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金融MATLAB-第10章

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MATLAB教程第9、10讲

MATLAB教程第9、10讲
x = input(‘please input x=:’);
函数文件：tran.m: function [rho,theta] = tran(x,y) rho = sqrt(x*x+y*y); theta = atan(y/x);
2014-7-29
y = input(‘please input y=:’); [rho,the] = tran(x,y); rho the
2014-7-29 Application of Matlab Language 5
5.3.2 函数调用
函数调用的一般格式是：
[输出实参表] = 函数名(输入实参表） 注意：函数调用时，各实参出现的顺序、个数，应与函数定 义时相同。 例5.11 利用函数文件，实现直角坐标(x,y)与极坐标(ρ,θ)之 间的转换。 调用tran.m的命令文件main1.m:
9
5.3.4 全局变量与局部变量
Matlab中，函数文件中的变量是局部变量。 如在若干函数中，都把某一变量定义为全局变量，那么这些函数将 共用这个变量。 全局变量的作用域是整个Matlab的工作空间，所有函数都可以对它 进行存取和修改。 全局变量用global命令定义，格式为： global 变量名 例5.13 全局变量应用示例。 先建立函数文件wadd.m，该函数将输入的参数加权相加： function f = wadd(x,y) BETA = 2; global ALPHA BETA s = wadd(1,2) f = ALPHA*x + BETA*y; 输出为： 在命令窗口中输入： s= global ALPHA BETA 5 ALPHA = 1; 2014-7-29 Application of Matlab Language

《Matlab与金融数量分析》教学大纲课程概况

《Matlab与金融数量分析》教学大纲课程概况

≪Mat1ab与金融数量分析》教学大纲一、课程概况二、课程描述MAT1AB与金融数量分析是金融工程专业的一门重要的专业课，是量化投资的基础课程，其理论和方法来源于实践，又对实践活动起着巨大的指导作用。

本课程主要教授学生利用基本的数学原理和MAT1AB科学计算软件根据实际需要进行金融模型的建立，模型的求解和验证。

通过对金融市场的基本概况与MAr1AB的基础知识的概述，同时结合典型金融分析的案例，让学生逐步学习数据编程知识，了解金融数据量化分析的基本方法和技巧，加深对金融量化投资交易的理解。

三、课程目标四、课程目标与毕业要求指标点对应关系五、课程教学内容第一章金融市场与金融产品课程目标课程目标1支撑关系教学目标要求了解金融市场，金融产品的相关定义；掌握金融产品风险和基础金融工具的基本理论及其相关知识。

教学重点重点是金融市场和金融产品的相关定义。

教学难点难点是金融产品风险和基础金融工具的基本理论。

学时2学时。

教学方法理论讲授为主，适当安排讨论课。

主要内容1.金融市场2.金融机构3.基础金融工4.金融产品5.金融产品风险学习方法自主学习第二章MAT1AB的基本操作和数据处理课程目标课程目标1、2支撑关系教学目标初步掌握MAT1AB的基本操作；熟悉MAT1AB的数据构成和基本处理方式；掌握常用的MAT1AB函数和使用方法。

教学重点MAT1AB的基本操作和数据处理。

教学难点MAT1AB中函数的使用。

学时4学时。

教学方法以上机模拟演示为主要授课方式，MAT1AB中的程序设计技巧和数据处理方法可以在后续模型中结合实例再引入分析主要内容1.MAT1AB的基本操作2.MAT1AB的基本函数3.MAT1AB中的数据类型4.MAT1AB的编程技巧5.MAT1AB的数据处理学习方法自主学习，课后辅导第三章贷款按揭与保险产品现金流分析案例课程目标课程目标1、2、3支撑关系教学目标掌握不同现金流模型的构造特点；熟悉MAr1AB对不同现金流模型处理的技巧；能够熟练运用MAr1AB的相关金融函数对不同现金流进行处理。

matlab教程ppt(完整版)

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`int8()`,
`char()`, `logical()`等。
流程控制结构
顺序结构
按照代码的先后顺序执行 。
选择结构
通过条件语句实现分支选 择，包括`if`、`else`、 `elseif`等。
循环结构
通过循环语句实现重复执 行代码块，包括`for`、 `while`等。
函数编写
函数定义
使用`function`关键字定义函数， 指定输入和输出参数。
介绍MATLAB中的机器学习工具箱，包括工具箱中的函数、算 法和使用方法等。
通过实际案例演示如何使用MATLAB进行机器学习，包括数据 预处理、特征选择、模型训练和评估等。
THANKS
[ 感谢观看 ]
信号的傅里叶变换
介绍傅里叶变换的基本原理 ，以及如何使用MATLAB进 行信号的傅里叶变换和逆变 换。
滤波器设计
介绍滤波器的基本原理和设 计方法，以及如何使用 MATLAB进行滤波器的设计 和实现。
信号处理实例
通过实际案例演示如何使用 MATLAB进行信号处理，包 括信号的频谱分析、滤波、 降噪等。
数值计算基础
数值类型
介绍MATLAB中的数值类型，包括双精度、单精 度、复数等。
变量声明
解释如何声明和初始化变量，以及如何使用 MATLAB的数据类型。
运算符
介绍基本的算术运算符、关系运算符和逻辑运算 符及其用法。
方程求解
代数方程求解
介绍如何使用MATLAB求解一元和多元代数方程。
微分方程求解
介绍如何使用MATLAB求解常微分方程和偏微分方程。
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的高级 编程语言和交互式环境。

Matlab金融工具箱的使用指南

Matlab金融工具箱的使用指南

Matlab金融工具箱的使用指南随着信息时代的到来，金融数据的处理和分析变得越来越重要。

为了满足金融领域的需求，MathWorks推出了Matlab金融工具箱。

本文将为您介绍这个工具箱的基本功能和如何使用它来进行金融数据的分析和建模。

1. 引言金融工具箱是Matlab的一个扩展模块，专门用于金融数据的处理和分析。

它提供了一系列函数和工具，能够帮助用户进行金融数据的可视化、建模和风险管理等工作。

下面我们将详细介绍该工具箱的主要功能和常用函数。

2. 金融数据的导入和导出金融数据通常以电子表格或文本文件的形式存储。

Matlab金融工具箱提供了多种函数，可以方便地将这些数据导入到Matlab中进行处理。

同时，用户也可以将处理后的数据导出到电子表格或文本文件中。

这些函数包括readtable、writetable、readmatrix、writematrix等。

3. 金融时间序列分析金融数据通常是按照时间顺序排列的，因此时间序列分析是金融数据分析的重要组成部分。

Matlab金融工具箱提供了一系列函数，可以方便地进行时间序列的建模和分析。

其中包括acf（自相关函数）、pacf（偏自相关函数）、arma（自回归移动平均模型）等。

4. 金融数据的可视化可视化是金融数据分析的重要工具。

Matlab金融工具箱提供了多种函数，可以帮助用户将金融数据可视化展示。

其中包括plot（绘制折线图）、bar（绘制柱状图）、histogram（绘制直方图）等。

用户可以根据自己的需求选择适当的函数进行数据可视化。

5. 金融数据的建模和预测建模和预测是金融数据分析的核心工作。

Matlab金融工具箱提供了多种经典的建模和预测方法，帮助用户进行金融数据的建模和预测。

其中包括线性回归模型、ARMA模型、GARCH模型等。

用户可以使用这些函数来分析和预测金融市场的走势。

6. 风险管理与投资组合优化风险管理对于金融机构和投资者至关重要。

Matlab金融工具箱提供了一系列函数和工具，可以帮助用户进行风险管理和投资组合优化。

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，展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。

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转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。

Matlab中的量化金融与金融建模方法

Matlab中的量化金融与金融建模方法在当今数字经济时代，量化金融成为了金融市场的重要组成部分。

一个合理的金融建模方法，可以帮助投资者制定有效的投资策略，提高风险管理能力。

而Matlab作为一个功能强大的数据分析和建模工具，为量化金融研究提供了广阔的空间。

本文将介绍在Matlab中进行量化金融与金融建模的方法。

一、数据分析与预处理在进行金融建模之前，首先需要对金融数据进行分析和预处理。

Matlab提供了丰富的数据分析和处理工具，可以帮助我们从原始数据中提取有用的信息。

比如，可以使用Matlab中的时间序列分析功能，对金融时间序列数据进行平稳性检验、季节性分解、滤波等操作，以便更好地理解数据特征。

二、量化金融策略的建立量化金融策略的建立是量化金融中的关键环节。

Matlab提供了大量的工具和函数，可以帮助我们构建各种类型的量化金融策略。

比如，可以使用Matlab中的统计工具箱，对金融数据进行统计分析，找出数据之间的相关性和规律。

同时，也可以使用Matlab中的优化工具箱，进行策略参数的优化，以找到最优的策略参数组合。

三、金融风险管理金融市场存在着各种风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。

金融风险管理是量化金融不可或缺的一部分。

Matlab提供了多种方法和工具，用于金融风险的测量和管理。

比如，可以使用Matlab中的金融工具箱，进行VaR（Value at Risk）的计算，以评估投资组合在不同风险水平下的损失。

同时，也可以使用Matlab中的蒙特卡洛模拟工具，通过模拟大量可能的市场情况，评估风险敞口和资产组合的贝塔值等。

四、金融建模方法在金融领域，建立合理的数学模型是非常重要的。

Matlab作为一个数学建模工具，在金融建模中有着广泛的应用。

常见的金融建模方法包括时间序列模型、风险定价模型、随机过程模型等。

在Matlab中，可以使用时间序列工具箱进行时间序列建模和预测，如ARMA模型、ARCH模型等。

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控制流语句
使用条件语句（如if-else）和 循环语句（如for）来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算，如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ，用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能，如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量，可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型， 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型，包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值，包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数，如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词：MATLAB提供了许多内置函 数，可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆：使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量：使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值：使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解：使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。

matlab第十章

第十章 二项式期权定价（满分70分）一、单期二项式期权定价1.复制、定价例10.1设某股票当前价格为100元，一年后可能上涨50%（即期末价格为150元），也可能下跌25%（即期末价格为75元），无风险债券的利率为5%（国库券年利率），债券的当前价格为1元，现在有1份执行价格为125元、有效期为1年的该股票看涨期权，试计算该看涨期权的价格。

Step1.复制，即1*Call=X*Shares+Y*Bonds⎩⎨⎧=+=+005.1752505.1150Y X Y X 解出X 和Y 的值。

Step2. 定价，即期末现金流相等，则期初的价格相等: C=X*S0+Y*A0. 输入命令：A=[150,1.05;75,1.05];B=[25;0];X=A\BS 0=100;B 0=1;C=X'*[S 0;B 0]2、风险中性定价(1) 以离散计息的方式进行折现,则单期二项式期权定价公式应为：))(1()0,)1(max()()0,)1(max()(d u r X d S r u X u S d r C ++---+-++= 由于S 、u 、d 、r 、X 的值事先已知，故可以确定出C 的值。

(2) 以连续复利计息的方式进行折现，则单期二项式期权定价公式应为：)()0,)1(max()1()0,)1(max()1(d u e X d S e u X u S d e C r r r +---++-+-+=(3) 若考虑股票派发的红利。

当已知股票派发红利时，如果再已知股票的波动率，可以直接用Cox-Ross-Rubinstein二项式期权定价模型来为期权进行定价，其函数命令为：[AssetPrice, OptionValue] = binprice(Price, Strike, Rate, Time, Increment,…Volatility, Flag, DividendRate, Dividend, ExDiv) 其中，Price、Strike、Rate、Time、Increment、Volatility、Flag、DividendRate、Dividend、ExDiv分别表示股票的当前价格、期权的执行价格、无风险利率、期权的有效期、时间间隔的大小、股票的波动率、期权的看涨看跌类别（看涨取值1，看跌取值0）、红利率、红利、红利支付日期（最后三个变量是可以任选的，默认值均为0）。

(完整版)Matlab第十讲教案

西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及工程第十章 MATLAB自定义函数课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab教学软件一、目标与要求✧通过解说与实例练习，掌握matlab创建函数M文件的方法✧掌握matlab中全局变量与局部变量的定义与用法✧通过解说与实例练习，掌握在matlab主函数M文件中创建子函数✧在实例练习过程中，回顾利用伪码编写简单程序的方法✧掌握通过创建matlab函数M文件解决生活中的计算问题二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生掌握matlab中函数M文件的创建及应用。

本堂课的难点在于理解matlab中函数M文件主函数与子函数的区别及调用，局部变量与全局变量的定义与应用范围的区别。

三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。

1)通过讲授法向学生讲述创建matlab函数M文件的基本方法、全局变量与局部变量的定义及用法等。

2)通过运用多媒体设备现场演示matlab创建函数M文件的应用实例。

3)在掌握创建matlab函数M文件基本方法的基础上，采用练习法引导学生创建函数M文件解决实际问题。

四、教学内容课后习题五（1）拉力测试装置在测试过程中，被测样本受均匀外力的作用产生形变。

下图中显示的是一组拉力测试数据。

根据以下公式计算应力与形变：00l l F A l σε-=和＝ 其中，σ是产生的应力，单位为lbf/in 2(psi);F 为施加的外力，单位为lbf;A 为样本的截面积，单位为in 2；ε为产生的形变，单位为in/in ；l 为样本的长度；0l 为样本的原始长度。

（a ）测试样本是直径为0.505in 的金属杆，根据直径可以计算出金属杆的截面积，进一步利用所提供的数据计算金属杆的应力和形变。

（b ）以形变为x 轴，应力为y 轴，作x-y 线图。

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MATLAB中计算期权价格的函数为blsprice函数 [Call, Put] = blsprice(Price, Strike, Rate, Time, Volatility, Yield) 输入参数：
Price：标的资产市场价格 Strike：执行价格 Rate：无风险利率 Time：距离到期时间 Volatility：标的资产价格波动率 Yield：（可选）资产连续贴现利率，默认为0
8
price
6
4
2
0 0
5
10
15
20 25 Volatility
30
35
40
45
2016/6/19
11

期权价格受到当前价格S、执行价格E、期权的期限T、股 票的价格方差率σ2、无风险利率r五个因素的影响。 期权对这五个因素的敏感程度称为期权的Greeks，其计 算函数如下。

2016/6/19
为利率。

买入期权和卖出期权平价： C=P+S-Ee-rt
2016/6/19
5

期权定价的主要研究工具是随机过程的一个分支——随
机微分方程。

1973年，芝加哥大学教授Black和MIT 教授Scholes在美
国“政治经济学报”上发表了一篇题为“期权定价和公
司负债”的论文；同年，哈佛大学教授Merton在“贝尔 经济管理科学学报”上发表了另一篇论文“期权的理性 定价理论”，奠定了期权定价的理论性基础，B-S期权定 价公式诞生了。

计算结果： CallDelta = 0.6665
PutDelta = -0.3335
2016/6/19 14

若要分析期权Detla与标的资产价格、剩余期限的关系， 即不同的Price与Time 计算不同的Detla三维关系，可以 编写delta_price_time.m 程序。
-0.2
0.8
0.6
2016/6/19 3

期权分为买入期权和卖出期权。


针对有效期规定，不同期权又分为欧式期权和美式期权
期权的四个要素：行权价、到期日、标的资产、期权费
期权的内在价值： (E为行权价，ST为标的资产的市场价)
买入期权在执行日的价值CT=max(ST - E, 0) 卖出期权在执行日的价值PT=max(E - ST, 0)
Calldelta
-0.4
Putdelta
100 0.5 70 Time (year) 0 60 Stock Price 90 800.4-0.602-0.80 1
-1 1 100 0.5 70 Time (year) 0 60 Stock Price 90 80
2016/6/19
15

隐含波动率是把权证的价格代入B-S模型中反算出来的，

2016/6/19
16


在Matlab的finance工具箱中，自带了隐含波动率计算的 函数blsimpv。 Volatility = blsimpv(Price, Strike, Rate, Time, Value, Limit, Tolerance, Class) 输入参数：
Price：标的资产市场价格 Strike：执行价格 Rate：无风险利率 Time：距离到期时间 Value: 期权的市场价格 Limit：（可选）可行解上届，默认为10 Tolerance：（可选）迭代算法的停止条件 1e-6（默认），具体看 参看非线性优化相关内容 Class：（可选）Class = 1看涨期权，Class=2看跌期权，默认为 看涨期权
Price=100; %标底资产价格 Strike=95; %执行价格 Rate=0.1 %无风险收益率（年化）10% Time=3/12=0.25; %剩余时间 Volatility=0.5 %年化波动率 [Call, Put] = blsprice(100, 95, 0.1, 0.25, 0.5) >> Call=13.70 %买入期权 >> Put=6.35 %卖出期权
2016/6/19 6

著名的Black-Scholes期权定价公式，欧式买权或卖权解 的表达式为： 其中，

Black-Scholes期权定价模型将股票期权价格的主要因素 分为五个：
St：标的资产市场价格 X：执行价格 r：无风险利率 ：标的资产价格波动率 T-t：距离到期时间。
2016/6/19
第一节 期权基础概念
第二节 期权定价方法的理论基础
第三节 B-S公式隐含波动率计算 第四节 期权二叉树模型
2016/6/19
2

什么是期权？期权就是当什么时候或条件下，你有什么
权力。教课书上的期权似乎离我们比较遥远，或仅限于
金融市场。但如果仔细想想，车险或疾病保险似乎也是 一种期权，期权本质是一种选择权。例如，商业医疗保 险，客户每年缴纳一定的保费，获得在生病时获取一定 补偿的权利。公司期权，若工作业绩达到某个标准（付 出），得到公司多少多上的期权。就如面临选择，需要 权衡一样；各种期权也需要衡量（定价）。
2016/6/19
19


在Matlab的finance工具箱中提供二叉树模型计算期权价 格的函数binprice [AssetPrice, OptionValue] = binprice(Price, Strike, Rate, Time, Increment, Volatility, Flag, DividendRate, Dividend, ExDiv) 输入参数： Price：标的资产市场价格 Strike：执行价格 Rate：无风险利率 Time：距离到期时间 Increment: 每个阶段的时间间隔，例如1年分12阶二叉 树，每阶段时长1个月
2016/6/19 10
for i=1:N [Call(i), Put(i)]=blsprice(Price, Strike, Rate, Time, Volatility(i)); end plot(Call,'b--'); %看涨期权为虚线 hold on plot(Put,'b'); %看跌期权为实线，‘b’表示蓝色 14 Call xlabel('Volatility') %横坐标 Put 12 ylabel('price') %纵坐标 10 legend('Call','Put') %线标
2016/6/19
21

例：假设欧式股票期权，六个月后到期，执行价格95元 ，现价为100元，无股利支付，股价年化波动率为50%， 无风险利率为10%，则期权价格程序为: binpricetest.m
Price=100; %标底资产价格 Strike=95; %执行价格 Rate=0.1;%10%%无风险收益率（年化） Time=6/12;%; %剩余时间 flag=1; %看涨期权 Increment=1/12; %每阶段间个1个月 Volatility=0.5; %波动率 [AssetPrice, OptionValue] = binprice(Price, Strike, Rate, Time, Increment, Volatility, flag)

输出参数：
Call: Call option价格 Put：Put option价格
2016/6/19 8


例：假设欧式股票期权，三个月后到期，执行价格95元 ，现价为100元，无股利支付，股价年化波动率为50%， 无风险利率为10%，计算期权价格。 程序如下： （blspriceTest.m）

输出参数： Volatility：波动率
2016/6/19 17

使用示例：
Price=100; %标底资产价格 Strike=95; %执行价格 Rate=0.1; %无风险收益率（年化）10% Time=1; %剩余时间 CallValue=15; %看涨期权市价15元 %看涨期权 Class={'Call'}（默认） CallVolatility = blsimpv(Price, Strike, Rate, Time, CallValue, [], [], [], {'Call'}) PutValue=7; %看跌期权市价7元 %看跌期权 Class={'put'} PutVolatility = blsimpv(Price, Strike, Rate, Time, PutValue, [], [], [], {'Put'})
2016/6/19 9


若要分析期权价格与波动率关系，我们可以根据一系列 波动率计算，一系列看涨期权与看跌期权的价格，可以 编写blsprice_Vol.m程序。 程序如下：
Price=100; %标底资产价格 Strike=95; %执行价格 Rate=0.1; %无风险收益率（年化） Time=3/12; %=0.25; %剩余时间 Volatility=0.1:0.01:0.5; %年化波动率从0.1到0.5间隔0.01共41 个数据点 N=length(Volatility) % 数组Volatility的元素个数 Call=zeros(1,N); Put=zeros(1,N);

期权又可分为：价内期权、平价期权和价外期权 （S>E） （S=E） （S<E）
2016/6/19 4

买入期权、卖出期权和标的资产三者之间存在一种价格
依赖关系——买入期权和卖出期权平价。

设S为股票市价，C为买入期权价格，P为卖出期权价格，
E为行权价， ST为到期日股票价格，t为距期权日时间，r