Black-Scholes期权定价公式

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#r语言 #数据结构与算法 #python

本文介绍了一个Black-Scholes期权定价公式的具体实现方法，并提供了在Mathematica中自行编写的函数代码，该函数接收股票价格、到期时间、执行价格、利率和波动率作为输入参数。

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Black-Scholes期权定价公式

没在mathematica里找到内置的函数，自己写了一下，记录在这，方便以后使用。

(*s-代表0时刻的价格  t--代表时长 k--代表执行价 r--代表利率 a--代表波动率*)
p[s_, t_, k_, r_, a_] := Block[{w, wp, wp2},
  w = (r*t + a^2*t/2 - Log[k/s])/(a*Sqrt[t]);
  wp = NProbability[x < w, x \[Distributed] NormalDistribution[0, 1]];
  wp2 = NProbability[x < w - a*Sqrt[t], 
    x \[Distributed] NormalDistribution[0, 1]];
  s*wp - k*E^(-r*t)*wp2
  ]

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