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高效计算多资产期权希腊字母仍是量化金融中的关键挑战。尽管蒙特卡洛（MC）模拟被广泛采用，但为实现高精度需要大量样本。该研究团队提出一种可在单次张量链（TT）评估中计算希腊字母的框架，该张量链是通过运用张量交叉插值技术压缩基于傅里叶变换（FT）的定价函数而获得的。基于此TT表示，研究人员引入两种希腊字母计算方法：一种是数值微分（ND）法，即将数值微分算子应用于单个张量核；另一种是解析（AN）法，即构建基于FT定价的闭式微分表达式的TT。在Black-Scholes模型中对五资产最小值看涨期权进行的数值实验显示，相较于MC方法，该方法在保持相当精度的同时实现了高达约105倍的加速。数值微分法的精度匹配甚至超越解析法，且构建TT表示所需的计算复杂度更低，因而成为首选方案。