用股票进行bs模型期权批量定价的代码

布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes，简称BS）模型是一种用于估算欧式期权价格的经典金融数学模型。如果你想要编写代码批量计算期权价格，你需要使用Python等编程语言，并结合如`scipy.stats`库中的`norm`模块来处理标准正态分布。以下是一个简单的例子，假设你已经有了标的资产的价格、期权的执行价、期限、无风险利率、波动率等数据：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def black_scholes_call(price, strike, t, r, sigma):
    d1 = (np.log(price / strike) + (r + 0.5 * sigma**2) * t) / (sigma * np.sqrt(t))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(t)
    
    call_price = price * norm.cdf(d1) - strike * np.exp(-r * t) * norm.cdf(d2)
    return call_price

# 假设你有了一组期权参数
stocks = ...  # 标的资产价格列表
strikes = ...  # 执行价格列表
times = ...   # 到到期日的时间列表
rates = ...    # 无风险利率列表
volatilities = ...  # 波动率列表

# 批量计算期权价格
option_prices = [black_scholes_call(stock, strike, time, rate, volatility) for stock, strike, time, rate, volatility in zip(stocks, strikes, times, rates, volatilities)]

在这个示例中，`norm.cdf()`函数用于计算累积分布函数，这在期权定价中是很关键的一部分。注意，这个模型适用于欧式期权，即期权只能在到期日执行。