BSM模型MATLAB中的代码
时间: 2024-01-21 22:18:35 浏览: 28
BSM(Black-Scholes-Merton)模型是用于计算欧式期权价格的数学模型。下面是MATLAB中实现BSM模型的代码示例:
```matlab
function price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma)
% S0: 初始资产价格
% K: 行权价格
% r: 无风险利率
% T: 到期时间
% sigma: 波动率
% 计算d1和d2
d1 = (log(S0/K) + (r + 0.5*sigma^2)*T) / (sigma*sqrt(T));
d2 = d1 - sigma*sqrt(T);
% 计算期权价格
Nd1 = normcdf(d1);
Nd2 = normcdf(d2);
price = S0*Nd1 - K*exp(-r*T)*Nd2;
end
```
使用示例:
```matlab
S0 = 100; % 初始资产价格
K = 105; % 行权价格
r = 0.05; % 无风险利率
T = 1; % 到期时间(年)
sigma = 0.2; % 波动率
price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma);
fprintf('期权价格为:%f\n', price);
```
这段代码将计算给定的参数下欧式期权的价格,并输出结果。注意,这里使用了MATLAB内置函数`normcdf`来计算标准正态分布的累积概率密度函数值。
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bsm模型matlab中的代码
BSM(Black-Scholes-Merton)模型是用于计算欧式期权价格的数学模型。下面是MATLAB中实现BSM模型的代码示例:
```matlab
function price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma)
% S0: 初始资产价格
% K: 行权价格
% r: 无风险利率
% T: 到期时间
% sigma: 波动率
% 计算d1和d2
d1 = (log(S0/K) + (r + 0.5*sigma^2)*T) / (sigma*sqrt(T));
d2 = d1 - sigma*sqrt(T);
% 计算期权价格
Nd1 = normcdf(d1);
Nd2 = normcdf(d2);
price = S0*Nd1 - K*exp(-r*T)*Nd2;
end
```
使用示例:
```matlab
S0 = 100; % 初始资产价格
K = 105; % 行权价格
r = 0.05; % 无风险利率
T = 1; % 到期时间(年)
sigma = 0.2; % 波动率
price = bsm_price(S0, K, r, T, sigma);
fprintf('期权价格为:%f\n', price);
```
这段代码将计算给定的参数下欧式期权的价格,并输出结果。注意,这里使用了MATLAB内置函数`normcdf`来计算标准正态分布的累积概率密度函数值。
请提供BSM模型定价的PYTHON代码并解释代码细节
我可以为您提供一份BSM模型定价的Python代码,如下所示:def bsm_call_value(S, K, T, r, sigma):
#S: spot price
#K: strike price
#T: time to maturity
#r: interest rate
#sigma: volatility of underlying asset
from math import log, sqrt, exp
from scipy import stats
d1 = (log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * sqrt(T))
d2 = (log(S / K) + (r - 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * sqrt(T))
call_value = (S * stats.norm.cdf(d1, 0.0, 1.0) - K * exp(-r * T) * stats.norm.cdf(d2, 0.0, 1.0))
return call_value这段代码的作用是根据布朗运动模型(BSM)计算欧式看涨期权的定价。其中S表示标的资产在到期日的价格,K表示行权价,T表示到期时间,r表示无风险收益率,sigma表示波动率。最后,通过调用scipy.stats.norm.cdf函数来计算期权价格。