期权定价python

期权定价是金融领域的一个重要问题，Python提供了许多工具和库来进行期权定价。常用的库包括`numpy`、`scipy`和`pandas`等。下面是一个简单的例子，用于使用Black-Scholes模型计算欧式期权的定价：

import numpy as np
from scipy import stats

def black_scholes(S, K, r, T, sigma):
    d1 = (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma**2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
    call_price = S * stats.norm.cdf(d1) - K * np.exp(-r * T) * stats.norm.cdf(d2)
    put_price = call_price - S + K * np.exp(-r * T)
    return call_price, put_price

# 示例参数
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  # 到期时间（年）
sigma = 0.2  # 标的资产的波动率

call_price, put_price = black_scholes(S, K, r, T, sigma)
print("欧式期权的看涨期权价格：", call_price)
print("欧式期权的看跌期权价格：", put_price)

以上代码使用了Black-Scholes模型来计算欧式期权的定价。你可以根据自己的需求修改参数和模型。还有其他一些模型和方法可以用于期权定价，例如Binomial Tree模型和Monte Carlo模拟等。你可以根据具体情况选择适合的方法进行期权定价。