Changeset 17600 for lang/python/option_tools/alpha.py

Timestamp:

08/14/08 00:33:40 (5 months ago)

Author:

rezoo

Message:

引数をより扱いやすい形になるように整理。

Files:

• lang/python/option_tools/alpha.py (modified) (4 diffs)

lang/python/option_tools/alpha.py

@@ -5 +5 @@
 import random,math
 
-def effectiveWeight_Call(S0,C0,K,T,R,V1,V=None,mu=None,cacheNum=10000,newtonNum=10,seed=0):
-        """対数効用関数に基づいた、無リスク資産とコールオプションの対数最適成長比率を求めます。
+def effectiveWeight_Call(S0,C0,K,T,DT,R,V1=None,V=None,mu=None,cacheNum=10000,newtonNum=10,seed=0):
+        """対数最適戦略に基づいた、無リスク資産とコールオプションのポートフォリオにおける最適比率を求めます。
         
         引数:
@@ -12 +12 @@
                 C0:現在のコール価格
                 K:権利行使価格
-                T:満期までの残り時間(ただし1期間後)
+                T:現在における、満期までの残り時間
+                DT:1期間の長さ
                 R:無リスク利率
                 V1:1期間における原資産のボラティリティ
+                        (指定されない場合は原資産のボラティリティから推定します。)
                 V:原資産のボラティリティ
                         (指定されない場合はコール価格からインプライドボラティリティを算出します。)
                 mu:原資産の1期間後における予想成長率
-                        (指定されない場合は期待値が0となるような値に調整されます)
+                        (指定されない場合は原資産の変動の期待値が0となるような値に調整されます。)
                 cacheNum:キャッシュする量
                 newtonNum:ニュートン法を行なう回数
@@ -29 +31 @@
         cache = []
         random.seed(seed)
-        avg = -0.5*V1*V1 if not mu else mu #指定されなかったらマルチンゲールにする。
-        vol = BS_Call_IV(S0,K,T,R,C0,HV=0.2,maxNum=200) if not V else V #FIXME:1期間後のTが用いられている。
+        avg = -0.5*V1*V1 if not mu else mu
+        vol = BS_Call_IV(S0,K,T,R,C0,HV=0.2,maxNum=200) if not V else V
+        vol1 = vol*math.sqrt(DT) if not V1 else V1
 
         for i in range(cacheNum):
                 #対数正規分布に基づいて未来の価格を算出
-                S = S0*random.lognormvariate(avg, V1)
-                cnd = C0 / (BS_Call(S,K,T,R,vol)-C0)
+                S = S0*random.lognormvariate(avg, vol1)
+                cnd = C0 / (BS_Call(S,K,T-DT,R,vol)-C0)
                 cache.append(cnd)
         
@@ -41 +44 @@
         best_m = _m(best_alpha,cache)
         return (best_alpha,best_m,math.exp(best_m))
-        
 
 def _newtonsMethod(num,init_alpha,cache,i=1):