Есть ли метод оптимизации для древовидной модели? - PullRequest
Новая
       37

Есть ли метод оптимизации для древовидной модели?

0 голосов
/ 15 мая 2019

У меня есть 2 триномиальных дерева цены акций и коэффициент хеджирования . изображение цены акций .

  • столбцы представляют шаги (год)

  • строки представляют возможные результаты

так,

  • share_price [0,1]

  • share_price [1,1]

  • share_price [2,1]

    - 3 возможных результата share_price[0,0].

Для hedge_ratios_tree - это просто еще одно триномиальное дерево с изображениями 0s на данный момент.Оба дерева содержат данные только в верхней диагональной части дерева, как показано на рисунке.

Я ищу максимальный денежный поток при хеджировании / ребе.Во-первых, я строю дерево денежных потоков в том же формате, что и два других дерева. Денежный поток генерируется таким образом:

  • для каждых первых 3 узлов, просто вычтитекоэффициент хеджирования их корневых нот
  • затем умножьте на соответствующую цену акций.
  • например, первые 3 ноты во 2-м столбце будут вычтены 1-й нотой в 1-м столбце

Так работает триномиальное дерево.

например, 

cash_flow_tree[0,0]=hedge_ratio_tree[0,0]*share_price_tree[0,0]
cash_flow_tree[0,1]=(hedge_ratio_tree[0,1]-hedge_ratio_tree[0,0])*share_price_tree[0,1]

Я ищу максимальный денежный поток и дерево оптимальных коэффициентов хеджирования после всех операций хеджирования.это SUM(cash flow).Я завершил это в excel solver, а также попытался преобразовать в python код с обоими pulp and scipy solver, но эти 2 пакета, по-видимому, не решают пошаговую оптимизацию 1064 * как древовидную модель.Поэтому я хотел бы спросить, есть ли предложение сделать это в Python?

...