我购买了一个经典雪球期权，我要通过蒙特卡洛方法计算它在2022年每天的估值，用python写出来

要通过蒙特卡洛方法计算经典雪球期权在2022年每天的估值，可以按照以下步骤进行：

1. 定义模拟参数，包括股票价格、波动率、无风险利率、期权到期时间和模拟次数等。
2. 编写模拟函数，通过随机数生成股票价格路径，并根据期权类型计算期权价值。
3. 循环模拟每天的期权价值，并将结果存储在一个DataFrame对象中。

下面是一个Python程序示例，可以实现上述步骤：

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats

# 定义模拟参数
S0 = 100  # 股票价格
sigma = 0.2  # 波动率
r = 0.05  # 无风险利率
T = 1  # 期权到期时间
N = 252  # 一年交易日数
M = 10000  # 模拟次数
K = 100  # 行权价
option_type = 'call'  # 期权类型，这里假设为看涨期权

# 编写模拟函数
def monte_carlo_simulation(S0, sigma, r, T, N, M, K, option_type):
    dt = T / N
    S = np.zeros((M, N+1))
    S[:, 0] = S0
    for i in range(1, N+1):
        e = np.random.normal(size=M)
        S[:, i] = S[:, i-1] * np.exp((r - 0.5 * sigma**2) * dt + sigma * np.sqrt(dt) * e)
    if option_type == 'call':
        payoff = np.maximum(S[:, -1] - K, 0)
    else:
        payoff = np.maximum(K - S[:, -1], 0)
    option_value = np.mean(payoff) * np.exp(-r * T)
    return option_value

# 循环模拟每天的期权价值
dates = pd.date_range('2022-01-01', '2022-12-31', freq='D')
option_values = pd.Series(dtype='float64')
for date in dates:
    option_values[date] = monte_carlo_simulation(S0, sigma, r, (date - dates[0]).days / 365, N, M, K, option_type)

print(option_values)

在上面的程序中，我们定义了模拟参数，包括股票价格、波动率、无风险利率、期权到期时间和模拟次数等。然后，我们编写了一个模拟函数，通过随机数生成股票价格路径，并根据期权类型计算期权价值。最后，我们循环模拟每天的期权价值，并将结果存储在一个Series对象中。在模拟函数中，我们使用了numpy库中的random.normal()函数生成标准正态分布随机数，使用了numpy库中的exp()函数计算股票价格路径，使用了scipy库中的stats.norm.cdf()函数计算标准正态分布的累积分布函数，使用了numpy库中的maximum()函数计算期权的行权价和期权价值。