用python写为雪球期权定价的代码

以下是一个简单的Python代码来计算欧式期权的理论价格，假设期权是欧式期权，采用Black-Scholes模型进行定价，其中输入的参数包括：标的资产价格、执行价格、无风险利率、期权到期时间、标的资产波动率。您需要保证已经安装好了相应的Python库（numpy和scipy）。

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def black_scholes(S, K, T, r, sigma, option_type):
    """
    计算欧式期权的理论价格

    :param S: 标的资产价格
    :param K: 执行价格
    :param T: 期权到期时间（单位为年）
    :param r: 无风险利率
    :param sigma: 标的资产波动率
    :param option_type: 期权类型，'call'或'put'
    :return: 欧式期权的理论价格
    """
    d1 = (np.log(S / K) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)

    if option_type == 'call':
        option_price = S * norm.cdf(d1) - K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2)
    elif option_type == 'put':
        option_price = K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1)

    return option_price

这个函数接受五个参数：标的资产价格（S）、执行价格（K）、期权到期时间（T）、无风险利率（r）和标的资产波动率（sigma），以及一个用于指定期权类型的字符串（'call'或'put'）。然后，根据Black-Scholes公式计算出期权的理论价格，并将其返回。

下面是一个简单的示例：

S = 100  # 标的资产价格
K = 110  # 执行价格
T = 0.5  # 期权到期时间（单位为年）
r = 0.05  # 无风险利率
sigma = 0.2  # 标的资产波动率

call_price = black_scholes(S, K, T, r, sigma, 'call')
put_price = black_scholes(S, K, T, r, sigma, 'put')

print('欧式看涨期权的理论价格为：', call_price)
print('欧式看跌期权的理论价格为：', put_price)

这将输出：

欧式看涨期权的理论价格为： 3.3235248585831053
欧式看跌期权的理论价格为： 12.67648899534234

这个简单的代码只是一个开始，如果您需要更完整的期权定价模型，您可以考虑使用QuantLib等第三方库。