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Trinomial Tree Option Pricing:三状態格子と早期行使

教育目的のみであり、投資助言ではありません

Trinomial Tree は時間と価格を離散格子にし、原資産が各ステップで上昇、中間水準維持、下落する三状態を作ります。リスク中立遷移確率を調整し、満期 Payoff を計算してから各 Node の確率加重価値を割り引き、現在まで後ろ向きに解きます。

Binomial Tree より多い中間枝は、Moment Matching、Strike/Barrier への Node 配置、数値挙動の改善に自由度を与えます。ただし自動的に精度が上がるわけではなく、パラメータ、Step 数、配当、行使規則、境界、入力が結果を決めます。

Tree は各 Node で継続価値と即時行使を比較できるため American Option に有用です。三価格は実際の株価予測ではなく数値状態です。

時間幅 Δt に株価倍率 u > m > d、確率 pᵤpₘp_d を定めます。再結合 Tree は上昇後下落などの経路を既存 Node に戻し、Node 数を抑えます。

リスク中立確率は少なくとも、

pᵤ + pₘ + p_d = 1

および連続配当利回り q のとき、

pᵤu + pₘm + p_dd = e^((r−q)Δt)

を満たします。具体的方式は分散または Moment 条件も加えます。全確率は 0 から 1 でなければならず、負値は無効な Grid/Parameter を示します。

満期に Call は V = max(S−K,0)、Put は max(K−S,0)。前の Node の European 継続価値は、

V_continue = e^(−rΔt)(pᵤVᵤ + pₘVₘ + p_dV_d)

American Option は、

V = max(V_continue, 本源的価値)

を使います。根まで反復します。離散現金配当は Ex-Dividend 下落を Tree または遷移に反映します。隣接 Node から Greeks を推定できますが Grid と差分による Noise があります。

S₀ = $100、Put Strike K = $105、無リスク成長因子 R = 1.02u = 1.10m = 1.00d = 0.90、確率を、

pᵤ = 0.35pₘ = 0.50p_d = 0.15

とします。合計は 1、期待株価成長は、

0.35(1.10) + 0.50(1.00) + 0.15(0.90) = 1.02 = R

満期株価 Put Payoff max(105−S,0) 確率加重 Payoff
$110 $0 $0
$100 $5 $2.50
$90 $15 $2.25

European Put は、

V₀ = ($0 + $2.50 + $2.25) / 1.02 = $4.6569

American Put の根での即時行使は $105 − $100 = $5$5 > $4.6569 のため、この 1 ステップ Tree は行使を選び価値を $5 とします。

確認として European Call は上昇時だけ $5 を払い、C = 0.35($5)/1.02 = $1.7157C − P = −$2.9412S₀ − K/R = $100 − $105/1.02 = −$2.9412 と一致します。

  • 具体的 Parameterization を示し、「Trinomial」だけで ud、確率を定義しません。
  • 負の確率を拒否し、リスク中立成長と分散条件を確認します。
  • Step を増やして収束を記録します。
  • 同条件の European 結果を Black-Scholes と比較し、本源的価値と無裁定境界を確認します。
  • American 価値が European 以上か、Exercise Boundary を確認します。
  • 離散配当、金利、借株、行使方式、決済、契約調整を正しく反映します。
  • Strike、Barrier、配当日を可能なら Grid に合わせます。
  • Volatility、Step 数、時間離散、境界を Stress Test します。
  • Model Value と実行可能 Bid/Ask、費用、滑り、Size を区別します。
  • 独立実装または Benchmark で Indexing と Discounting Error を探します。
  • 「三枝は上・横ばい・下の予測。」価格計算用の数値状態です。
  • 「確率は歴史的発生率。」モデルのリスク中立 Weight です。
  • 「枝が多ければ正確。」誤校正の Tree は誤りです。
  • 「1 Step で早期行使なら現実も今行使。」粗い例と省略入力に依存します。
  • 「Model Price は実行可能な公正価格。」Fill は需給、Spread、在庫、費用次第です。
  • 「収束はモデルの真実性。」仮定内の数値安定性だけを示します。