python 雪球期权定价

Python中可以使用Black-Scholes模型来进行雪球期权的定价。Black-Scholes模型是一个基于随机过程的数学模型，用于在无风险利率、股票价格、期权价格、期权到期日等已知条件下，计算期权价格的理论值。

以下是一个使用Black-Scholes模型进行雪球期权定价的Python代码示例：

import math

# 定义Black-Scholes模型的计算公式
def black_scholes(S, K, r, T, sigma, option_type):

    d1 = (math.log(S / K) + (r + sigma ** 2 / 2) * T) / (sigma * math.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T)

    if option_type == 'call':
        price = S * norm_cdf(d1) - K * math.exp(-r * T) * norm_cdf(d2)
    elif option_type == 'put':
        price = K * math.exp(-r * T) * norm_cdf(-d2) - S * norm_cdf(-d1)

    return price

# 实现标准正态分布函数的计算
def norm_cdf(x):
    return (1.0 + math.erf(x / math.sqrt(2.0))) / 2.0

# 定义雪球期权的输入参数
S = 100       # 当前股票价格
K = 110       # 期权执行价格
r = 0.05      # 无风险利率
T = 1         # 期权到期时间（以年为单位）
sigma = 0.2   # 股票价格波动率
option_type = 'call'  # 期权类型（看涨期权或看跌期权）

# 计算期权价格
price = black_scholes(S, K, r, T, sigma, option_type)

print('雪球期权价格为：', price)

需要注意的是，上述代码中的计算结果仅为理论值，实际交易中可能会受到市场波动、操作错误等因素的影响，因此仅供参考。