qmt编程之获取期权数据
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基于BS模型计算欧式期权理论价格
基于Black-Scholes-Merton模型，输入期权标的价格、期权行权价、无风险利率、期权标的年化波动率、剩余天数、标的分红率、计算期权的理论价格
方法1：内置python
调用方法
内置python
#encoding:gbk
def init(ContextInfo):
pass
def after_init(ContextInfo):
ContextInfo.bsm_price(optionType,objectPrices,strikePrice,riskFree,sigma,days,dividend)
参数
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
optionType | str | 期权类型，认购：'C'，认沽：'P' |
objectPrices | float | 期权标的价格，可以是价格列表或者单个价格 |
strikePrice | float | 期权行权价 |
riskFree | float | 无风险收益率 |
sigma | float | 标的波动率 |
days | int | 剩余天数 |
dividend | float | 分红率 |
返回
提示
- objectPrices为float时，返回float
- objectPrices为list时，返回list
- 计算结果最小值0.0001，结果保留4位小数,输入非法参数返回nan
示例
#encoding:gbk
import numpy as np
def init(ContextInfo):
pass
def after_init(ContextInfo):
object_prices=list(np.arange(3,4,0.01));
#计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0,标的年化波动率为23%时标的价格从3元到4元变动过程中期权理论价格序列
prices=ContextInfo.bsm_price('C',object_prices,3.5,0.03,0.23,15,0)
print(prices)
#计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0,标的年化波动率为23%时标的价格为3.51元的平值期权的理论价格
price=ContextInfo.bsm_price('C',3.51,3.5,0.03,0.23,15,0)
print(price)返回值
# 计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0,标的年化波动率为23%时标的价格从3元到4元变动过程中期权理论价格序列
[0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0003, 0.0004, 0.0005, 0.0006, 0.0007, 0.0008, 0.001, 0.0012, 0.0015, 0.0017, 0.0021, 0.0025, 0.0029, 0.0034, 0.004, 0.0046, 0.0054, 0.0062, 0.0072, 0.0082, 0.0094, 0.0108, 0.0122, 0.0138, 0.0156, 0.0176, 0.0197, 0.022, 0.0246, 0.0273, 0.0302, 0.0334, 0.0368, 0.0404, 0.0443, 0.0484, 0.0527, 0.0573, 0.0621, 0.0672, 0.0725, 0.0781, 0.0839, 0.0899, 0.0962, 0.1027, 0.1094, 0.1163, 0.1235, 0.1308, 0.1383, 0.146, 0.1539, 0.162, 0.1702, 0.1785, 0.1871, 0.1957, 0.2044, 0.2133, 0.2223, 0.2314, 0.2405, 0.2498, 0.2591, 0.2685, 0.278, 0.2875, 0.2971, 0.3067, 0.3164, 0.3261, 0.3359, 0.3456, 0.3554, 0.3653, 0.3751, 0.385, 0.3949, 0.4048, 0.4147, 0.4246, 0.4346, 0.4445, 0.4545, 0.4644, 0.4744, 0.4844, 0.4944]
# 计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0,标的年化波动率为23%时标的价格为3.51元的平值期权的理论价格
0.0725
