在Julia中使用Black-Scholes模型计算期权的公平价格,可以按照以下步骤进行:
using Distributions
function black_scholes(S, K, r, T, σ, option_type)
d1 = (log(S / K) + (r + 0.5 * σ^2) * T) / (σ * sqrt(T))
d2 = d1 - σ * sqrt(T)
if option_type == "call"
price = S * cdf(Normal(), d1) - K * exp(-r * T) * cdf(Normal(), d2)
elseif option_type == "put"
price = K * exp(-r * T) * cdf(Normal(), -d2) - S * cdf(Normal(), -d1)
else
error("Invalid option type")
end
return price
end
S = 100 # 标的资产价格
K = 100 # 期权行权价格
r = 0.05 # 无风险利率
T = 1 # 期权到期时间(年)
σ = 0.2 # 标的资产的波动率
option_type = "call" # 期权类型(call为看涨期权,put为看跌期权)
fair_price = black_scholes(S, K, r, T, σ, option_type)
以上代码中,我们使用了Julia的统计分布库Distributions来计算正态分布的累积分布函数。根据Black-Scholes模型的公式,我们首先计算d1和d2的值,然后根据期权类型计算期权的公平价格。
Black-Scholes模型是用于计算欧式期权的公平价格的经典模型,它基于一些假设,如市场无摩擦、无套利机会等。该模型广泛应用于金融衍生品定价和风险管理领域。
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