蒙特卡洛期权定价python

关于蒙特卡洛期权定价的Python实现，可以参考以下两个引用内容。引用\[2\]提供了几何布朗运动的蒙特卡洛模拟实现过程，其中包括了计算期权价格的代码。引用\[3\]则提供了Merton跳跃-扩散模型下的蒙特卡洛模拟实现过程，同样包含了计算期权价格的代码。

你可以根据这些代码进行参考和实践，以实现蒙特卡洛期权定价的Python程序。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [期权定价数值方法之蒙特卡洛模拟【python量化】](https://blog.csdn.net/xiaowu1997/article/details/121910552)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

双边鲨鱼鳍期权蒙特卡洛期权定价代码

双边鲨鱼鳍期权是一种特殊的期权合约，它除了标准的看涨和看跌期权之外，还包含了两个额外的触点，类似于鲨鱼的两侧翅膀。这种期权的价格计算通常涉及复杂的模拟方法，如蒙特卡洛模拟，因为它的回报不仅取决于标的资产价格是否达到某个特定水平，还取决于触点触发的情况。

以下是使用Python和Monte Carlo方法对双边鲨鱼鳍期权定价的一个简要概述：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def generate_paths(S0, T, r, sigma, K, strikes, paths):
    dt = T / paths
    W = norm.ppf(np.random.uniform(0, 1, size=(paths, int(T/dt))))
    returns = (r - 0.5 * sigma ** 2) * dt + sigma * W * np.sqrt(dt)
    S = S0 * np.cumprod(1 + returns)
    
    # 根据触点处理路径
    touch_points = np.clip(S, min(strikes), max(strikes))
    
    return S, touch_points

# 定义期权值函数
def payoffs(path, strikes, K, is_call=True):
    if is_call:
        payoff = np.maximum(path - K, 0)
    else:
        payoff = np.maximum(K - path, 0)
    # 处理触点部分
    # 真实的 Shark Fin 期权会在触点处有额外收益
    shark_fin_payoff = np.where(path > max(strikes), path - max(strikes), 0)

    return payoff + shark_fin_payoff

# 主函数，计算期权价值并平均结果
def price_bilateral_sharkfin_option(S0, T, r, sigma, K, strikes, N_paths=100000):
    option_values = []
    for _ in range(N_paths):
        S, touch_points = generate_paths(S0, T, r, sigma, K, strikes, N_paths)
        path_value = np.mean(payoffs(S, strikes, K))
        option_values.append(path_value)
    
    return np.mean(option_values)

# 示例参数设置
S0 = 100
T = 1
r = 0.05
sigma = 0.2
K = 110
strikes = [95, 115]  # 鲨鱼翅触点价

price = price_bilateral_sharkfin_option(S0, T, r, sigma, K, strikes)
print(f"双边鲨鱼鳍期权价格: {price}")

蒙特卡洛模拟期权python

蒙特卡洛模拟是一种用于估计金融衍生品价格的方法，其中期权定价是其中的一个应用。在Python中，可以使用numpy库来生成随机数，并使用这些随机数进行蒙特卡洛模拟。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用蒙特卡洛模拟来估计欧式期权的价格：

import numpy as np

def monte_carlo_option(S, K, r, sigma, T, num_simulations):
    """
    使用蒙特卡洛模拟估计欧式期权价格
    S: 标的资产当前价格
    K: 期权行权价
    r: 无风险利率
    sigma: 标的资产的波动率
    T: 期权到期时间
    num_simulations: 模拟次数
    """
    np.random.seed(0)  # 设置随机种子，以便结果可重复

    # 计算模拟路径中每一步的标的资产价格
    dt = T / 252  # 假设一年有252个交易日
    S_path = np.zeros((num_simulations, int(T/dt)+1))
    S_path[:, 0] = S
    for i in range(1, int(T/dt)+1):
        epsilon = np.random.randn(num_simulations)
        S_path[:, i] = S_path[:, i-1] * np.exp((r - 0.5 * sigma**2) * dt + sigma * np.sqrt(dt) * epsilon)

    # 计算期权到期时的价值
    option_payoff = np.maximum(S_path[:, -1] - K, 0)

    # 计算期权当前的折现价值
    discount_factor = np.exp(-r * T)
    option_price = discount_factor * np.mean(option_payoff)

    return option_price

# 示例用法
S = 100  # 标的资产当前价格
K = 100  # 期权行权价
r = 0.05  # 无风险利率
sigma = 0.2  # 标的资产的波动率
T = 1  # 期权到期时间
num_simulations = 1000000  # 模拟次数

option_price = monte_carlo_option(S, K, r, sigma, T, num_simulations)
print("Monte Carlo估计的欧式期权价格为:", option_price)

请注意，这只是一个简单的示例代码，未考虑股息、美式期权等情况。在实际应用中，可能需要根据具体情况进行修改和调整。