17、期权定价与交易策略详解

期权定价与交易策略详解

1. 引言

在金融领域,期权定价和交易策略是非常重要的内容。本文将详细介绍期权定价模型,如Black - Scholes - Merton模型,以及常见的交易策略,并通过Python代码进行实现和验证。

2. Black - Scholes - Merton期权模型
2.1 非股息支付股票的欧式期权定价

Black - Scholes - Merton期权模型是对在到期日前不支付任何股息的股票的欧式期权进行定价的封闭式解决方案。公式如下:
[
\begin{cases}
d_1 = \frac{\ln(\frac{S_0}{X}) + (r + \frac{\sigma^2}{2})T}{\sigma\sqrt{T}} \
d_2 = d_1 - \sigma\sqrt{T} \
c = S_0N(d_1) - Xe^{-rT}N(d_2) \
p = Xe^{-rT}N(-d_2) - S_0N(-d_1)
\end{cases}
]
其中,$S_0$ 为当前股票价格,$X$ 为执行价格,$r$ 为连续复利无风险利率,$T$ 为到期时间(年),$\sigma$ 为股票波动率,$N()$ 为累积标准正态分布。

以下是使用Python实现的代码:

from scipy import log, exp, sqrt, stats

def bs_call(S, X, T, r, sigma):
    d1 = (log(S / X) + (r 
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值