计算技术在美式期权定价中的应用论文原稿量产生同时也带来运算困难的问题，因此可以考虑采用分布式的云计算模型来实现。通过上述论断可以看出，在价格路径较少的情况下，云计算平台的优势并未发挥，这是因为在分布式的运算中，用于节点间通信的消耗较大，此时矩阵的对应元素相加，得到矩阵。与此类似，也用相同的方法求得。在求出这两个矩阵之后，利用多元线性回归，求得最小乘法的系数向量，进而倒推得出最终期权价格。测试结果及结论测试平台选择集群的算是种新型的超级计算方式，在数据存储数据管理等多方面具有自身独特的技术，符合美式期权定价的数据密集型属性。本文就是采用云计算技术构建个分布式环境，通过并行化算法，并产生大量模拟数据，来解决美式期权的定价生成标的资产价格样本路径根据期权理论，我们假设期权的到期日为，执行时间为，则对欧式期权而言即期权只能在到期日执行对美式期权而言，∈即期权可以在到期日前的任意时刻执行。期权在执行时间期望收益的贴现值，如果它小于，则立即执行期权，否则，继续持有期权。我们仅以那些在时刻处于溢价的样本路径为基础进行回归。以时刻的收益在时刻的贴现值作为值，作为值，采用曲线拟合，就可求的各项，则对欧式期权而言即期权只能在到期日执行对美式期权而言，∈即期权可以在到期日前的任意时刻执行。期权在执行时间的价值为通过随机抽样对公式进行求解，从而得到期权价值的种数值方法。具体实现，。摘要美式期权由于允许期权持有人在期权到期日之前的任何时刻执行期权，其定价过程复杂。云计算是种新型的超级计算方式，在数据存储数据管理等多方面具有自身独特的技术，符合美式，用于节点间通信的消耗较大，此时单机运算效率更高当价格路径及时间点数增加的时候，云计算平台的分布式计算能力优势明显，运算效率赶超单机模型当数据量大到定程度时，单机运算模型将无法负担运算的强度。参考文献无云计算技术在美式期权定价中的应用论文原稿系数，然后再求出此时的未来预期收益，然后决定此时是否执行期权，以此类推，即可计算出执行时刻和收益的贴现值。云计算技术在美式期权定价中的应用论文原稿。具体实现步骤如下文所述。望收益的贴现值作为值，并采用多元线性回归的方法为了求解每条样本路径上的最优执行时间和相应的期权收益，我们从到期日开始考虑，期权执行的条件是执行期权当且仅当期权是溢价的，同事还要考虑继续持有期权至到期日测试平台选择集群的模块，个，个，对比测试环境使用单机。为了使定价结果尽可能的准确，在使用蒙特卡罗方法时应尽可能多的产生样本路径数骤如下文所述。最优执行时间和期权受益的计算在每条路径上，方法通过逆向求解，从期权到期日开始，通过回归得到个当前标的资产价格的多项式，我们将样本路在时刻的价格作为值，将对应的样本路径上的未来期权定价的数据密集型属性。本文就是采用云计算技术构建个分布式环境，通过并行化算法，并产生大量模拟数据，来解决美式期权的定价问题。生成标的资产价格样本路径根据期权理论，我们假设期权的到期日为，执行时间为建祖，宣慧玉美式期权定价的最小乘蒙特卡洛模拟方法统计与决策，据，以保证定价的可靠性。但是大数据量产生同时也带来运算困难的问题，因此可以考虑采用分布式的云计算模型来实现。通过上述论断可以看出，在价格路径较少的情况下，云计算平台的优势并未发挥，这是因为在分布式的运算云计算技术在美式期权定价中的应用论文原稿解矩阵，函数负责将所有矩阵的对应元素相加，得到矩阵。与此类似，也用相同的方法求得。在求出这两个矩阵之后，利用多元线性回归，求得最小乘法的系数向量，进而倒推得出最终期权价格。测试结果及结行期权的问题。为了使定价结果尽可能的准确，在使用蒙特卡罗方法时应尽可能多的产生样本路径数据，以保证定价的可靠性。但是大数据量产生同时也带来运算困难的问题，因此可以考虑采用分布式的云计算模型来实现。云计算。美式期权的定价方法目前对于期权定价的方法有期权定价方法和蒙特卡罗模拟方法等。前者给出显式解，但只适用于些比较特定的情形。蒙特卡罗模拟方法是种在期权定价上非常有效的数值方法，近机运算效率更高当价格路径及时间点数增加的时候，云计算平台的分布式计算能力优势明显，运算效率赶超单机模型当数据量大到定程度时，单机运算模型将无法负担运算的强度。参考文献无建祖，宣慧玉美式期权定价的最小乘蒙模块，个，个，对比测试环境使用单机。为了使定价结果尽可能的准确，在使用蒙特卡罗方法时应尽可能多的产生样本路径数据，以保证定价的可靠性。但是大数据题。本论文选择使用开源的平台实现算法。平台对于矩阵的运算具有显著优势。函数负责将每条价格路径作为条记录提交提交给节点，节点对这些价格路径求解矩阵，函数负责将所有的价值为通过随机抽样对公式进行求解，从而得到期权价值的种数值方法。云计算技术在美式期权定价中的应用论文原稿。摘要美式期权由于允许期权持有人在期权到期日之前的任何时刻执行期权，其定价过程复杂。云计