树模型有优化方法吗？

Question

我有两个三项式树，分别是股价和对冲比率picture of stock price

• 列表示步骤（年）

• 行表示可能的结果

所以

• 股价[0,1]

• 股价[1,1]

• 股价[2,1]

  是share_price[0,0]的3种可能结果

对于hedge_ratios_tree，目前它只是另一个具有所有0s的三项式树图片。如图所示，这两棵树只在树的上对角线部分包含数据

我正在寻找套期保值/reb的最大套期保值现金流。首先，我构建了一个现金流树，与其他两个树的格式相同 现金流的产生方式如下：

• 对于前3个节点，只需减去其根音符的树篱 比例
• 然后乘以相应的股票价格
• 例如，第2列中的前3个注释将是 减去第一列中的第一个音符

这就是三项式树的工作原理

比如说,

cash_flow_tree[0,0]=hedge_ratio_tree[0,0]*share_price_tree[0,0]
cash_flow_tree[0,1]=(hedge_ratio_tree[0,1]-hedge_ratio_tree[0,0])*share_price_tree[0,1]

在所有套期保值活动之后，我在寻找最大现金流和最佳套期保值比率树。那就是SUM(cash flow)。我已经在excel solver中完成了这项工作，并且还尝试用两个pulp and scipy solver转换成python代码，但是这两个包似乎不像树模型那样解决了逐步优化问题。因此，我想问一下，是否有任何建议可以用python实现这一点