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科研主題：港大張老師1v1科研——
美式期權是一種可以在到期日前的任意時間點行權的金融衍生品，其定價問題因行權時間的靈活性而具有較大的複雜性。與歐洲期權相比，美式期權的定價需要考慮更復雜的路徑依賴性和最優行權策略的選擇。因此，如何高效地對美式期權進行準確定價，成為金融工程領域的重要研究課題之一。
傳統的美式期權定價方法，如二叉樹模型和有限差分法，儘管能夠在一定程度上解決美式期權的定價問題，但在處理高維資產或複雜情形時，計算效率和精度受到較大限制。近年來，基於蒙特卡羅模擬的定價方法受到了廣泛關注，尤其是長路徑蒙特卡羅（Longstaff-Schwartz Pathwise Monte Carlo, LPMC）方法，它透過逆向回溯和迴歸技術，有效估計最優行權策略，從而提升了美式期權定價的效率和精度。
LPMC方法結合了蒙特卡羅模擬和動態規劃的思想，利用歷史路徑資料透過迴歸逼近未來現金流的折現值，從而估計最優的行權時機。這種方法不僅能夠處理高維資產，還在應對複雜的市場條件和非線性收益結構時表現出較好的魯棒性。因此，基於LPMC的美式期權定價策略成為一個備受關注的研究方向。
本研究將基於LPMC方法，探討美式期權定價策略的最佳化問題，評估該方法在不同市場環境下的定價精度和計算效率，並與傳統定價方法進行對比。透過實證分析，期望能夠為金融衍生品定價提供一種高效、準確的解決方案，推動金融工程領域的進一步發展。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：Dr.Zhang教授
香港大學資深講師
Experts in data science, statistics, and actuary
擅長Time Series Analysis，Extreme Value Theory， Insurance Risk Modelling，Machine Learning
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表
適合人群
留學申請：計劃申請金工金數/統計學/資料科學等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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諮詢報名科研專案