MATLAB程序的注释 蒙特卡洛模拟！数学帝进啊！

Randn('seed',0);%设定初始随机变量seed为0
nuT=(r-0.5*sigma^2)*T;%计算过程，计算nuT=（r-0.5*sigma^2）*T
Sit=sigma*sqrt(T);%给T开方后乘以sigma等于Sit
Discpayoff=exp(-r*T)*max(0,s0*exp(nuT+sit*randn(Nu,1))-K);%0和s0乘以e的nuT+sit*randn(Nu,1))-K的最大值乘以e的-r*T次方
[eucall,varorice,ci}=normfit(discpayoff)%返回给定数据discapayoff的正太分布参数估计

Randn('seed',0);%设定初始随机变量seed为0
nuT=(r-0.5*sigma^2)*T;%计算过程，计算nuT=（r-0.5*sigma^2）*T
Sit=sigma*sqrt(T);%给T开方后乘以sigma等于Sit
Rand=randn(Nu,1);%产生Nu个随机数，列矩阵
discpayoff=exp(-r*T)*max(0.s0*exp(nuT+sit*rand)-K);%0和s0乘以e的nuT+sit*rand-K的最大值乘以e的-r*T次方
Discpayoff1=exp(-r*T)*max(0,s0*exp(nuT+sut*-rand)-K);%仍然是乘法运算，max的意思是在括号中取他们的最大值
[eucall,varproce,ci]=normfit([discpayoff;discpayoff1])%返回给定数据的正太分布参数估计
%eucall是给定数据的正太分布均值mu，varproce是标准差sigma，95%置信区间

Dt=T/NSteps;%计算Dt
Nudt=(r-0.5*sigma^2)*dt;%%计算过程，计算nuT=（r-0.5*sigma^2）*dt
Sidt=sigma*sqrt(dt);%dt的开方然后乘以sigma
Randn('seed',0);%设定初始随机变量seed为0
Rand=randn(NRep1,NSteps);%产生NSteps列，每列NRep1个随机变量
% Rand1=nudt+sidt*rand;
% Rand1=nudt+sidt*rand;
% Rand2=cumsum(rand1,2);%这三行都是产生随机变量，
Path=s0*exp(rand2);%Path是e的Rand2次方和s0的乘机
Payoff=zeros(NRep1,1);%产生4行1列0矩阵
For i=1;Nrep1%循环，i从1到Nrep1
Payoff=max(0,mean(path(i,:))-k);%payoff的值等于0和path的第i行-k的最大值
End%结束
[p.aux,CI]=normfit(exp(-r*T)*payoff)%返回payoff乘以e的（-r*T）次方的正态分布均值mu和sigma
%P.aux=mu，CI=sigma

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