蒙特卡洛 python 定价

蒙特卡洛定价方法是一种用于计算金融衍生品价格的统计模拟方法。在Python中，你可以使用numpy库进行随机数生成，以及使用pandas库进行数据处理和分析。下面是一个简单的蒙特卡洛定价的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义模拟参数
S0 = 100  # 初始价格
r = 0.05  # 无风险利率
sigma = 0.2  # 波动率
T = 1  # 时间跨度（年）
N = 252  # 模拟路径数量
M = 10000  # 模拟次数

# 计算模拟路径
dt = T / N
S = np.zeros((M, N+1))
S[:, 0] = S0
for t in range(1, N+1):
    z = np.random.standard_normal(M)
    S[:, t] = S[:, t-1] * np.exp((r - 0.5 * sigma**2) * dt + sigma * np.sqrt(dt) * z)

# 计算期权支付
 = 100  # 行权价格
payoff = np.maximum(S[:, -1] - K, 0)
option_price = np.exp(-r * T) * np.mean(payoff)

print("期权价格：", option_price)

在这个示例中，我们使用蒙特卡洛方法对欧式看涨期权进行定价。我们通过生成随机数来模拟股票价格的随机演化，并计算期权在到期日的支付。最后，通过取所有支付的平均值并贴现回现在，得到期权的价格。注意，这只是一个简单的示例，并且在实际应用中可能需要更复杂的模型和算法。