我用蒙特卡洛做雪球估值模型,已经写出了函数MonteCarlo_Simulation(S0, r, T, vol, times, steps),同时我也的出来去年以来每一天的参数值。现在我想回测期权去年每一天的估值,怎么写
时间: 2024-02-18 14:03:25 浏览: 23
好的,如果您已经实现了 `MonteCarlo_Simulation` 函数,并且已经获得了去年每一天的参数值,那么您可以使用以下代码来回测期权去年每一天的估值:
```python
# 导入所需的库
import datetime
# 定义一些必要的变量
S0 = 100 # 股票当前价格
r = 0.05 # 无风险利率
T = 1 # 期权到期时间(以年为单位)
vol = 0.2 # 股票波动率
times = 10000 # 蒙特卡洛模拟次数
steps = 252 # 模拟的时间步数
start_date = datetime.date(2020, 1, 1) # 回测起始日期
end_date = datetime.date(2020, 12, 31) # 回测结束日期
# 遍历回测日期范围内的每一天,并计算期权估值
for i in range((end_date - start_date).days + 1):
# 计算当前日期的参数值
current_date = start_date + datetime.timedelta(days=i)
# 这里假设您有一个名为 data 的数据结构,它包含了当前日期的 S0、vol 等参数值,您可以根据实际情况进行修改
current_S0 = data[current_date]['S0']
current_vol = data[current_date]['vol']
# 使用 MonteCarlo_Simulation 计算当前日期的期权估值
current_option_value = MonteCarlo_Simulation(current_S0, r, T, current_vol, times, steps)
# 输出当前日期和期权估值
print(f"{current_date}: {current_option_value}")
```
在这个代码中,我们使用了一个 `for` 循环来遍历回测日期范围内的每一天,并计算当前日期的期权估值。在每次迭代中,我们首先计算当前日期的参数值,然后使用 `MonteCarlo_Simulation` 函数计算当前日期的期权估值。最后,我们输出当前日期和期权估值。
请注意,这里假设您已经将每一天的参数值存储在一个名为 `data` 的数据结构中,其中日期作为键,参数值作为值。如果您的数据结构不同,请根据实际情况进行修改。