用python实现：通过输入s,u,d,T,N,K,r绘图展现crr模型的收敛性

以下是使用 Python 绘制 CRR 模型收敛性的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

s = float(input("请输入股价初始值："))
u = float(input("请输入上涨比率："))
d = float(input("请输入下跌比率："))
T = int(input("请输入期数："))
N = int(input("请输入每期模拟次数："))
K = float(input("请输入期权行权价："))
r = float(input("请输入无风险利率："))

# 构建二叉树
stock_price = np.zeros((T+1, T+1))
for i in range(T+1):
    for j in range(i+1):
        stock_price[j, i] = s * (u ** (i-j)) * (d ** j)

# 计算期权价值
option_price = np.zeros((T+1, T+1))
for i in range(T, -1, -1):
    for j in range(i+1):
        if i == T:
            option_price[j, i] = max(stock_price[j, i] - K, 0)
        else:
            option_price[j, i] = (1 / (1 + r)) * ((u * option_price[j, i+1]) + (d * option_price[j+1, i+1]))

# 绘制收敛性图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.arange(T+1), option_price[:, 0])
ax.set_xlabel("期数")
ax.set_ylabel("期权价值")
ax.set_title("CRR模型的收敛性")
plt.show()

在执行代码时，将会提示输入所需的参数，如股价初始值、上涨比率、下跌比率、期数、每期模拟次数、期权行权价和无风险利率等。输入完毕后，程序将会计算出期权价值，并绘制收敛性图像。