群体优化算法---石墨烯优化算法介绍以及在期权定价上的应用(Black-Scholes模型来计算欧式期权的理论价格)
介绍
石墨烯算法是一种新兴的优化算法,灵感来自于石墨烯的结构和特性。石墨烯是一种由碳原子构成的二维蜂窝状晶格结构,具有优异的机械、电学和热学性能。石墨烯算法通过模拟石墨烯原子之间的相互作用和迁移,来求解复杂的优化问题
基本概念
石墨烯的结构:
石墨烯由碳原子组成,每个碳原子与其他三个碳原子通过共价键连接,形成一个蜂窝状的二维晶格结构。这种结构使得石墨烯具有非常高的强度和导电性。
石墨烯算法的灵感:
石墨烯算法借鉴了石墨烯的这种晶格结构和原子迁移特性,通过模拟碳原子在二维平面上的移动和相互作用,来寻找优化问题的最优解
算法步骤
初始化:
初始化一组解,称为“碳原子”,并将它们随机分布在二维平面上。这些解代表了问题的初始解集。
评估适应度:
计算每个碳原子的适应度值,根据适应度函数评估每个解的优劣。
更新位置:
根据某种规则更新碳原子的位置,模拟碳原子在二维平面上的迁移。这种迁移可以通过模拟退火、粒子群算法或其他元启发式方法来实现。
局部搜索:
在每次迭代中,对每个碳原子进行局部搜索,进一步优化其位置。局部搜索可以通过梯度下降或其他局部优化方法来实现。
选择与替换:
根据适应度值选择较优的碳原子,并用它们替换较差的碳原子,形成新的解集。
迭代:
重复上述步骤,直到达到预定的迭代次数或满足收敛条件。
石墨烯算法的优点
全局搜索能力强:
石墨烯算法能够在广阔的搜索空间中找到全局最优解,避免陷入局部最优。
收敛速度快:
通过模拟碳原子的快速迁移和局部优化,石墨烯算法具有较快的收敛速度。
适应性强:
石墨烯算法可以处理各种类型的优化问题,包括连续、离散和混合优化问题
石墨烯算法的应用
石墨烯算法可以应用于许多实际问题,如:
工程优化:
用于结构优化、路径规划、资源分配等工程领域的问题。
机器学习:
用于神经网络训练、特征选择、超参数优化等机器学习任务。
数据挖掘:
用于聚类分析、关联规则挖掘、分类等数据挖掘任务。
金融优化:
用于投资组合优化、风险管理、期权定价等金融领域的问题
本文代码
定义期权定价模型:我们可以使用Black-Scholes模型来计算欧式期权的理论价格。
设计石墨烯优化算法:模拟石墨烯原子之间的相互作用和迁移,以找到最优的期权定价参数。
整合并实现:将期权定价模型和石墨烯算法整合在一起。
期权定价模型(Black-Scholes)
Black-Scholes模型用于计算欧式看涨期权(Call Option)和看跌期权(Put Option)的价格:
核心代码
Graphene_Option_Pricing.m
function [best_params, best_fitness] = Graphene_Option_Pricing(S0, K, r, T, market_price, is_call)% 参数初始化dim = 1; % 需要优化的参数维度:波动率σlower_bound = [0.01]; % 下界:波动率upper_bound = [1.0]; % 上界:波动率max_iter = 500; % 最大迭代次数pop_size = 30; % 种群大小% 适应度函数:计算Black-Scholes理论价格与市场价格的均方误差fitness_func = @(params) calculate_fitness(params, S0, K, r, T, market_price, is_call);% 石墨烯优化算法[best_params, best_fitness] = Graphene_Optimization(dim, lower_bound, upper_bound, max_iter, pop_size, fitness_func);disp('Best parameters found:');disp(best_params);disp('Fitness of best parameters:');disp(best_fitness);% 验证找到的最佳波动率参数optimal_sigma = best_params(1);% 使用最佳波动率参数计算期权价格if is_callmodel_price = Black_Scholes_Call(S0, K, r, optimal_sigma, T);elsemodel_price = Black_Scholes_Put(S0, K, r, optimal_sigma, T);end% 打印模型价格和市场价格进行比较disp('Optimal sigma:');disp(optimal_sigma);disp('Model option price with optimal sigma:');disp(model_price);disp('Market option price:');disp(market_price);
endfunction fitness = calculate_fitness(params, S0, K, r, T, market_price, is_call)sigma = params(1);if is_callmodel_price = Black_Scholes_Call(S0, K, r, sigma, T);elsemodel_price = Black_Scholes_Put(S0, K, r, sigma, T);end
endfunction C = Black_Scholes_Call(S0, K, r, sigma, T)d1 = (log(S0 / K) + (r + 0.5 * sigma^2) * T) / (sigma * sqrt(T));d2 = d1 - sigma * sqrt(T);C = S0 * normcdf(d1) - K * exp(-r * T) * normcdf(d2);
endfunction P = Black_Scholes_Put(S0, K, r, sigma, T)d1 = (log(S0 / K) + (r + 0.5 * sigma^2) * T) / (sigma * sqrt(T));d2 = d1 - sigma * sqrt(T);P = K * exp(-r * T) * normcdf(-d2) - S0 * normcdf(-d1);
endfunction [best_solution, best_fitness] = Graphene_Optimization(dim, lower_bound, upper_bound, max_iter, pop_size, fitness_func)% 初始化positions = lower_bound + (upper_bound - lower_bound) .* rand(pop_size, dim);% 主循环for iter = 1:max_iter% 更新位置for i = 1:pop_size% 模拟碳原子的迁移new_position = positions(i, :) + rand(1, dim) .* (best_solution - positions(i, :));new_position = max(min(new_position, upper_bound), lower_bound);new_fitness = fitness_func(new_position);% 局部搜索if new_fitness < fitness(i)positions(i, :) = new_position;fitness(i) = new_fitness;end% 更新最优解if new_fitness < best_fitnessbest_fitness = new_fitness;best_solution = new_position;endend% 记录迭代过程中的最优值(可选)disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best Fitness = ', num2str(best_fitness)]);end
end
run_graphene_option_pricing.m
function run_graphene_option_pricing% 示例使用
S0 = 100; % 当前股票价格
K = 100; % 执行价格
r = 0.05; % 无风险利率
T = 1; % 到期时间(年)
market_price = 10; % 市场期权价格
is_call = true; % 是否为看涨期权[best_params, best_fitness] = Graphene_Option_Pricing(S0, K, r, T, market_price, is_call);
disp('Best parameters for sigma:');
disp(best_params);
disp('Best fitness:');
disp(best_fitness);end
说明
初始化:初始化石墨烯算法的种群,包括参数的上下界、最大迭代次数和种群大小。
适应度函数:计算理论价格和市场价格之间的均方误差。
Black-Scholes模型:计算欧式看涨期权和看跌期权的价格。
石墨烯优化算法:通过模拟石墨烯原子的迁移和相互作用,找到最佳的期权定价参数。
结果输出:输出最佳参数和相应的适应度值。
效果
完整代码获取
微信扫一扫,回复"石墨烯优化算法"即可查看完整代码
相关文章:

群体优化算法---石墨烯优化算法介绍以及在期权定价上的应用(Black-Scholes模型来计算欧式期权的理论价格)
介绍 石墨烯算法是一种新兴的优化算法,灵感来自于石墨烯的结构和特性。石墨烯是一种由碳原子构成的二维蜂窝状晶格结构,具有优异的机械、电学和热学性能。石墨烯算法通过模拟石墨烯原子之间的相互作用和迁移,来求解复杂的优化问题 基本概念…...

创纪录!沃飞长空完成新一轮融资,实力获资方认可
作为全球竞逐的战略性新兴产业,今年首次写入政府工作报告的“低空经济”热度正持续提升,在政策、产业等多个层面均有重大突破。行业的飞速发展也吸引了投资界的目光,越来越多资本正投向低空经济。 近期,国内领先的低空出行企业吉…...

1991java Web体检预约管理系统eclipse定制开发mysql数据库BS模式java编程jdbc
一、源码特点 JSP体检预约管理系统是一套完善的web设计系统,对理解JSP java 编程开发语言有帮助,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S模式开发。开发环境为TOMCAT7.0,eclipse开发,数据库为Mysql5.0,使用…...
如何优雅终止线程/线程池
如何优雅终止线程 分为两个阶段终止线程 1、interrupted(): 让线程从休眠状态转换到RUNNABLE 状态 2、线程终止的标志位:线程会在合适的时机检查这个标志位,如果发现符合终止条件,则自动退出 run() 方法 public class MonitorThread extends Thread {/…...

泰迪智能科技实验室产品-云计算资源管理平台介绍
云计算资源管理平台是一款集群应用程序管理平台,以Docker、Kubernetes为核心引擎的容器化应用部署、运行环境,对数据中心的物理服务器、网络、存储、虚拟服务器等基础架构资源进行集中统一的管理、分配、监控等。平台旨在围绕行业应用逐步由“虚拟化”向…...

.Net WebApi启动 Swagger异常报错: Failed to load API definition
问题描述: 基于.Net6.0的WebApi 启动Swagger报错:Failed to load API definition。即无法加载API定义。 解决方法: 分析程序输出日志: 错误信息: ERROR Microsoft.AspNetCore.Diagnostics.DeveloperExceptionPageMid…...

CSS新手入门笔记【导入方法、选择器介绍、选择器优先级、属性详细介绍、盒子模型】
目录 一、目的与优势二、CSS导入方式三、语法结构四、选择器类型基本选择器组合选择器伪类与伪元素属性选择器 六、选择器优先级总结 六、CSS属性1. 字体与文本属性2. 背景属性3. 尺寸与盒模型属性4. 布局与定位5. 列表样式6. 边框与轮廓7. 文本装饰与效果8. 动画与过渡9. 伪类…...

制作高校专属PPT时,如何将校徽设置成透明底色?无须PS
目录 示例:以清华大学为例 1必应搜索“清华大学校徽” 2保存清华大学校徽及校名。 3将校徽导入到PPT中 4 选中校徽,然后依次选择“图片格式”-->颜色-->设置透明色编辑 5出现“画笔”,由于截图的缘故,画笔没有在截…...
设计模式之【适配器模式】
类适配器实现(继承) 类适配器通过继承来实现适配器功能 // 目标接口 public interface Target {void request(); }// 被适配者 public class Adaptee {public void specificRequest() {System.out.println("Adaptee: specificRequest");} }/…...

AI论文降重:一键操作,让你的论文查重率瞬间下降
高查重率是许多毕业生的困扰。通常,高查重率源于过度引用未经修改的参考资料和格式错误。传统的降重方法,如修改文本和增添原创内容,虽必要但耗时且成效不一。 鉴于此,应用AI工具进行AIGC降重成为了一个高效的解决方案。这些工具…...
Cmake--学习笔记
🚀write in front🚀 🔎大家好,我是黄桃罐头,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流 🎁欢迎各位→点赞👍 收藏⭐️ 留言📝…...

LangChain让LLM带上记忆
最近两年,我们见识了“百模大战”,领略到了大型语言模型(LLM)的风采,但它们也存在一个显著的缺陷:没有记忆。 在对话中,无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangCha…...

Word恢复历史文档,记好4个方法就足够
“我正在准备一个重要的报告,但是电脑突然就崩溃了,导致我的文档还没保存就被关闭了,大家有什么方法可以恢复Word历史文档吗?快给我出出主意吧!” 在数字化时代,文档编辑和保存已经成为我们日常工作和学习中…...
收银系统源码-千呼新零售2.0【线上营销】
千呼新零售2.0系统是零售行业连锁店一体化收银系统,包括线下收银线上商城连锁店管理ERP管理商品管理供应商管理会员营销等功能为一体,线上线下数据全部打通。 适用于商超、便利店、水果、生鲜、母婴、服装、零食、百货等连锁店使用。 详细介绍请查看&a…...

OnlyOffice测评
官方链接: https://www.onlyoffice.com/zh/office-suite.aspx https://www.onlyoffice.com/zh/pdf-editor.aspx OnlyOffice:引领办公效率的新标杆 在数字化时代的浪潮中,办公软件已经成为我们日常工作中不可或缺的一部分。然而,…...
UDS - 8 Application layer protocol
8 应用层协议 来自:ISO 14229-1-2020.pdf 8.1 一般定义 应用层协议应始终是确认消息传输,这意味着对于从客户端发送的每个服务请求,服务器应发送一个或多个相应的响应。 此规则的唯一例外是使用功能寻址或请求/指示指定不生成响应/确认的少数情况。为了不给系统带来许多不…...

二叉树公共最近祖先
文章目录 1. **二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)**2. **一般二叉树****递归方法**:**迭代方法**: 案例展示二叉搜索树(BST)中查找LCA一般二叉树中查找LCA1. **使用哈希表存储父节点信息**2. **处理多个查询**3. **异常处理**结…...
智慧运维系统指导规范
随着信息技术的迅猛发展,智慧运维系统在现代企业中扮演着越来越重要的角色。为了提高运维效率、保障系统稳定运行,并制定一套科学、合理的智慧运维系统指导规范至关重要。本规范旨在为企业提供一套全面、系统的智慧运维管理方法和操作准则,以…...

最新自助下单彩虹云商城系统源码,含小储云商城模板免授权
最新彩虹商城源码,含小储云商城模板免授权,试用了一下还行,具体的大家可以看看 源码下载:https://download.csdn.net/download/m0_66047725/89405387 更多资源下载:关注我。...

头条系统-05-延迟队列精准发布文章-概述添加任务(db和redis实现延迟任务)、取消拉取任务定时刷新(redis管道、分布式锁setNx)
文章目录 延迟任务精准发布文章1)文章定时发布2)延迟任务概述2.1)什么是延迟任务2.2)技术对比2.2.1)DelayQueue2.2.2)RabbitMQ实现延迟任务2.2.3)redis实现 3)redis实现延迟任务4)延迟任务服务实现4.1)搭建heima-leadnews-schedule模块4.2)数据库准备4.3)安装redis4.4)项目集成…...

利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点
目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波:可以用来解决所提出的地质任务的波;干扰波:所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中,有效波和干扰波是相对的。例如,在反射波…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
模型参数、模型存储精度、参数与显存
模型参数量衡量单位 M:百万(Million) B:十亿(Billion) 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的,但是一个参数所表示多少字节不一定,需要看这个参数以什么…...

【JVM】- 内存结构
引言 JVM:Java Virtual Machine 定义:Java虚拟机,Java二进制字节码的运行环境好处: 一次编写,到处运行自动内存管理,垃圾回收的功能数组下标越界检查(会抛异常,不会覆盖到其他代码…...

汽车生产虚拟实训中的技能提升与生产优化
在制造业蓬勃发展的大背景下,虚拟教学实训宛如一颗璀璨的新星,正发挥着不可或缺且日益凸显的关键作用,源源不断地为企业的稳健前行与创新发展注入磅礴强大的动力。就以汽车制造企业这一极具代表性的行业主体为例,汽车生产线上各类…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院挂号小程序
一、开发准备 环境搭建: 安装DevEco Studio 3.0或更高版本配置HarmonyOS SDK申请开发者账号 项目创建: File > New > Create Project > Application (选择"Empty Ability") 二、核心功能实现 1. 医院科室展示 /…...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作
一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码,CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短,所以CPU会不断地切换线程执行,从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集
描述:海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...