在Python中，如何根据Black-Scholes模型计算欧式看涨期权的价格，并结合Monte-Carlo模拟方法进行验证？请提供相关的代码实现。

要使用Python根据Black-Scholes模型计算欧式看涨期权的价格，并结合Monte-Carlo模拟方法进行验证，你可以参考以下步骤和示例代码。

参考资源链接：[Python金融实战：Black-Scholes模型与Monte-Carlo模拟在可转债定价中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/2kyjufycwb?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，理解Black-Scholes模型的数学表达式，它为欧式期权定价提供了一个封闭形式的解决方案：
\[ C = S_0 \cdot N(d_1) - X \cdot e^{-rT} \cdot N(d_2) \]
其中：
\[ d_1 = \frac{\ln(\frac{S_0}{X}) + (r + \frac{\sigma^2}{2})T}{\sigma \sqrt{T}} \]
\[ d_2 = d_1 - \sigma \sqrt{T} \]

在Python中，你可以使用numpy库来执行这些计算，以及scipy库的stats模块来进行正态分布的累积分布函数（CDF）计算。

接下来，使用Monte-Carlo模拟股票价格路径。在蒙特卡洛模拟中，你需要：
1. 定义模拟的路径数量、时间步长和股票的初始价格。
2. 对每个时间步长生成随机数，模拟股票价格的变动。
3. 计算最终的股票价格，并通过回推计算期权在每个模拟路径上的到期价值。
4. 计算所有模拟路径到期权价值的平均值，并折现回今天的价值，得到期权的估计价格。

示例代码如下（代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）。

通过上述步骤和代码，你可以实现基于Black-Scholes模型的期权定价，并通过Monte-Carlo模拟进行验证。通过比较两种方法的结果，你将能更好地理解理论定价模型与现实市场之间的联系。
在学习了这一过程之后，为了加深理解和拓展知识，建议查看《Python金融实战：Black-Scholes模型与Monte-Carlo模拟在可转债定价中的应用》。这本书提供了从基础到高级的全面金融建模教程，覆盖了Python编程、金融数据分析、Black-Scholes模型以及Monte-Carlo模拟等多个方面，非常适合希望深入掌握Python在金融建模中应用的学习者。

参考资源链接：[Python金融实战：Black-Scholes模型与Monte-Carlo模拟在可转债定价中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/2kyjufycwb?spm=1055.2569.3001.10343)