# 欧式期权定价公式及其在Python中的实现
## 简介
期权是一种金融衍生品，它给予了买方在未来的某个时间点购买或卖出某个资产的权利。欧式期权是最基本的期权形式之一，它规定了只能在到期日（expiration date）进行交割。欧式期权的定价是金融学中的经典问题之一，而Black-Scholes模型是最早也是最著名的欧式期权定价模型之一。
本文将介绍欧式期权定价的公式以及如何使用Pyt
原创
2023-07-22 14:50:34
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第一种标准化转换公式：x*=D-1(x-µ)，求出样本x的期望和其协方差矩阵的对角矩阵的逆即可。第二种标准化转换公式：x*=∑-1/2(x-µ)，其中∑-1/2=TΛT′，T为x的协方差矩阵的特征向量矩阵，Λ为x的协方差矩阵的特征值构成的对角矩阵。第一种转换能够消除各变量单位的或方差差异的影响，但不能消除变量之间的相关性的影响。第二种转换则可以做到消除变量之间的相关性的影响。下面是R语言代码：li
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2023-07-24 11:11:50
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delta值、gamma值、theta值、vega值、Rho值 Delta值是衡量期货价格变动一个单位，是引起权利金变化的幅度。如看涨期权⊿为0.4，意味着期货价格每变动一元，期权的价格则变动0.4元。 当期货价格上涨或下跌，看涨期权和看跌期权的权利金会发生不同的变化。对于看涨期权来说，期货价格上涨（下跌），权利金随之上涨（下跌），二者始终保持同向变化，因此，看涨期权的⊿为
先导入所需的模块import os
import sys
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
from tqdm import tqdm
import math
import scipy.stats as stats
fr
用代码理解分析解决金融问题在金融里面很多地方都出现过一个理念就是“货币的时间价值”，例如我们之前聊过的利用Python对项目进行估值判断 就是利用这一重要的思想：我们做出的决定，都是把未来的一系列现金流的【流入】和【流出】进行折现，通过我们理性人在做决定的时候，是选择对我们有利的事情——也就是折现到现在NPV为正的项目去做。那么这个世界如果真的这么简单就好了，我们只需要把未来的现金流折现到现在，然
论我国的期股、期权激励制度 摘要:建立有效的激励约束机制,是公司治理结构的核心问题。期股、期权制度作为国际上通行的一种长期激励手段,在调动经营者积极性,促使其努力实现股东利益最大化方面具有重要的作用。近年来,我国在深化企业改革的过程中也逐步开展了期股、期权制度的探索和尝试,在一定程度上起到了对经营者的激励作用。然而,在试行期股、期权制度的过程中也遇到了许多现实问题,亟需我们
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2023-07-31 18:18:14
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常见距离公式的MATLAB代码（一）大家好！ 最近在研究小样本聚类，作为一个初学者，首先肯定是学习一下它的预备知识距离公式啦~在了解了各种距离公式的定义之后，想要看下它们的代码是怎么写的，但是网上大多都是dist表示的代码，于是准备自己动手写一下。根据这些天整理的笔记，总结如下： （当然有些地方可能写的不太对，希望能和大家共同探讨：））1、欧几里得距离（Euclidean Distance）*也称
欧氏距离（Euclidean distance）
欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是 d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^) 三维的公式是 d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^) 推广到n维空间，
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2023-06-19 13:55:28
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一、期权 定义：又称选择权，期权交易实际上是一种权利的买卖。这种权利是指投资者可以在一定时期内的任何时候，以事先确定好的价格，向期权的卖方买入或卖出一定数量的某种“商品”，不论在此期间该“商品”的价格如何变化。期权合约对期限、协定价格、交易数量、种类等作出约定。在有效期内，买主可以自由选择行使转卖权
原创
2022-05-25 10:57:32
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最近在一家券商的场外衍生品部门实习，刚做的一个课题是关于delta动态对冲为香草期权定价，参考了John Hull的《期权、期货及其他衍生产品》，发现里面有关于delta对冲的内容，现在先用python来将书上的案例进行还原。为了对冲卖出的看涨期权带来的风险，需要买入一定的股票进行对冲，买入股票的数量即为该看涨期权的delta值乘上卖出的期权数，在该案例中d
欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离（两个n维向量）：
在机器学习中，经常使用距离来计算相似性，通常距离越近，相似度就越大，今天我们就来总结一下，常用的距离计算方法：1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离是我们平时使用最多的一种方法，也是非常容易理解的一种方法，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，也就是通常我们所说的直线距离。在地图中，两地直接连线的距离就是欧式距离二维空间中欧氏距离计算公式： 设两点分
欧氏距离(Euclidean Distance)欧式距离是最经典的一种距离算法，适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况，如各种药品的使用量、商品的售销量等。 欧氏距离也是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 二维空间上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)之间的欧式距离：
d12=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−
对于kNN算法，难点在于计算测试集中每一样本到训练集中每一样本的欧氏距离，即计算两个矩阵之间的欧氏距离。现就计算欧式距离提出三种方法。 欧式距离：https://baike.baidu.com/item/欧几里得度量/1274107?fromtitle=欧式距离&fromid=2809635&fr=aladdin1. 两层循环分别对训练集和测试集中的数据进行循环遍历，计算每两个样本
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2023-08-19 20:44:49
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引言之前我讲到，在实务中，一直用脚本式的“草稿”，会越来越困难。Review：《对期权价格计算的实现方式的思考》经反复验证，采用面向对象、策略模式来开发，是不错的选择。这样，可以通过设置不同的实现类，用不同的定价算法实现期权价格计算。开始裸写吧！我说的裸写，是指不借助任何第三方包，纯粹自己写。（有点夸张，毕竟正态分布的累计概率函数，还是需要调包的…）主要思想1. 应该有一个期权基类。其中，成员变量
从起源来讲，欧式空间是满足欧几里得《几何原本》中几何五公理的空间。维基百科欧几里得几何中给出的解释如下：1. 从一点向另一点可以引一条直线。2. 任意线段能无限延伸成一条直线。3. 给定任意线段，可以以其一个端点作为圆心，该线段作为半径作一个圆。4. 所有直角都相等。5. 若两条直线都与第三条直线相交，并且在同一边的内角之和小于两个直角，则这两条直线在这一边必定相交。在数学中，欧几里得距离或欧几里
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2019-10-31 12:38:00
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理论1 欧式距离 欧氏距离（L2范数）是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式. 欧式空间是一个非常专业的名词，对于我们编程来说，就等价理解成N维空间即可。特别要指出的是，一般的，我们可以将N维中的一个测试点与多个样本点间的计算从循环N次计算，转化为一次性计算，见下面的例子。import numpy as np
vector1 = np.mat([1,2,3])
vecto
1. 欧式距离Euclidean distance&&闵式距离Minkowsk distance&&绝对距离优点：平移旋转不变，缺点：各分量之间的相关以及量纲相关2. 马氏距离(Mahalanobis distance) （1）优点：排除变量相关性干扰：在特征提取方面若不同特征之间相关性较大的话，用欧式距离会使得相关部分的特征值被放大。若在特征描述上需要保
#### 目录 - 欧氏距离 - 标准化欧氏距离 - 马氏距离 - 夹角余弦距离 - 汉明距离 - 曼哈顿(Manhattan)距离1.欧式距离x1,x2间的距离公式： d=∑i=1N(x1i−x2i)2−−−−−−−−−√ 2.标准化欧式距离xi的各个维度之间的尺度不一样。 【对于尺度无关的解释】
在我们的机器学习和数据挖掘过程中（如最近学习的聚类，以及knn算法），经常会用到一些距离算法，如欧式距离，曼哈顿距离等等，那么这些距离是怎么计算的呢，我们来了解一下：欧式距离（Euclidean Distance)欧式距离又称之为欧几里得度量，我们从小学开始所学的二维空间两点的距离便是欧式距离。二维空间点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离 在欧几里得平面中，两点
