Python求期权价格代码

在Python中，计算期权价格通常涉及到金融数学中的Black-Scholes模型或其他期权定价模型。Black-Scholes-Merton模型是最为知名的期权定价模型之一，用于估计欧式期权的价格。以下是一个简单的Black-Scholes期权定价公式实现，假设你使用了`scipy`库中的数值方法：

from scipy.stats import norm
from math import exp, log, sqrt

def black_scholes_call(S, K, T, r, sigma):
    d1 = (log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * sqrt(T)
    
    Nd1 = norm.cdf(d1)
    Nd2 = norm.cdf(d2)

    call_price = S * Nd1 - K * exp(-r * T) * Nd2
    return call_price

# 示例参数
S = 100  # 标的资产当前价格
K = 110  # 行权价
T = 1     # 到到期日的时间（年）
r = 0.05  # 风险-free利率
sigma = 0.2  # 标的资产波动率

call_price = black_scholes_call(S, K, T, r, sigma)
print("Call Option Price:", call_price)

这里我们使用了标准正态分布的累积分布函数（CDF）来计算Black-Scholes模型中的d1和d2。如果你想要实现更复杂的期权类型，如美式期权或二元期权，可能需要使用更专业的金融数学库或者编写更复杂的算法。