כל מדריכי האופציות
גשר בין PDE לתוחלתקריאה של 14 דקות

הסבר על נוסחת Feynman–Kac לתמחור אופציות

למדו כיצד Feynman–Kac מקשרת בין PDE ליניארית לתמחור לבין תוחלות מותנות מהוונות, כולל גנרטורים, תזרימי מזומנים, נומריקה ומגבלות

הוכן על ידי Mark · המקורות הראשוניים למטה

תשובה ישירה

נוסחת Feynman–Kac מייצגת פתרון מתאים של PDE פרבולית ליניארית כתוחלת מותנית על פני מסלולי דיפוזיה. בפיננסים היא הופכת משוואת תמחור לתוחלת של תזרימי מזומנים מהוונים בסיום וברצף

גנרטור הדיפוזיה קובע את ההתפתחות המקומית

נניח dX_s = b(s,X_s)ds + σ(s,X_s)dW_s, ונגדיר את הגנרטור שלו Lφ = b∂_xφ + 1/2σ²∂_{xx}φ

הגנרטור מסכם את השינוי המותנה האינפיניטסימלי של פונקציות חלקות במצב

הוא מקשר בין מודל המסלול לבין משוואה דיפרנציאלית בלי לטעון שלמסלול שאינו גזיר בשום מקום יש נגזרת רגילה

PDE לאחור מתחילה מתנאי הסיום

נבחן ∂_t u + Lu - r u + f = 0 עם ערך סיום u(T,x) = g(x)

כאן g היא תמורה בסיום, r היא שיעור הרג או היוון, ו־f הוא מקור רציף שסימנו נקבע לפי מוסכמת ה־PDE שצוינה

מכיוון שנתוני הסיום ידועים ב־T, התמחור נעשה לאחור אף על פי שדיפוזיית המצב מתפתחת קדימה

תוחלת מותנית נותנת את הייצוג

בתנאי רגולריות ואינטגרביליות, u(t,x) שווה לתוחלת המותנית של g(X_T) מהוון בתוספת f מצטבר ומהוון

עם D_{t,s} = exp(-∫_t^s r(v,X_v)dv), הייצוג הוא E[D_{t,T}g(X_T) + ∫_t^T D_{t,s}f(s,X_s)ds | X_t=x]

החלת נוסחת Itô על D_{t,s}u(s,X_s) הופכת את הסחף שלו למינוס איבר המקור, וזה נותן את הזהות לאחר לקיחת תוחלות

ההיוון הוא חלק מהאופרטור

ריבית קצרה קבועה נותנת את הגורם המוכר e^{-r(T-t)}, אך שיעורים התלויים במצב דורשים אינטגרל לאורך המסלול

דיבידנדים, קופונים, עלויות או איברי מקור רציפים נכנסים דרך אינטגרל הזמן, במקום להסתתר בתוך תמורת הסיום

שינוי סימנים ב־PDE משנה את הייצוג, לכן העתיקו את האופרטור, תנאי הסיום וכיוון הזמן כחבילה אחת

תמחור אופציות ניטרלי־לסיכון הוא מקרה פרטי

תחת מידת תמחור תקפה, הדינמיקה המהוונת של הנכס הנסחר קובעת את L, וערך הנגזרת פותר את PDE התמחור המתאימה

עבור תביעה אירופית ללא תשלומים רציפים, המחיר הוא התוחלת המותנית של תמורת הסיום שלה כשהיא מהוונת

Black–Scholes הוא מופע אחד של הגשר הזה, לא ההגדרה של Feynman–Kac ולא ראיה שכל שוק הוא שלם

PDE ו־Monte Carlo מכוונות לאותו ערך

הפרשים סופיים פותרים את המשוואה לאחור על סריג, ואילו Monte Carlo אומדת את תוחלת המסלול קדימה

התאמה בין מימושים בלתי־תלויים היא בדיקה חזקה לסימנים, להיוון, לתנאי גבול ולשגיאת דגימה

בחרו בשיטות PDE עבור משטחים וגבולות בעלי ממד נמוך; בחרו בסימולציה כאשר מצבים או פונקציונלים של מסלול הופכים סריגים ליקרים

למשפט יש תנאים וגבולות

ניסוחים קלאסיים דורשים תנאים על מקדמים, גידול, רגולריות, אינטגרביליות ויחידות; גרסאות חלשות של viscosity מרחיבות את התחום

מימוש אמריקאי יוצר בעיית מכשול או אי־שוויון וריאציוני, ובעיות מימון או בקרה לא־ליניאריות אינן מתאימות לנוסחה הליניארית הפשוטה

קפיצות מחליפות את PDE הדיפוזיה במשוואה אינטגרו־דיפרנציאלית, בעוד שתלות במסלול דורשת לעיתים להרחיב את המצב או להשתמש בשיטות אחרות

שאלות נפוצות

מה אומרת נוסחת Feynman–Kac במילים פשוטות?

היא אומרת שאפשר לחשב ערך מסוים של משוואה דיפרנציאלית באמצעות מיצוע תוצאות מהוונות של תהליך אקראי קשור

מדוע פותרים את PDE התמחור לאחור?

התמורה מוגדרת במועד הפקיעה, ולכן ערך הסיום ידוע והערך הנוכחי מועבר לאחור לכיוון היום

האם Feynman–Kac זהה לתמחור ניטרלי־לסיכון?

לא. מודל ניטרלי־לסיכון מספק מידת תמחור וגנרטור; Feynman–Kac מקשרת לאחר מכן בין ה־PDE הליניארית שלו לבין התוחלת

האם הנוסחה הסטנדרטית מתמחרת אופציות אמריקאיות?

לא ישירות. מימוש מוקדם הופך את השוויון לבעיית מכשול או לייצוג של עצירה אופטימלית

מקורות וקריאה נוספת

בדיקה מהירה

סיימת לקרוא? בדוק את עצמך ב־3 שאלות

1 / 3

שאלה 01

איזו אמירה מתאימה ביותר למדריך הזה — גנרטור הדיפוזיה קובע את ההתפתחות המקומית?

בחר תשובה כדי לראות את ההסבר

מילון מונחי אופציות