Programmiererforum

dt = 1/252
# number of days from today to 31 march 2026
days = np.busday_count(pd.Timestamp.today().date(),pd.Timestamp('2026-03-31').date())
T = days*dt
N_paths = 10000
N_steps = days
busines_days = pd.bdate_range(start_date,periods=days)

uniform_gen = ql.UniformRandomSequenceGenerator(int(2*N_steps),ql.UniformRandomGenerator())
gaussian_gen = ql.GaussianRandomSequenceGenerator(uniform_gen)
times = list(ql.TimeGrid(T, int(N_steps)))

multipath = ql.GaussianMultiPathGenerator(heston_process, times, gaussian_gen, False)

[url=viewtopic.php?t=14917]Ich möchte[/url] mein angepasstes Heston -Modell verwenden, um Wege zu generieren, um eine exotische Option zu bewerten, aber ich habe ein paar Fragen, die ich mit den Dokumenten und Beispielen nicht beantworten kann. Das Modell enthält die angepassten Parameter mit Hilfe der Volatilitätsflächen, aber der Prozess scheint keinen Verweis auf diese zu enthalten. Wie funktioniert es? Soll ich das Modell einfügen, die Parameter nehmen und einen neuen Prozess mit den angepassten Parametern erstellen? < /P>
[code]dt = 1/252
# number of days from today to 31 march 2026
days = np.busday_count(pd.Timestamp.today().date(),pd.Timestamp('2026-03-31').date())
T = days*dt
N_paths = 10000
N_steps = days
busines_days = pd.bdate_range(start_date,periods=days)

uniform_gen = ql.UniformRandomSequenceGenerator(int(2*N_steps),ql.UniformRandomGenerator())
gaussian_gen = ql.GaussianRandomSequenceGenerator(uniform_gen)
times = list(ql.TimeGrid(T, int(N_steps)))

multipath = ql.GaussianMultiPathGenerator(heston_process, times, gaussian_gen, False)
[/code]