winerpro.m

蒙特卡罗模拟布朗运动程序 蒙特卡罗模拟布朗运动程序

%布朗运动路径模拟;几何布朗运动路径模拟;关于布朗运动的随机积分模拟
%BrownMotPath布朗运动路径
%GeometryBroPath
%BrownMotintegral
function BrownMotPath(t,delt_t,path_number) %[B_path,GEB_path]=BrownMotPath(t,delt_t,path_number)
t=1;
%产生布朗运动路径,时间区间(0,1)
path_number=10;
delt_t=0.001;
points_number=1/0.001;
brown_motion_values=zeros(points_number+1,path_number);
for j=1:path_number
    for i=1:points_number
    brown_motion_values(i+1,j)= brown_motion_values(i,j)+sqrt(delt_t)*normrnd(0,1,1);%从0位置出发的布朗运动
end
end
%产生布朗运动路径,时间区间(0,100)
%产生几何布朗运动路径d(log(s))=mu*s*d(t)+sigma*s*d(w),w表示布朗运动
% price_stock() :
mu=0.05;
sigma=1;
dt=1/1000;
n_path=10;
n_points=1001;
price_stock=zeros(n_points,n_path);
for j=1:n_path
price_stock(1,j)=1; %目前的股票价格为1
end
for j=1:n_path
for i=1:n_points-1
    price_stock(i+1,j)=price_stock(i,j)*exp(dt*(mu-0.5*sigma^2)+sigma*sqrt(dt)*normrnd(0,1,1));
end
end
x=(0:0.001:1)';
subplot(2,1,1);
plot(x,brown_motion_values);
xlabel('t')
ylabel('y_value')
title('布朗运动路径')
subplot(2,1,2);
plot(x, price_stock);
xlabel('t')
ylabel('y_value')
title('几何布朗运动路径')