Python期权定价库使用指南

Python期权定价库使用指南

Python_Option_Pricing An libary to price financial options written in Python. Includes: Black Scholes, Black 76, Implied Volatility, American, European, Asian, Spread Options 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/Python_Option_Pricing

1. 项目目录结构及介绍

本项目Python_Option_Pricing是一个用于计算金融期权的Python库。项目的目录结构如下：

Python_Option_Pricing/
├── LICENSE               # MIT许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── GBS.ipynb             # Jupyter笔记本文件，包含Black-Scholes模型的示例
└── ...                  # 其他相关文件和目录

LICENSE

包含项目的MIT许可证信息，说明了项目的使用和分发条款。

README.md

项目的说明文档，简要介绍了项目的目的、功能和使用方法。

GBS.ipynb

一个Jupyter笔记本文件，展示了如何使用本项目中的Black-Scholes模型进行期权定价。

2. 项目的启动文件介绍

本项目中并没有一个明确的“启动文件”。项目的使用通常是从Jupyter笔记本或者其他Python脚本中导入相关模块开始的。例如，如果你想使用Black-Scholes模型进行期权定价，你可以直接在Jupyter笔记本中导入并使用GBS模块。

# 示例代码，非实际项目代码
import GBS

# 使用Black-Scholes模型进行期权定价
# 此处假设已经定义了相关的输入参数
price = GBS.black_scholes('call', S, K, T, r, sigma)
print("期权价格:", price)

3. 项目的配置文件介绍

在本项目中，并没有专门的配置文件。项目的配置主要是通过在代码中设置参数来完成的。例如，在计算期权价格时，你需要配置以下参数：

• S: 标的资产的当前价格
• K: 期权的执行价格
• T: 期权的剩余有效期（以年为单位）
• r: 无风险利率
• sigma: 标的资产价格的波动率

这些参数在调用定价模型函数时传入，具体取决于你使用的模型。项目的模块会根据这些参数来计算期权的理论价格。

请根据实际项目中的模块和函数调整上述示例代码和参数配置。

Python_Option_Pricing An libary to price financial options written in Python. Includes: Black Scholes, Black 76, Implied Volatility, American, European, Asian, Spread Options 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/Python_Option_Pricing