Changeset 17690 for lang/python

Timestamp:

08/16/08 12:38:18 (3 months ago)

Author:

rezoo

Message:

LICENSE条文の追加。

Location:

lang/python/option_tools

Files:

• LICENSE (added)
• alpha.py (modified) (3 diffs)

lang/python/option_tools/alpha.py

@@ -5 +5 @@
 import random,math
 
-def effectiveWeight_Call(S0,C0,K,T,DT,R,V1=None,V=None,mu=None,cacheNum=10000,newtonNum=10,seed=0):
+def effectiveWeight_Call(S0,C0,K,T,DT,R,V1=None,V=None,mu=None,cacheNum=20000,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。
         
@@ -31 +31 @@
         cache = []
         random.seed(seed)
-        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
-
+        vol = float(V) if V else BS_Call_IV(S0,K,T,R,C0,HV=0.2,maxNum=200)
+        vol1 = float(V1) if V1 else vol*math.sqrt(DT)
+        avg = float(mu) if mu else -0.5*vol1*vol1
+        
         for i in range(cacheNum):
                 #対数正規分布に基づいて未来の価格を算出
@@ -46 +46 @@
 
 def _newtonsMethod(num,init_alpha,cache,i=1):
-        """ニュートン法を用いて最適対数成長率αの値を求めます。
+        """ニュートン法を用いて対数最適戦略でmを最大にするαの値を求めます。
         """
         if i > num:
                 return init_alpha
         else:
-                #print init_alpha,_m_alpha(init_alpha,cache)
                 delta = _m_alpha(init_alpha, cache)/_m2_alpha2(init_alpha, cache)
                 new_alpha = init_alpha - delta