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Black-Scholes模型

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简介：
Black-Scholes模型是由费舍尔·布莱克、迈伦·斯科尔斯和罗伯特·默顿提出的一种用于评估股票期权价格的数学模型，在金融工程领域具有重要地位。 C++隐含波动率计算函数库提供了一系列用于计算金融衍生品隐含波动率的工具和算法，适用于量化交易、风险管理等领域。该库旨在帮助开发者高效地进行相关研究与应用开发工作。

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  • Black-Scholes模型
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    Black-Scholes模型是由费舍尔·布莱克、迈伦·斯科尔斯和罗伯特·默顿提出的一种用于评估股票期权价格的数学模型，在金融工程领域具有重要地位。 C++隐含波动率计算函数库提供了一系列用于计算金融衍生品隐含波动率的工具和算法，适用于量化交易、风险管理等领域。该库旨在帮助开发者高效地进行相关研究与应用开发工作。
     
  • Black-Scholes期权定价模型
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    Black-Scholes期权定价模型是由费舍尔·布莱克、迈伦·斯科尔斯创立的金融衍生品估值理论，用于确定股票期权的价格。 蒙特卡洛期权定价模型可以自定义到期时间和标的价格，并返回相应的期权价格。
     
  • Black-Scholes 模型：利用 Black Scholes 公式计算欧洲式期权的R函数
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    本作品介绍并实现了Black-Scholes模型及其公式在R语言中的应用，专门用于计算欧洲式期权的价格。通过简洁高效的R函数，帮助金融分析师和学者快速准确地评估期权价值。 Black-Scholes 模型使用 Black Scholes 公式计算欧洲价格期权的 R 函数。输入参数包括当前股票价格、现货价格、时间（以年为单位）、利率以及方差/波动率，函数输出分别为欧式看涨期权和欧式看跌期权的价格。实验数据来自 option_pricing.csv 文件，用于计算特定股票的期权价格。Script.R 脚本计算了股票价格的均值和方差，并将这些统计量与当前 Stock 价格及 Quote 价格一起提供给 Black-Scholes 函数进行运算。获得的结果已经通过 Yahoo! Finance 验证过准确性。
     
  • BSM_Model: Python中的Black-Scholes-Merton模型计算工具
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    简介：BSM_Model是一款基于Python开发的金融计算工具，专门用于实现Black-Scholes-Merton期权定价模型。它为用户提供了便捷地计算欧式看涨和看跌期权价格及其希腊值的功能。 BSM模型是一个简单的Python包，用于使用Black-Scholes-Merton（BSM）模型计算期权的一些基本统计信息。它可以用来估计隐含波动率、希腊货币（delta、gemma、theta、vega、rho）以及期权的价格。 安装方法： ``` pip install bsm-model ``` 导入模块： ```python from bsm_model import BSM ``` 创建一个选项，可以通过实例化BSM类来实现： ```python random_option = BSM(S, K, r, T, P, option_type) ``` 可用的参数包括： - S：标的资产的价格。 - K：执行价。 - r：无风险利率。 - T：直到到期的天数。 - Calculation_date: 您希望计算表示的日期，不能与T同时使用。 - expiration_date: 期权的到期日期，也不能与T同时使用。 - P: 期权的价格。 - q: 连续股息收益率。 注意原文中的“optio”可能是输入错误或未完成的部分，在这里省略了。
     
  • Black-Scholes 方程式的源代码
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    本源代码实现Black-Scholes方程，用于计算股票期权的价格，是金融工程中基础且重要的数学模型。 Black-Scholes-Merton期权定价模型（也称为布莱克-斯克尔斯期权定价模型）可以在MATLAB软件中通过编写程序来实现。
     
  • 隐含波动率的估算及利用反向Black-Scholes模型构建波动率曲面
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    本研究探讨了隐含波动率的估计方法，并提出运用反向Black-Scholes模型来构建精确的波动率曲线，为金融衍生品定价提供有力支持。 隐含波动率是通过反转Black-Scholes模型来估计，并用于绘制波动率表面。
     
  • 基于Black-Scholes公式的美式期权定价计算
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    本研究探讨了运用改良版Black-Scholes模型进行美式期权价格评估的方法，结合数值分析技术，提供了一种高效且精确的期权定价策略。 在基于Black-Scholes公式的框架下计算美式期权的价格涉及多个步骤。首先需要了解BS模型的基本假设以及它如何应用于欧式期权定价，并在此基础上探讨将其扩展到适用于美式期权的挑战与方法。由于美式期权允许持有者在到期日之前任何时间行权，因此直接使用标准Black-Scholes公式可能不完全准确；需结合数值模拟或其它金融工程技巧来估算其理论价值。 重写后的段落更简洁地描述了基于Black-Scholes公式的美式期权价格计算方法的概述。
     
  • 美式期权Black-Scholes定价法及其鞅性质分析
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    本文探讨了美式期权在Black-Scholes模型下的定价方法，并深入分析其背后的鞅理论特性，为金融工程领域提供了重要见解。 为了求解美式期权在违约时间为无穷大情况下的执行价格问题，结合了期权的执行时间服从布朗运动的特点，并对期权执行时间进行了鞅分析。通过这种方法计算出停时价格为确定值的概率后，利用鞅方法来解决B-S微分方程，进而得出基于鞅理论的期权定价模型。此外，在考虑期权定价中随机波动的概率密度分布的基础上，投资者可以根据个人情况选择在可承受风险范围内的最大价值（对于看涨期权）和最小价值（对于看跌期权）。当这些值确定之后，再结合欧式期权的价格以及所能够承担的风险水平来综合评估美式期权的预测价格。这样的方法对不同风险偏好的投资者来说具有直接的应用参考意义。
     
  • 用Python实现Black-Litterman模型
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现Black-Litterman模型，这是一种在投资领域中用于资产配置的重要方法。文中不仅讲解了该模型背后的理论知识，还提供了具体的操作步骤和代码示例，帮助读者理解和应用这一复杂的金融工具。适合对量化投资感兴趣的专业人士和技术爱好者阅读。 Python 可以用来复现 Black-Litterman 模型。Black-Litterman 模型创造性地采用贝叶斯方法将投资者对预期收益的主观看法与资产的市场均衡收益相结合，有效地解决了 Markowitz 均值-方差模型中投资者难以准确估计各个投资品种预期收益率以及其权重对预期收益的影响的问题。
     
  • Python中Black Litterman模型的Portfolio Management
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    本文章介绍了如何在Python环境中应用Black-Litterman模型进行投资组合管理。通过结合市场均衡观点与个人看法，该模型提供了一种优化资产配置的方法。 该存储库包含与资产分配和投资组合管理相关的项目。