首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Julia中使用Black-Scholes模型计算期权的公平价格?

在Julia中使用Black-Scholes模型计算期权的公平价格,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
using Distributions
  1. 定义Black-Scholes模型的计算函数:
代码语言:txt
复制
function black_scholes(S, K, r, T, σ, option_type)
    d1 = (log(S / K) + (r + 0.5 * σ^2) * T) / (σ * sqrt(T))
    d2 = d1 - σ * sqrt(T)
    
    if option_type == "call"
        price = S * cdf(Normal(), d1) - K * exp(-r * T) * cdf(Normal(), d2)
    elseif option_type == "put"
        price = K * exp(-r * T) * cdf(Normal(), -d2) - S * cdf(Normal(), -d1)
    else
        error("Invalid option type")
    end
    
    return price
end
  1. 调用函数计算期权的公平价格:
代码语言:txt
复制
S = 100  # 标的资产价格
K = 100  # 期权行权价格
r = 0.05  # 无风险利率
T = 1  # 期权到期时间(年)
σ = 0.2  # 标的资产的波动率
option_type = "call"  # 期权类型(call为看涨期权,put为看跌期权)

fair_price = black_scholes(S, K, r, T, σ, option_type)

以上代码中,我们使用了Julia的统计分布库Distributions来计算正态分布的累积分布函数。根据Black-Scholes模型的公式,我们首先计算d1和d2的值,然后根据期权类型计算期权的公平价格。

Black-Scholes模型是用于计算欧式期权的公平价格的经典模型,它基于一些假设,如市场无摩擦、无套利机会等。该模型广泛应用于金融衍生品定价和风险管理领域。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

硬核蹭热点系列:负油价和巴舍利耶模型

CME 从 2020 年 4 月 21 日起将以原油期货为标的期权定价和估值模型从布莱尔斯科尔斯(Black-Scholes, BS)模型换成巴舍利耶(Bachelier)模型。...本帖内容结构如下: 首先回顾 Black-Scholes 模型,介绍到期日价格如何模拟,已经如何反解隐含波动率。...,根据 BS 模型公式可以反解出波动率,即波动率等于多少用 BS 公式可以刚好计算期权价格。...Bachelier 公式可以刚好计算期权价格。...3 总结 BS 和 Bachelier 最大不同就是 BS 模型 S(T) 是对数正态分布,永远为正 Bachelier 模型 S(T) 是正态分布,可正可负 Bachelier 模型可以计算负期货价格期权价值

1.4K10

量子计算在金融领域应用:期权定价

定价方法:Black-Scholes公式 B-S模型利用复制资产和无套利假设方法,得出了反映期权价格与标的价格、时间之间微分方程,并求解出著名B-S期权定价公式。...通常解法是通过简化场景来处理,例如,传统欧式期权使用Black-Scholes-Merton(B-S-M)模型直接得到解析解, 或是通过蒙特卡洛(Monte Carlo)抽样得到期望数值解。...鉴于只有少量金融衍生产品可以直接求得解析解, 大多数产品往往是通过在不确定性分布(正态或对数正态分布)重复多次随机抽样来进行数值求解,因此蒙特卡洛模拟被广泛应用。...更具体地说,可以训练 qGAN,以便量子电路模拟欧洲看涨期权基础资产现货价格。然后可以将生成模型集成到基于量子幅度估计算法,以评估预期收益。 (代码省略。。。)...Black-Scholes 模型假设到期时现货价格 欧式看涨期权是对数正态分布。因此,我们可以在来自对数正态分布样本上训练一个 qGAN,并将结果用作该选项不确定性模型

1.1K20
  • bs模型通俗理解_白话

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 要想不用一个数学模型只用大白话说明白Black-Scholes这个伟大期权类衍生品定价模型,似乎与用地球语言解释火星文化一样困难。...事实上即使摆出一大堆数学模型,我也没有能力真的写出其推导全过程。幸好我目的不是写清楚BS模型推导,而是从其原理性东西出发,得到在目前市场条件上使用模型带有“批判”性质结论。...例如连续复利10%100元钱1年后实际利息为100*EXP(10%*1)=110.517元。期权公式由于均涉及未来价格贴现,贴现方式在模型采用都是连续复利。...Delta 在期权对冲和套保,Delta是一个重要参数。它定义为期权价格变动与标的股票价格变动之比。...不过这个批判是打引号,因为错不是体系和模型,我只是提醒使用者不要忘记这些推导前提,而我们市场和投资者性质注定我们目前还无法使用它。

    91530

    基于无监督学习期权定价异常检测(代码+数据)

    首先,它需要使用大量数据点,其中一些是非常主观隐含波动率——见下文),很难精确计算。作为一个例子让我们调用θ,θ计算: ?...其中,N(d1)和N(d2)为标准正态分布累积分布函数,分别为: ? 期权定价难易另一个例子是Black-Scholes公式,它用于计算期权价格本身。...以t为期限,以S0为当期价格欧式看涨期权价格计算公式为: ? 其次,Black-Scholes模型,也被称为二叉树,需要满足很多假设才能使模型准确。然而,这些规则在现实生活往往无法实现。...4、假设股票收益服从对数正态分布(即模型忽略了价格大幅偏离、暴涨或下跌可能性,而这些在实际交易很容易观察到)。 5、假设没有派息。股利支付改变了股票的当前估值,这反过来又会改变期权价格。...我们将再次跳过期权定价背后技术和数学方面(随机过程、布朗运动和扩散方程)。相反,我们试图看看是否可以利用机器学习来使用数据近似所有这些数学公式(数据驱动方法而不是模型驱动方法)。

    2.2K20

    GPU加速04:将CUDA应用于金融领域,使用Python Numba加速B-S期权估值模型

    本文以金融领域著名Black-Scholes模型为案例来展示如何使用Python Numba进行CUDA并行加速。...Black-Scholes模型简介 Black-Scholes模型,简称B-S模型,是一种对金融产品估价数学模型。...金融主要是在研究现在钱与未来价值问题,B-S模型就是一种对期权产品初始价格和交割价格估值方法。模型公式如下。 ?...B-S模型 使用上面这个公式,给定期权现价S、交割价格K,期权时间t,可以计算出看涨期权(Call Option)和看跌期权(Put Option)价格。...B-S模型Python实现 这里我随机生成了一组数据,包括期权现价S、交割价格K和期权时间t,数据维度分别为1000、100000, 1000000, 4000000。

    1.8K32

    如何理解Uniswap v3 流动性头寸价值

    [译者注:即头寸]为何类似于看涨期权空头和看跌期权空头[组合,译者注] Uniswap 在第 3 版协议,改进了流动性头寸创建和管理方法。...使用 beta,我们可以用 beta 加权每个资产 delta 来计算投资组合 净 Delta(这里我用 ETH 表示 delta 以简化计算): 使用上表信息,可以得到我们投资组合净 delta...我们探讨了 Uniswap v3 LP 期权价格敏感性, 这将有助于理解未来收益. 并且,我们描述了如何计算多个 Uniswap v3 LP 头寸组合净 delta。...对于那些了解 Black-Scholes 模型期权衍生品“希腊字母”的人来说,上面的讨论可能非常熟悉。...每个人在确定投资组合收益方面都有自己思虑,我们将在下一篇文章扩展这些参数使用,,以基于几何布朗运动模型Black-Scholes定价模型推导出 Uniswap v3 期权预期投资收益。

    96740

    金融语音音频处理学术速递

    IN , USA 备注:21 pages with 5 figures and 3 tables 摘要:继Boukai(2021)之后,我们提出了广义伽马分布,作为Heston(1993)随机波动率模型下欧洲期权价格建模可能...这种分布在现货价格服从负偏态分布情况下尤其有用,因此,基于Black-Scholes(即对数正态分布)建模在很大程度上是不合适。...这三只ETF的当前期权链显示出其波动率“微笑”明显倾斜,这表明此类期权数据Black-Scholes模型可能存在扭曲。...基于广义伽马分布,我们对每个ETF(2021年10月15日,到期日为63天)可用期权数据进行了全面建模,并将其与期权定价和RND模型进行了比较,该模型直接从经过良好校准Heston(1993)SV模型...(理论和经验)获得,使用蒙特卡罗模拟现货价格)。

    35840

    AKShare-期权数据-期权价值分析

    作者寄语 本次主要更新期权期权价值分析数据,通过该接口可以获取三个金融期权时间价值、内在价值、隐含波动率、理论价格数据。...输出参数 名称 类型 描述 期权代码 object - 期权名称 object - 最新价 float64 - 时间价值 float64 注意: 指在期权剩余有效期内,合约标的价格变动有利于期权权利方可能性...隐含波动率 float64 注意: 指期权市场投资者在进行期权交易时对未来波动率认识,且该认识已反映在期权定价过程。...理论价格 float64 注意: 采用Black-Scholes期权定价模型,推导出期权理论价格。...标的名称 object - 标的最新价 float64 - 标的近一年波动率 float64 注意: 指一种衡量股票价格变化剧烈程度指标,一般用百分数表示。

    56720

    【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

    and Color Images, proceeding of the ICCV, 1998, Bilateral Filtering"binomialOptions 这个示例评估了一组二项模型欧洲期权公平看涨价格...binomialOptions_nvrtc 这个示例评估了一组二项模型欧洲期权公平看涨价格。该示例使用 NVRTC 进行运行时编译。...BlackScholes 这个示例使用 Black-Scholes 公式评估了一组欧洲期权公平看涨和看跌价格。...BlackScholes_nvrtc 这个示例使用 Black-Scholes 公式评估了一组欧洲期权公平看涨和看跌价格,并使用 NVRTC 进行运行时编译 CUDA 内核。...MonteCarloMultiGPU 这个示例使用蒙特卡罗方法评估一组欧洲期权公平看涨价格,利用系统中所有支持 CUDA GPU。

    1.1K10

    金融工程高度概览

    模型校正是选择模型参数使得市场流动性强交易价格 (市场价格) 和模型输出 (模型价格) 完全匹配或尽可能接近。...假设市场 m 个行权价格 K 和 n 个到期日 T 对应欧式期权 V (总共 m·n 个),定义模型参数集为 Θmdl(t) ,根据不同情况,模型校正可转换成以下最优化问题 ?...即使深价外期权模型和市场价格很远也不过 0.1 美元左右,因此整个优化过程重心都放在拟合深价内期权 (因为它们数值较大)。...绝对波动率 – 波动率数值规模一致,但是在解模型波动率时涉及到一个反解 Black-Scholes 动作,而且此动作发生在最优化过程,会降低整个优化效率。...在 Black-Scholes 模型下,资产价格服从对数正态分布,欧式期权都有解析解;在 Heston 模型下,用傅里叶转换可推出欧式期权最终成一个数值积分形式 (下图红色圆圈)。 ?

    1.5K32

    Python王牌加速库:奇异期权定价利器

    2 定价计算概述 Black-Scholes模型可以有效地用欧洲行权规则为plain vanilla定价。像障碍(Barrier)期权和篮子(Basket )期权这样期权具有复杂结构。...预测模型体系结构图 上图解释:你生成随机期权参数(X个自变量),将它们输入到GPU蒙特卡罗模拟,然后计算出ground truth期权价格(Y个因变量)。...对于每个蒙特卡罗模拟,大家使用819.2万条路径来计算期权价格第1部分所示,819.2万条路径在该特定期权参数设置价格标准差为0.0073。...(在训练数据集中没有使用)时,该模型将生成正确期权价格$18.714。...展示了使用神经网络逼近奇异期权价格模型几个好处。它可以将期权价格计算速度提高35倍,且结果准确。可微神经网络使得期权Greeks计算变得容易。

    2.6K30

    Python股市数据分析教程——学会它,或可以实现半“智能”炒股 (Part 1)

    比如,近期数学领域最大成就之一,便是Black-Scholes公式推导,这一成果可用于股票期权(一种赋予持有人以特定价格期权发行商购买或出售股票权利合约)定价。...可以说,在一定程度上,包括 Black-Scholes公式在内糟糕统计学模型导致了2008年金融危机爆发。...然而,本篇文章并不会讨论如何使用糟糕数学模型和交易算法使股市崩盘。相反,我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据Python工具。...我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。 声明:这不是关于金融投资建议!!!...使用对数差值好处在于,这种差值可以理解为股价百分比变化,且不依赖于计算过程中分数分母。 我们可以通过如下方式获取并绘制stocks对象数据对数差值: ? ? ? ? 你倾向于哪一种转换?

    1.5K100

    Python股市数据分析教程(一):学会它,或可以实现半“智能”炒股

    比如,近期数学领域最大成就之一,便是Black-Scholes公式推导,这一成果可用于股票期权(一种赋予持有人以特定价格期权发行商购买或出售股票权利合约)定价。...可以说,在一定程度上,包括 Black-Scholes公式在内糟糕统计学模型导致了2008年金融危机爆发。...然而,本篇文章并不会讨论如何使用糟糕数学模型和交易算法使股市崩盘。相反,我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据Python工具。...我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。 声明:这不是关于金融投资建议!!!...使用对数差值好处在于,这种差值可以理解为股价百分比变化,且不依赖于计算过程中分数分母。 我们可以通过如下方式获取并绘制stocks对象数据对数差值: ? ? ? ? 你倾向于哪一种转换?

    5.5K83

    2021 牛津大学:Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance

    简单模型导致可处理和可实现封闭策略,或可以通过传统数值方法找到。然而,这些模型有时过于简化了金融市场机制和行为,这可能导致在实践次优策略,并可能导致财务损失。...另一方面,试图捕捉金融市场现实特征模型要复杂得多,而且使用随机最优控制经典工具,往往在数学和计算上都难以处理。...金融衍生物是一种从基础实体表现获得其价值合同。例如,看涨期权或看跌期权是一种合同,它赋予持有人在到期日之前或之前以指定执行价格购买或出售标的资产或工具权利。...传统模型:The Black-Scholes Model. image.png image.png image.png RL Approach....一些实际问题已经考虑在 RL 模型,包括交易成本和头寸约束, lotting(一轮很多是一个标准数量证券交易,100股)和 限制交易规模(例如购买或出售100股)。

    93830

    vn.py发布v1.8 - WebTrader

    WebTrader WebTrader应用位于examples/WebTrader目录下,使用时需要分别启动: server.py:基于vnpy.rpc模块实现交易服务器,包含CTP接口和CTA策略模块...其他更新 接口 新增福汇FXCM外汇交易接口vnpy.api.fxcm和fxcmGateway 富途接口futuGateway支持委托价格超限自动调整功能 将部分未充分测试加密货币交易接口移动到beta...目录,供有需求用户自行加载,之前v1.7.3因为这部分接口造成了部分用户安装麻烦 期权 新增Cython版本Black-Scholes期权定价模型bsCython,定价速度为Python版本约...100倍 新增期权链折现率(利率r)自动拟合功能,解决由于期权Synthetic升贴水变化导致波动率曲线失真 调整ctpGateway期权链字符串命名规则,实现商品期权和ETF期权兼容 应用 将CTA...策略模块StrategyMonitor策略运行时变量更新机制改为在事件推送,降低开销 在SpreadTrading模块,增加算法启动时对于价差各条腿行情初始化状态做事前检查,避免由于行情更新慢引起错单

    2.1K50

    Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV,Stochastic Volatility) 模型

    p=16708 波动率是一个重要概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合风险价值(VaR)。...这种类型度量称为已实现波动率或历史波动率。衡量波动率另一种方法是通过期权市场,在该市场,可以使用期权价格通过某些期权定价模型来得出基础证券波动性。...Black-Scholes模型是最受欢迎模型。这种定义称为 隐含波动性。VIX基于隐含波动率。 存在多种统计方法来衡量收益序列历史波动率。较高频率数据可用于计算低频收益波动率。...例如,使用日内收益率来计算每日波动率;使用每日收益来每周波动。人们还可以使用每日OHLC(开盘价,最高价,最低价和收盘价)来计算每日波动率。...这是自然,因为SV模型假设了额外随机项。与其他模型相比,使用随机波动率模型主要优点是,波动率被建模为随机过程而不是确定性过程。这使我们可以获得序列每次波动率近似分布。

    1.3K10

    12个场景应用,百余种算法,AI是如何攻占经济学

    最终清华大学与南洋理工大学一篇“混合可分割和不可分割商品公平划分”文章获得最佳学生论文奖。...[89]设计了一个使用自然语言处理(NLP)技术新框架,能够形成与各种数据源(新闻和推文)相关联复杂机制,从而有效检测洗钱活动。...[100]利用DNN结构对期权定价问题进行了研究,以相当高精度重构了著名BLACK-SCHOLES期权定价模型计算公式。...[105]设计了一种新DNN来准确预测未来销售,该模型使用了一组完全不同变量,产品物理规格和专家想法。 [106]等人用CNN回归模型来解决评估商店可用人数和检测关键点计数这两个问题。...[107]同时采用k-均值算法和k-近邻算法,将计算质心合并到CNN,以实现有效分离和自适应。该模型主要用于验证食品生产日期等相关信息。

    1.1K10

    Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV) 模型

    p=16708 波动率是一个重要概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合风险价值(VaR)。...这种类型度量称为已实现波动率或历史波动率。衡量波动率另一种方法是通过期权市场,在该市场,可以使用期权价格通过某些期权定价模型来得出基础证券波动性。...Black-Scholes模型是最受欢迎模型。这种定义称为 隐含波动性。VIX基于隐含波动率。 存在多种统计方法来衡量收益序列历史波动率。较高频率数据可用于计算低频收益波动率。...例如,使用日内收益率来计算每日波动率;使用每日收益来每周波动。人们还可以使用每日OHLC(开盘价,最高价,最低价和收盘价)来计算每日波动率。...这是自然,因为SV模型假设了额外随机项。与其他模型相比,使用随机波动率模型主要优点是,波动率被建模为随机过程而不是确定性过程。这使我们可以获得序列每次波动率近似分布。

    2.6K00

    统计学学术速递

    在半参数变换模型和GARCH-M模型两个数值实验,我们证明了隐式剖面方法计算效率和统计精度。...本文介绍了输出反馈为平稳遍历无限阶非线性自回归模型水库计算机。我们通过使用经典和量子储层计算机对合成和真实数据集建模,进一步探索其控制应用潜力,强调了这种方法多功能性。...这种分布在现货价格服从负偏态分布情况下尤其有用,因此,基于Black-Scholes(即对数正态分布)建模在很大程度上是不合适。...这三只ETF的当前期权链显示出其波动率“微笑”明显倾斜,这表明此类期权数据Black-Scholes模型可能存在扭曲。...(理论和经验)获得,使用蒙特卡罗模拟现货价格)。

    53530
    领券