【泡泡的project说明书】 - C++教室 - C++论坛

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【泡泡的project说明书】

周六就说了自己要写project的说明书啦，不过一直没有动笔。我懒了,今天还在寝室做干煸肉吃。我都把我的头像换成我炒的肉了。哈哈。我现在就开始写吧。。不过说不定没办法一次性写完。估计又只有续集了。见谅啊!

title：分级基金套利模拟模型
一、背景概述
    在基金（fund）中，分级基金是一种开放式基金（openend fund），又被称为机构式基金。它的主要特点是将基金产品分为两类份额，并分别给予不同的收益分配。从目前已经成立和正在发行的分级基金来看，通过“申购”购买和“赎回”卖出的母基金（motherfund），以及在证券交易所直接买卖的分为低风险收益端（约定收益份额）子基金A（umbrellafund）和高风险收益端（杠杆份额）子基金B（umbrellafund）两类份额。理论上来说，母基金的净值应该等于子基金净值的加权平均。例如。母基金净值（netvalue）为1元/份，子基金按照1:1拆分，子基金净值（netvalue）为a元/份和b元/份，则a+b=2*1。
    注：所谓净值，可以理解为此基金结构中所有投资产品实时价格的加权平均。

二、模型理论基础
    1.由于子基金可以在证券交易所交易，故除了净值以外，还有着交易价格，及股价（stockprice）。若市场是无套利的，则子基金的股价和净值应该相等，但实际情况下，子基金的股价和净值会有很大的偏离，所以理论上，在两只子基金以1:1的比例拆分时，若母基金的净值小于两只子基金的股价之和，则可以申购母基金，再将其拆分成两个子基金并在交易所市场抛售出，获利（stockprice of A+stockprice of B -netvalue of motherfund*2）。当母基金的净值大于两只子基金的股价之和时，则可以买两只子基金，再将其合并并赎回，获利（netvalue of motherfund*2-stockprice of A-stockprice of B）。
    2.以上为理论情况，在实际中，在T日申购基金，T+3日才可以赎回。在交易所T日购买基金，T+1日才能卖出基金。以上两个获得必须通过预测模拟为
（stockprice of A+stockprice of B -预测T+3时netvalue of motherfund*2）
（netvalue of motherfund*2-预测T+1时stockprice of A-预测T+1时stockprice of B）  。
    3.另外，我国基金申购手续费率（Purchase rate）Pr=1.5%；赎回手续费率（Redemption rate）Rr=0.5%；股票交易佣金(brokerage charges)  Br=0.05%。
    则获利修正为
（stockprice of A*（1-Br)+stockprice of B*（1-Br) -预测T+3时netvalue of motherfund*2*(1-Pr）
（netvalue of motherfund*2*(1-Rr)-预测T+1时stockprice of A*（1-Br)-预测T+1时stockprice of B*（1-Br)）
    4.此模型使用蒙特卡洛方法来模拟未来的股价。这里不再解释此方法的原理。（在模型程序中将直接调用。）

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第 2 楼

得分:0

由于某些原因，我不能在交以前帖它了

[ 本帖最后由 xixifans 于 2012-11-26 00:39 编辑 ]

看那没有形象的发型和憔悴的脸就知道这是一只和C++恋爱的宅女。yes,I am!

第 3 楼

得分:0

2.蒙特卡洛模拟程序。包括四个文件MCmodel1.h和MCmodel1.cpp（用来模拟T+1的股价stockprice）以及MCmodel2.h和MCmodel2.cpp（用来模拟T+3的母基金净值netvalue）。方便起见。这里只贴出.cpp文件中的MCmodel1.cpp。

程序代码：

/*考虑到在实际中的套利，基金在申购后需要在T+2才可以卖出，
故我们考虑在模型中使用蒙特卡洛方法来模拟三天后的基金价格，
并以此作为套利的依据*/

//this CPP用来模拟stockprice

#include "MCmodel1.h"
#include <cmath>
#include "fund.h"

// the basic math functions should be in namespace std but aren't in VCPP6
#if !defined(_MSC_VER)
using namespace std;
#endif


//此处定义生成随机数的方法
double GetOneGaussianBySummation()
{
    double result=0;

    for (unsigned long j=0; j < 12; j++)
        result += rand()/static_cast<double>(RAND_MAX);

    result -= 6.0;

    return result;

}


double GetOneGaussianByBoxMuller()
{
    double result;

    double x;
    double y;

    double sizeSquared;
    do
    {
        x = 2.0*rand()/static_cast<double>(RAND_MAX)-1;
        y = 2.0*rand()/static_cast<double>(RAND_MAX)-1;
        sizeSquared = x*x + y*y;
    }
    while
        ( sizeSquared >= 1.0);

    result = x*sqrt(-2*log(sizeSquared)/sizeSquared);

    return result;

}

//以下为蒙特卡洛方法的函数定义
double MonteCarlo_s(const fund& thefund,
                         double Expiry, 
                         double Vol,
                         double r,
                         unsigned long NumberOfPaths)
{//首先从fund的派生来获得其现价
    double present_price=thefund.get_stockprice();


    double variance = Vol*Vol*Expiry;
    double rootVariance = sqrt(variance);
    double itoCorrection = -0.5*variance;

    double movedSpot = present_price*exp(r*Expiry +itoCorrection);
    double thisfutureprice;
    double runningSum=0;

    for (unsigned long i=0; i < NumberOfPaths; i++)
    {
        double thisGaussian = GetOneGaussianByBoxMuller();
        thisfutureprice = movedSpot*exp( rootVariance*thisGaussian);
        runningSum += thisfutureprice;
    }

    double mean = runningSum / NumberOfPaths;
    mean *= exp(-r*Expiry);
        double future_price= mean;
    return future_price;
}