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Option Pricing - Black Scholes en Python

Publié le 17 Juillet 2020 par Bachelier
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La programmation du modèle Black Scholes en Python est très facile

import scipy
from scipy import stats
import numpy as np

_norm_cdf = stats.norm(0, 1).cdf
_norm_pdf = stats.norm(0, 1).pdf

def _d1(S, K, T, r, sigma):
return (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))

def _d2(S, K, T, r, sigma):
return _d1(S, K, T, r, sigma) - sigma * np.sqrt(T)


def call_value(S, K, T, r, sigma):

return S * _norm_cdf(_d1(S, K, T, r, sigma)) - K * np.exp(-r * T) * _norm_cdf(_d2(S, K, T, r, sigma))


def put_value(S, K, T, r, sigma):

return np.exp(-r * T) * K * _norm_cdf(-_d2(S, K, T, r, sigma)) - S * _norm_cdf(-_d1(S, K, T, r, sigma))

S,K,T,r,sigma = 100,100,1,0.05,0.3
C = call_value(S, K, T, r, sigma)
P = put_value(S, K, T, r, sigma)
print(C)
print(P)

Bachelier
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