python中Black Scholes模型的期权定价

Question

如何创建矩阵作为 Black Scholes 模型的输入数据？ 我有 2000 的股票价格和 2000 的时间和一个 K,T。

Answer 1

我假设由函数 BlackScholes(S, K, r, t, sigma) 表示的 Black Scholes 模型将分别应用于每个股票价格 S 和每个执行价格 K。

我建议计算包含 400 万 (=2000^2) 对的 S_prices 和 K_prices 的笛卡尔积。但是，这不能转换为 NumPy 数组，因为每个条目都对应一个元组 (S_i, K_j)，它不支持作为数组 dtype。因此，我想不出更有效的仅 NumPy 实现。

import itertools

S_prices = np.linspace(10, 1000, 2000)
K_prices = np.linspace(1,   500, 2000)

# Cartesian Product
SxK = list(itertools.product(S_prices, K_prices))

随后，您的 Black Scholes 模型实现可以应用于列表中的每个元素。