傅里叶定价选择的速度和偏差：数值分析
摘要：对比了七种基于傅里叶变换的实现方法的CPU和定价偏差。我们的分析表明，一旦远离Black-Scholes-Merton框架，截断和离散化误差会显著增加。我们对竞争选择的速度和准确性进行了排序，显示了哪些方法需要更小的截断范围以及在采样密度方面最高效的方法。尽管所有实现在Bates跳跃扩散模型中都有良好的收敛性，但Attari的公式是唯一一个对于任何Variance Gamma参数值都不会发散的基于傅里叶变换的方法。在速度方面，使用行权向量计算显著提高了计算负担，使得快速傅里叶变换(FFT)和纯粹的delta概率分解方法变得低效。我们得出结论，多行权版本的COS方法明显比其他任何实现方法都要快，而行权优化的Carr Madan公式在速度和准确性上同时优于FFT，因此对其使用产生了质疑。
作者：Ricardo Cris''ostomo
论文ID：1706.05935
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2018-05-14