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MATLAB工具箱是专业开发的，经过严格的测试，并有完整的文件记录。 - 拥有互动式应用程序
MATLAB应用程序让您看到不同的算法是如何与您的数据一起工作的。迭代直到您得到您想要的结果，然后自动生成一个MATLAB程序来重现或自动完成您的工作。 - 以及扩展的能力
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运筹学代写
数学代写|matlab作业代写|Pricing Financial Options with Early Exercise Features
We adopt a uniform discretization with time step $\delta t$, so that $T_{e}=T \cdot \delta t$. A European-style call option written on a stock share provides the holder with the right, but not the obligation, to buy the underlying stock share at a given future date $T_{e}$ in the future (the maturity of the option), for a prespecified price $K$ (the strike price). Since the option holder is not forced to exercise it, she will do it only when the stock price at maturity is larger than the strike price. When $S\left(T_{e}\right)>K$, we say that the option is in-the-money, and the payoff to the option holder is
$$
\max \left{0, S\left(T_{e}\right)-K\right}
$$
To understand the payoff, observe that we could use the option to buy the share at the strike price $K$ and sell it immediately at the current price $S\left(T_{e}\right)$ (under a somewhat idealized market, where we neglect timing issues, order execution uncertainty, and transaction costs). Another kind of option is a put option, which gives the holder the right to sell the underlying asset. In this case, the option is in-the-money when $S\left(T_{e}\right)<K$, and the payoff is
$$
\max \left{0, K-S\left(T_{e}\right)\right}
$$
数学代写|MATLAB作业代写|Bias Issues in Dynamic Programming
The option pricing problem is of a different nature with respect to the other examples that we discuss in this chapter. While the value function is often just instrumental to obtain a suitable decision policy, here we are really interested in the value function itself, as this is precisely the option value that we are interested in. Hence, we should pay attention to an issue that we have disregarded so far: what if the estimates of value functions are biased? Bias issues arise, for instance, in approximate DP and reinforcement learning, where we can only sample observations of state values. ${ }^{20}$ The consequence is that we may fail to discover the truly optimal policy, but this does not mean that a near-optimal policy cannot be devised. Quite often, a decent approximation of value functions is sufficient to find a good decision policy. In option pricing, however, the issue is more delicate, as we may under- or overestimate the option price itself. Here, we have two sources of low bias. On the one hand, we are going to approximate the value functions, which is expected to result in a suboptimal policy. On the other hand, time discretization implies that we are actually restricting the early exercise opportunities with respect to the features of an American-style option. There are strategies to complement the low-biased estimator with a high-biased one, so that we find a sensible confidence interval; these are beyond the scope of this book. ${ }^{21}$ The important message is that if we fail to address bias issues properly, we may end up with an undefined bias.
matlab代写
数学代写|MATLAB作业代写|PRICING FINANCIAL OPTIONS WITH EARLY EXERCISE FEATURES
我们采用具有时间步长的统一离散化d吨， 以便吨和=吨⋅d吨. 写在股票上的欧式看涨期权为持有人提供了在给定的未来日期购买标的股票的权利，但没有义务吨和将来吨H和米一种吨你r一世吨和○F吨H和○p吨一世○n, 以预先指定的价格到 吨H和s吨r一世到和pr一世C和. 由于期权持有人并非被迫行使，因此只有在到期时的股价高于行使价时，她才会行使。什么时候小号(吨和)>到，我们说期权是价内期权，期权持有人的收益是
\max \left{0, S\left(T_{e}\right)-K\right}\max \left{0, S\left(T_{e}\right)-K\right}
要了解回报，请注意我们可以使用期权以执行价格购买股票到并立即以当前价格出售小号(吨和) 你nd和r一种s○米和在H一种吨一世d和一种一世一世和和d米一种r到和吨,在H和r和在和n和G一世和C吨吨一世米一世nG一世ss你和s,○rd和r和X和C你吨一世○n你nC和r吨一种一世n吨和,一种nd吨r一种ns一种C吨一世○nC○s吨s. 另一种期权是看跌期权，它赋予持有人出售标的资产的权利。在这种情况下，当小号(吨和)<到, 并且收益是
\max \left{0, KS\left(T_{e}\right)\right}\max \left{0, KS\left(T_{e}\right)\right}
数学代写|MATLAB作业代写|BIAS ISSUES IN DYNAMIC PROGRAMMING
期权定价问题与我们在本章讨论的其他示例具有不同的性质。虽然价值函数通常只是有助于获得合适的决策策略，但在这里我们真正感兴趣的是价值函数本身，因为这正是我们感兴趣的期权价值。因此，我们应该注意一个问题，我们到目前为止都忽略了：如果价值函数的估计有偏差怎么办？例如，在近似 DP 和强化学习中会出现偏差问题，我们只能对状态值的观察进行抽样。20结果是我们可能无法发现真正的最优策略，但这并不意味着无法设计出接近最优的策略。很多时候，一个不错的价值函数近似值足以找到一个好的决策策略。然而，在期权定价中，这个问题更加微妙，因为我们可能低估或高估了期权价格本身。在这里，我们有两个低偏差来源。一方面，我们将逼近价值函数，这预计会导致次优策略。另一方面，时间离散化意味着我们实际上是在限制美式期权的特征的早期行使机会。有一些策略可以用高偏估计量来补充低偏估计量，以便我们找到合理的置信区间；这些超出了本书的范围。21重要的信息是，如果我们未能正确解决偏见问题，我们最终可能会出现未定义的偏见。
统计代考
统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。 英语中的“统计”（Statistics）一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。
数论代考
数论（number theory ），是纯粹数学的分支之一，主要研究整数的性质。 整数可以是方程式的解（丢番图方程）。 有些解析函数（像黎曼ζ函数）中包括了一些整数、质数的性质，透过这些函数也可以了解一些数论的问题。 透过数论也可以建立实数和有理数之间的关系，并且用有理数来逼近实数（丢番图逼近）
数值分析代考
数值分析NumericalAnalysis，又名“计算方法”，是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。 它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
