谢
【在 D*****a 的大作中提到】
: 这个paper好懂得很啊
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l*****y
发帖数: 56 | 74 我的理解是通过算conditional expectation的方法算出什么时候ｅｘｅｒｃｉｓｅ,再
把那个时刻的ｃａｓｈ ｆｌｏｗ换成exercise后的pay off，然后再discount back到
初始状态，然后再取个平均就是option的价格，和原文并不矛盾。
【在 d********t 的大作中提到】
: 我就是觉得你这个跟原文不符。在paper第六页：
: we use actual realized cash flows along each path; we do not use the
: conditonal expected value of Y estimated at time 2 in defining Y at time 1.
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A*****s
发帖数: 13748 | 75 挖个坟
lz可以看麦当劳的这本书：
http://www.amazon.com/Derivatives-Markets-2nd-Robert-McDonald/d
Pp.633~635
讲得很清楚也很简短
但是个人对于这种regression based方法实在是比较作呕。。。
还是看看Broadie & Glasserman的方法吧。。。 |
O*******9
发帖数: 32 | 76 Regression 啦！算法还凑和。没啥技术含量。但挺好用的。做mc的人喜欢 |
A*****s
发帖数: 13748 | 77 做American为啥不用FDM用MC？FDM+SOR那真是相当快捷又简单啊？
【在 O*******9 的大作中提到】
: Regression 啦！算法还凑和。没啥技术含量。但挺好用的。做mc的人喜欢
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j*****4
发帖数: 292 | 78 加上一个rates with mean reversion + stochatic vol呢？
【在 A*****s 的大作中提到】
: 做American为啥不用FDM用MC？FDM+SOR那真是相当快捷又简单啊？
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O*******9
发帖数: 32 | 79 这个看着更简单，因为MC对于unconscious的人用很方便。
【在 A*****s 的大作中提到】
: 做American为啥不用FDM用MC？FDM+SOR那真是相当快捷又简单啊？
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A*****s
发帖数: 13748 | 80 加上了是麻烦，但是MC也不简单吧？
【在 j*****4 的大作中提到】
: 加上一个rates with mean reversion + stochatic vol呢？
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h*y
发帖数: 1289 | 81 Finite Difference may not be easy for higher dimension, especially with the
presence of cross derivative. |
