- 贝叶斯期权定价 MCMC:用马尔可夫链蒙特卡洛给奇异期权定价
经典期权定价把模型参数当精确已知,可波动率 σ 是噪声最大的量,点估计把参数不确定性『藏』掉了。贝叶斯 MCMC 把 σ 当作随机变量,从观测收益里抽后验,再对后验做预测定价——天然给出公允价的可信区间。本文以无解析解的亚式看涨期权为例,用 numpy+scipy 从零实现随机游动 Metropolis,在 GBM 合成数据上把 σ 真值 0.20 用后验均值 0.201 无偏还原,并展示贝叶斯定价 2.88 与点估计 1.10 的分歧来自参数的可观测不确定性。附完整 Python 与四张真实计算图。
11 min Chinese - 亚式与回望期权:用路径依赖改写 payoff 结构
普通欧式期权只看期末价格 S_T,于是波动一高尾部就厚、定价跳变。亚式期权把 payoff 绑在全程均值,回望期权绑在全程极值——payoff 不再看一个点而是看一整条路径。本文用 GBM 蒙特卡洛从零给亚式算术看涨(价 6.53)、欧式看涨(12.14)、回望浮动看涨(18.11)定价,量化「路径依赖如何削薄尾部、抬高极值溢价」,附完整 Python 与四类真实陷阱(中阶)。
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