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。