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復雜性。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(yōu)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(tǒng)的美式期權定價方法，如二叉樹模型和有限差分法，盡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(chǎn)或復雜情形時，計算效率和精度受到較大限制。近年來，基于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，它通過逆向回溯和回歸技術，有效估計最優(yōu)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(tài)規(guī)劃的思想，利用歷史路徑數(shù)據(jù)通過回歸逼近未來現(xiàn)金流的折現(xiàn)值，從而估計最優(yōu)的行權時機。這種方法不僅能夠處理高維資產(chǎn)，還在應對復雜的市場條件和非線性收益結構時表現(xiàn)出較好的魯棒性。因此，基于LPMC的美式期權定價策略成為一個備受關注的研究方向。 本研究將基于LPMC方法，探討美式期權定價策略的優(yōu)化問題，評估該方法在不同市場環(huán)境下的定價精度和計算效率，并與傳統(tǒng)定價方法進行對比。通過實證分析，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(fā)展。