美式浮动回望看跌期权二叉树定价，代码

美式浮动回望看跌期权的定价通常涉及二叉树模型，这是一种用于计算期权价值的方法，特别是当期权允许提前执行（即美式期权）。在这种模型中，价格通过将当前股价与执行价比较，并依据未来的可能性进行递归计算。

以下是基于二叉树的一个简化示例，这个例子使用Python编写，假设我们有一个简单的美式看跌期权：

import numpy as np

def binomial_tree_call_price(S0, K, r, q, T, N, U):
    # 初始化
    u = np.exp((r - q) * (U - 1 / 2))  # 上行因子
    d = 1 / u  # 下行因子
    dt = T / N  # 时间步长
    S = np.zeros(N + 1)
    S[0] = S0  # 初始股票价格

    for t in range(1, N + 1):
        S[t] = np.maximum(u * S[t - 1], d * S[t - 1])  # 根据波动上行或下行
        if t == N or S[t] <= K:  # 如果到达到期日或者股价跌破执行价，选择执行
            return max(S[t] - K, 0)

    return S[N]  # 如果期权未被执行，返回最终股票价格

# 参数设置
S0 = 100  # 股票现价
K = 105  # 执行价格
r = 0.05  # 年化无风险利率
q = 0.02  # 年化股息率
T = 1  # 期限（年）
N = 100  # 分割数
U = np.exp(dt * r)  # 上行概率

call_price = binomial_tree_call_price(S0, K, r, q, T, N, U)
print(f"Call price at time {T} is: ${call_price:.2f}")

注意这只是一个基本的实现，实际应用中可能需要考虑更多细节，比如连续复利、跳变等因素，并且使用更复杂的库如QuantLib等来进行更精确的定价。