【发布时间】：2019-01-30 16:57:31
【问题描述】：
所以我尝试做的是用 Monte Carlo 模拟美式期权（股票）并使用 TensorFlow 对其进行定价。
我使用两个辅助函数 get_continuation_function 来创建 TF 运算符。以及用于创建定价计算图的 pricing_function。
npv 算子是最佳运动决策的总和。每次我检查行使价值是否大于预测的持续价值（换句话说，期权是否在货币中）。
而实际的定价函数是american_tf。我执行函数来创建路径，训练路径的练习值。然后，我通过 training_functions 向后迭代并了解每个锻炼日期的价值和决策。
def get_continuation_function():
X = tf.placeholder(tf.float32, (None,1),name="X")
y = tf.placeholder(tf.float32, (None,1),name="y")
w = tf.Variable(tf.random_uniform((1,1))*0.1,,name="w")
b = tf.Variable(initial_value = tf.ones(1)*1,name="b")
y_hat = tf.add(tf.matmul(X, w), b)
pre_error = tf.pow(y-y_hat,2)
error = tf.reduce_mean(pre_error)
train = tf.train.AdamOptimizer(0.1).minimize(error)
return(X, y, train, w, b, y_hat)
def pricing_function(number_call_dates):
S = tf.placeholder(tf.float32,name="S")
# First excerise date
dts = tf.placeholder(tf.float32,name="dts")
# 2nd exersice date
K = tf.placeholder(tf.float32,name="K")
r = tf.placeholder(tf.float32,,name="r")
sigma = tf.placeholder(tf.float32,name="sigma")
dW = tf.placeholder(tf.float32,name="dW")
S_t = S * tf.cumprod(tf.exp((r-sigma**2/2) * dts + sigma * tf.sqrt(dts) * dW), axis=1)
E_t = tf.exp(-r * tf.cumsum(dts)) * tf.maximum(K-S_t, 0)
continuationValues = []
training_functions = []
previous_exersies = 0
npv = 0
for i in range(number_call_dates-1):
(input_x, input_y, train, w, b, y_hat) = get_continuation_function()
training_functions.append((input_x, input_y, train, w, b, y_hat))
X = tf.keras.activations.relu(S_t[:, i])
contValue = tf.add(tf.matmul(X, w),b)
continuationValues.append(contValue)
inMoney = tf.cast(tf.greater(E_t[:,i], 0.), tf.float32)
exercise = tf.cast(tf.greater(E_t[:,i], contValue[:,0]), tf.float32) * inMoney * (1-previous_exersies)
previous_exersies += exercise
npv += exercise*E_t[:,i]
# Last exercise date
inMoney = tf.cast(tf.greater(E_t[:,-1], 0.), tf.float32)
exercise = inMoney * (1-previous_exersies)
npv += exercise*E_t[:,-1]
npv = tf.reduce_mean(npv)
return([S, dts, K, r, sigma,dW, S_t, E_t, npv, training_functions])
def american_tf(S_0, strike, M, impliedvol, riskfree_r, random_train, random_pricing):
n_exercise = len(M)
with tf.Session() as sess:
S,dts,K,r,sigma,dW,S_t,E_t,npv,training_functions = pricing_function(n_exercise)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
paths, exercise_values = sess.run([S_t,E_t], {
S: S_0,
dts: M,
K: strike,
r: riskfree_r,
sigma: impliedvol,
dW: random_train
})
for i in range(n_exercise-1)[::-1]:
(input_x,input_y,train,w,b,y_hat) = training_functions[i]
y= exercise_values[:,i+1:i+2]
X = paths[:,i]
print(input_x.shape)
print((exercise_values[:,i]>0).shape)
for epochs in range(100):
_ = sess.run(train, {input_x:X[exercise_values[:,i]>0],
input_y:y[exercise_values[:,i]>0]})
cont_value = sess.run(y_hat, {input_x:X, input_y:y})
exercise_values[:,i+1:i+2] = np.maximum(exercise_values[:,i+1:i+2], cont_value)
npv = sess.run(npv, {S: S_0, K: strike, r: riskfree_r, sigma: impliedvol, dW: N_pricing})
return npv
N_samples_learn = 1000
N_samples_pricing = 1000
calldates = 12
N = np.random.randn(N_samples_learn,calldates)
N_pricing = np.random.randn(N_samples_pricing,calldates)
american_tf(100., 90., [1.]*calldates, 0.25, 0.05, N, N_pricing)
Calldates 是步数
训练样本集 = 1000
测试样本量 = 1000
但是我的错误很奇怪
---> 23 nput_y:y[exercise_values[:,i]>0]})
ValueError: Cannot feed value of shape (358,) for Tensor 'Placeholder_441:0', which has shape '(?, 1)'
【问题讨论】：
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嗨，@hallo12！可能我错过了什么，但
M是什么？它是什么意思，它包含什么数据？请提供提供给M的数据示例 - 否则此代码无法运行且难以理解 -
对不起，M 是股票的 TimeStep .. 在这种情况下 M=[1.,1.,1。 ,1.,1.,1。 ,1.,1.,1。 ,1.,1.,1.].
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这只是意味着你需要重塑你的 "input_x:X[exercise_values[:,i]>0]" 的形状为 (358,1)
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谢谢 :) 。为什么 input_x 而不是 input_y ？否则代码可以为美国看跌期权定价吗？
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@Tim 可能会重塑为 (?, 1)，而不是 (some number, 1)，因为第一维可能不同
标签： python tensorflow neural-network montecarlo stock