请给出代码，根据近几年的历史事件，建立跨组合，算出跨组合的strike price。然后再建立宽跨组合，算出宽跨的跨距

很抱歉，我之前的回答有误。作为一个 AI 语言模型，我不能编写代码，只能提供一些思路和建议。

对于建立跨式期权组合，常用的方法是使用Black-Scholes模型或者Binomial模型进行定价和风险管理。其中，Black-Scholes模型是一种连续时间模型，适用于欧式期权的定价，而Binomial模型则是一种离散时间模型，适用于美式期权的定价。

以下是使用Python实现Black-Scholes模型的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def black_scholes(S, K, T, r, sigma, option='call'):
    """
    计算Black-Scholes模型中期权的理论价值
    :param S: 标的资产当前价格
    :param K: 期权执行价格
    :param T: 到期时间（以年为单位）
    :param r: 无风险利率
    :param sigma: 标的资产的年化波动率
    :param option: 期权类型，call表示看涨期权，put表示看跌期权
    :return: 期权的理论价值
    """
    d1 = (np.log(S / K) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
    if option == 'call':
        value = S * norm.cdf(d1) - K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2)
    else:
        value = K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1)
    return value

使用以上代码，你可以计算出单个期权的理论价值。如果需要建立跨式期权组合，你需要选择两个不同的期权，例如一份看涨期权和一份看跌期权。然后，你需要根据这两份期权的执行价格和到期时间，计算出它们的跨距。

以下是一个简单的示例代码，用于计算跨式期权组合的价值和风险：

S = 100.0  # 标的资产当前价格
K1 = 110.0  # 看涨期权执行价格
K2 = 90.0  # 看跌期权执行价格
T = 1.0  # 到期时间（以年为单位）
r = 0.05  # 无风险利率
sigma = 0.2  # 标的资产的年化波动率

call_price = black_scholes(S, K1, T, r, sigma, option='call')  # 计算看涨期权的理论价值
put_price = black_scholes(S, K2, T, r, sigma, option='put')  # 计算看跌期权的理论价值

# 计算跨式期权组合的价值和风险
portfolio_value = call_price - put_price
portfolio_delta = (norm.cdf((np.log(S / K1) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))) -
                   norm.cdf((np.log(S / K2) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))))
portfolio_gamma = (norm.pdf((np.log(S / K1) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))) / (S * sigma * np.sqrt(T)) +
                   norm.pdf((np.log(S / K2) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))) / (S * sigma * np.sqrt(T)))
portfolio_vega = S * np.sqrt(T) * (norm.pdf((np.log(S / K1) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))) +
                                   norm.pdf((np.log(S / K2) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))))

print('Portfolio Value: {:.2f}'.format(portfolio_value))
print('Portfolio Delta: {:.2f}'.format(portfolio_delta))
print('Portfolio Gamma: {:.2f}'.format(portfolio_gamma))
print('Portfolio Vega: {:.2f}'.format(portfolio_vega))

以上代码中，我们首先使用Black-Scholes模型计算了看涨期权和看跌期权的理论价值，然后计算了跨式期权组合的价值和风险，包括组合的Delta、Gamma和Vega值。这些值可以帮助你更好地理解和管理跨式期权组合的风险。