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English questions
题目2144 · 数理金融

LMM 交易台直觉 24

为什么终端测度在仿真中常常很方便,即使最终产品定价会转写到别的测度下?

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题目2281 · 数理金融

LSM 实现判断 1

为什么当行权是根据估计出来的继续持有规则决定时,LSM 自然会给出一个美式期权的下界估计?

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题目2290 · 数理金融

LSM 实现判断 10

为什么单调的支付结构常常提示我们在 LSM 里应使用单调或具备形状约束意识的基函数?

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题目2291 · 数理金融

LSM 实现判断 11

为什么只用价内路径做回归通常是合理的,但又不能把它当成“必然更好”的定理?

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题目2292 · 数理金融

LSM 实现判断 12

为什么路径数量和基函数复杂度通常应该联动调整,而不是各自独立调参?

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题目2295 · 数理金融

LSM 实现判断 15

为什么如果继续持有函数的设定本身就有问题,那么“多跑一些路径”并不是完整答案?

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题目2282 · 数理金融

LSM 实现判断 2

为什么靠近行权边界的路径会对 LSM 质量产生不成比例的重要影响?

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题目2284 · 数理金融

LSM 实现判断 4

为什么即使继续持有回归在样本内看起来很好,样本外估值仍然很有价值?

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题目2285 · 数理金融

LSM 实现判断 5

为什么把完全相同的模拟路径既用于回归设计、又用于估值,会让期权看起来偏贵?

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题目2286 · 数理金融

LSM 实现判断 6

为什么在 LSM 里,行权边界通常是被隐式学出来的,而不是直接求一个闭式方程?

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题目2287 · 数理金融

LSM 实现判断 7

为什么在利率、商品或波动率类产品的美式期权 LSM 中,除了现货之外的状态变量常常也很重要?

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题目2288 · 数理金融

LSM 实现判断 8

为什么更好的理解方式是把 LSM 看成“学习一套策略”,而不是“在每个日期学一个完美价格公式”?

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题目2289 · 数理金融

LSM 实现判断 9

为什么即使继续持有值的均值拟合很好,学出来的美式行权策略仍然可能很差?

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题目2272 · 数理金融

LSM 行权边界恢复 2

某个美式看跌期权在某个行权日使用 LSM 继续持有拟合 C(S) = a + (-0.25)S。交易台观察到当 K = 95 时,行权边界位于 S = 76。则隐含的截距 a 是多少?

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题目2273 · 数理金融

LSM 行权边界恢复 3

在某个行权日,美式看跌的即时行权价值为 K-S,继续持有拟合为 C(S) = 18 + bS。若交易台学到的边界是 S = 90,且 K = 105,则隐含的斜率 b 是多少?

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题目4889 · 数理金融

三分层 Neyman 样本占比 24

三个分层的总体权重分别为 0.5、0.3 和 0.2,对应标准差分别为 1、2 和 3。在等成本的 Neyman 配置下,第三层应拿到多少样本占比?

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