三叉树期权定价:三状态格点与提前行权
仅供教育参考,不构成投资建议
三叉树把时间和价格离散成格点,标的每一步可上涨、保持中间水平或下跌。校准风险中性转移概率后,先计算到期支付,再在每个节点对概率加权价值贴现,逐步倒推到今天。
比二叉树多出的中间分支,提供了更多自由度来匹配矩、让节点对齐行权价或障碍,并改善数值表现。但三分支不自动代表更准确;参数化、步数、股息、行权规则、边界与市场输入共同决定结果。
树模型特别适合美式期权,因为每个节点都能比较继续持有与立即行权。三种分支是数值状态,不是预测股票实际只会出现这三个价格。
格点与倒向归纳
Section titled “格点与倒向归纳”对步长 Δt,定义股票乘数 u > m > d 和概率 pᵤ、pₘ、p_d。重组树让“先涨后跌”等路径回到已有节点,从而控制节点数量。
风险中性概率至少满足:
pᵤ + pₘ + p_d = 1
且连续股息率为 q 时:
pᵤu + pₘm + p_dd = e^((r−q)Δt)。
具体三叉树方案还会加入方差或矩匹配条件,以确定三个概率和乘数。所有概率必须介于零和一;负“概率”表示网格或参数无效,不是可交易预测。
到期时,Call 设 V = max(S−K,0),Put 设 max(K−S,0)。每个更早节点的欧式续持价值为:
V_continue = e^(−rΔt)(pᵤVᵤ + pₘVₘ + p_dV_d)。
美式期权使用:
V = max(V_continue, 内在价值)。
重复至根节点。离散现金股息要求股票树或节点转移反映除息下跌。希腊值可由相邻节点差分估算,但网格对齐与有限差分会带来数值噪声。
一步数字示例
Section titled “一步数字示例”设 S₀ = $100,Put 行权价 K = $105,一步风险自由增长因子 R = 1.02。取 u = 1.10、m = 1.00、d = 0.90,概率为:
pᵤ = 0.35、pₘ = 0.50、p_d = 0.15。
概率和为一,预期股票增长为:
0.35(1.10) + 0.50(1.00) + 0.15(0.90) = 1.02 = R。
| 到期股价 | Put 支付 max(105−S,0) |
概率加权支付 |
|---|---|---|
$110 |
$0 |
$0 |
$100 |
$5 |
$2.50 |
$90 |
$15 |
$2.25 |
欧式 Put 价值为:
V₀ = ($0 + $2.50 + $2.25) / 1.02 = $4.6569。
美式 Put 在根节点立即行权价值是 $105 − $100 = $5。由于 $5 > $4.6569,这棵一步树选择行权,美式 Put 价值为 $5。
交叉检查:对应欧式 Call 只在上涨状态支付 $5,所以 C = 0.35($5)/1.02 = $1.7157。于是 C − P = −$2.9412,与 S₀ − K/R = $100 − $105/1.02 = −$2.9412 一致。
模型检查与风险
Section titled “模型检查与风险”- 写明具体参数化;“三叉树”本身不能定义
u、d或概率。 - 拒绝负概率,并验证风险中性增长和方差条件。
- 增加步数并记录收敛,不要相信单一网格。
- 在相同假设下与 Black-Scholes 比较欧式结果,并检查内在价值和无套利边界。
- 检查美式价值不低于欧式价值,并观察行权边界。
- 正确建模离散股息、利率、借券、行权方式、结算与合约调整。
- 尽量让重要行权价、障碍和股息日期与网格对齐。
- 压测波动率、步数、时间离散和边界选择。
- 区分模型价值与可成交 Bid/Ask、费用、滑点和市场深度。
- 用独立实现或基准案例检查索引和贴现错误。
- “三分支是在预测涨、平、跌。”它们是为定价校准的数值状态。
- “概率是历史发生率。”它们是模型确定的风险中性权重。
- “分支越多越准确。”校准错误的三叉树仍然错误。
- “一步树显示提前行权,就表示现实应立即行权。”结果依赖粗糙示例与省略输入。
- “模型价就是可成交公允报价。”成交取决于供求、价差、库存和成本。
- “收敛证明模型真实。”它只证明给定假设内数值稳定,不证明假设符合市场。