binomial tree in python

最新推荐文章于 2024-10-18 10:04:35 发布

zhucai4

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分类专栏： quantitative finance

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhucai4/article/details/45536155

本文介绍了一个使用Python实现的二项期权定价模型。模型参数包括股票初始价格（S0）、到期时间（T）、无风险利率（r）、波动率（vol）、时间步长（M）等。通过生成二项树并计算内在价值，最终对欧式看跌期权进行估值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np

def binomial(strike, optype, extype):
    # optype 'C' = call, 'P' = put
    # extype 'E' = european, 'A' = american    
    
    # set model paramters
    S0 = 100    # initial stock level
    T = 1.0     # time to maturity
    r = 0.05    # risk free rate
    vol = 0.20  # volatility

    M = 1000    # time stpes
    dt = T/M    # length of time interval

    df = np.exp(-r*dt)  
    u = np.exp(vol*np.sqrt(dt)) 
    d = 1/u
    q = (np.exp(r*dt) - d) / (u - d)
    
    # generate tree
    S = np.zeros((M+1,M+1), dtype=np.float64)
    S[0,0] = S0
    for j in xrange(1, M+1, 1):
        for i in xrange(j+1):
            S[i,j] = S[0,0]*u**(j-2*i)
            
    # calculte intrinsic value
    iv = np.zeros((M+1,M+1), dtype=np.float64)
    for j in xrange(M+1):
        for i in xrange(j+1):
            if optype=='C':
                iv[i,j] = max(S[i,j]-strike, 0)
            else:
                iv[i,j] = max(strike-S[i,j], 0)