蒙地卡羅選擇權定價

Monte Carlo · 風險中性 GBM · CPU 光束 / GPU compute

每條光束是一次風險中性世界的抽樣,遵循唯一規則:

St+dt = St·exp[(r − ½σ²)dt + σ√dt · Z]

終端報酬折現平均即選擇權價。暖色=價內(撐起價格);冷色=價外(歸零)。隨 N 增加,估計值收斂到 Black-Scholes 解析解(誤差 ∝ 1/√N)。

切到 GPU:WebGPU compute 每幀灌數十萬~百萬條,瞬間貼上 BS。選算術亞式更關鍵 —— 它沒有封閉解,BS 幫不上忙,只能靠蒙地卡羅,這正是 GPU 真正的用武之地。

蒙地卡羅估計
±
路徑數 N0
引擎CPU

Black-Scholes 解析解
誤差 (MC − BS)
估計值 ±標準誤 → 收斂至 BS(虛線)