美式期权像一张随时可以退场的票：定价时不仅要猜未来价格，还要不断判断“现在行权，还是继续等”。波动率若也随机变化，这道题会更难。Andrey Itkin 的新工作把 DSINC（damped-sinc，一种把计算搬到频率域的数值方法）从经典 Heston 模型推广到 3/2、SABR、GARCH 等更一般的随机波动率模型。
最关键的一步是证明：DSINC 原有的“折叠恒等式”并不依赖 Heston 的仿射结构。它仍能把提前行权区域的计算压缩为一个频谱积分。对缺少实用闭式公式的模型，方法只需为每个频率求解一个反向方程，也不用在对数价格方向铺设网格。3/2 模型则可借助 Kummer 函数得到闭式变换。作者测试称，多类模型的结果与精细有限差分基准之差不超过执行价的一个基点，计算成本大多相当或更低；例外是较慢的无相关 SABR Hankel 实现。换句话说，这项工作的价值不在于替换一种波动率假设，而在于让同一套美式期权计算框架能容纳更复杂的波动率动态。