期权定价分析公式说明文档
T t ) * Normcdf (n2 , 0,1) 365
f X * exp( r
T t ) Normcdf (n2 ) S * Normcdf (n1 ) 365
n1
ln
S Sd T t (R )* X 2 365 T t Sd 365
2
S Sd 2 T - t ln ( R )* 2 365 n2 X T t Sd 365
3.1.5 Rho 的计算： Rho 的定义为： . r 表示客户输入的无风险利
率。 同样选取不同的无风险利率： 0.9r, r, 1.1r, 用二叉树方法 计算相应的 V 值为： . 容易得到 Rho 值为：
3.2 BS 公式中的敏感性参数计算
BS 公式只能计算欧式期权，而且对于看涨看跌期权有不同 的敏感性参数计算公式。具体如下图所示：
是否成立, 若是，则令最后的 ，并且继续上述操作。此后如此循环
。若否，则令
直到要求 满足为止。 5. 如果循环次数超过 1000 次，条件仍然不满足，则退出计算，返回最后 一次计算值，并提示异常。
4.2
二分法
二分法需要确定波动率的上下限， 即只能估计在这个上下限范围内的波 动率值。具体步骤如下： 1. 选定某个期权，获得它的价格（C） 、无风险利率 r、期权标的当前 价格 S、当前时间 t、执行价格 K、期权的到期日 T。
二：理论价格计算公式： 2.1.二叉树期权定价模型：
2.11 美式期权且无分红： 无红利情况美式期权, 适用于期货期权、指数期权和一些无分红 的股票期权. 如目前我国郑商所正在模拟的的白糖期权。看涨期权的 逆向递推公式为:
已知边界条件和约束条件有:
求看涨期权的价格即为求
的值。 在本文所有的计算中， 令 n=30，
符号意义参考算法文档。特别说明几点，S 表示当前标的 的价格，跟二叉树中的符号不一样，t 表示当前时间， T 表示 到期日时间。N 表示标准正态累计分布函数，计算公式为：
3.3 蒙特卡罗方法中的敏感性参数计算
计算敏感性参数，蒙特卡罗的方法跟二叉树方法基本雷同。只 需要把二叉树方法中计算不同 V 值的方法换成蒙特卡罗的方法即可。
3.1.3 Gamma 的计算： Gamma 的定义为 . 以及二阶导数的近似公式为： 我们可以取 因此我们首先计算 最后得到： 情况下的值： , .
3.1.4 Vega 的计算： Vega 的定义为: 波动率值。选取 。同样的， 表示客户输入的 情况下，计算相应的 V 值记为
. 容易得到 vega 值为：
n
1 m （u n i - u ) 2 m 1 i 1
1.2
基于指数加权移动平均法（EWMA）估计波动率
2 1 n (1 ) i （ u n i - u ) 2 i 1 N
2 n n
=0.94（摩根大通采用的数据） ，当选择本算法的时候可以输入进行修改。
期权定价分析公式说明
一: 波动率计算： 1.1 利用历史数据简单估计波动率
定义 n 为第 n-1 天所估计的市场变量在第 n 天的波动率。假定市场变量 在 i 天的收盘价为 S i 。
u i ln S i ln S i 1
u 1 m u n i m i 1
利用 ui 在最近 m 天的观察数据计算出的 n 的无偏估计为
本计算中默认为迭代法，当迭代法无法满足需求的时候使用二分法进行计算。
。
看涨和看跌期权价格为：
其中：
当前标的证券价格 。 无风险利率 。 标的证券历史波动率 。 当前时间与到期日差值 。
期权的行权价格 K。
输入上述五大参数，S0,K,r,T,sigma
指定蒙特卡洛中样本取样个数N，一般10^6个样本即可。
产生标准正态分布，从中中取N个样本。
对每个样本计算上述公式中C1和P1的值
3.1.1 Delta 的计算： 从定义 出发，可以简单的获得 Delta 的二叉树计
算方法如下： 不管是美式期权还是欧式期权， 也不管 V 是看 涨期权的价格还是看跌期权的价格， 算法都一样。 一般这里 的估算结果为有偏估计。 只要我知道二叉树方法中计算 V 的方法， 我们可以计算 多次不同的 值及其对应的 V 值，一般我们可以取 ,以及相应的 到: 值。 最终我们可以得
3.1.2 Theta 的计算： Theta 的定义为： . 此处的 t 表示当前时间距离到
期日剩余时间的长度。 按照上述 Delta 计算的思路， 同样的， 我们可以选取不同时间长度 t 下，计算相应的 V 值，一般选 取 0.9t, t, 1.1*t, 计算相应的期权价格为 们可以得到： 值，最后我
5， 6，
表示二叉树中期权价格上涨的幅度，d 表示下跌的幅度。 表示风险中性概率 表示无风险利率, 表示标的价格的
波动率。上述两个 p 的表达式中，后者适用期货期权。 7， 表示时间步长，T 表示期权的到期日。以年为单位。
无红利的美式看跌期权的逆向递推公式为：
边界条件为：
其余条件跟看涨期权一样。
2.12 欧式期权无分红 看涨期权的逆向递推公式为:
已知边界条件和约束条件有:
与美式期权定价相比， 只是在递推公式中少了一项而已。 相应的， 看跌期权定价与上述完全相同，除了边界条件改为：
2.2.BS 算法欧式：
Black-Scholes 公式
无股息股票看涨期权定价公式：
F S * Normcdf (n1 , 0,1) X *exp(r
无股息股票看跌期权定价公式：
当有效性不能满足的时候，会增加步数计算。 以上公式中各个字符代表意义如下: 1， 下标 表示二叉树的第 i 步的分叉。下标 j 表示第 i 步分叉时 股票上涨的次数。
2， 3， 4，
表示第
时期第 j 个节点上的看涨期权价格。
K 表示期权的执行价格。 表示当前时刻的期权标的的价格。 如股票的现价或者期货 的现价。
4. 隐含波动率计算 4.1 Newton-Raphson 迭代法
下面我们用“Newton-Raphson”迭代法来确定期权的隐含波动率（以看涨期 权价格 C 为例） ，步骤如下： 1. 选定某个期权，获得它的价格（C） 、无风险利率 r、期权标的当前价格 S、当前时间 t、执行价格 K、期权的到期日 T。 2. 我们假定 , 判断 <0.01 是否成立， 若不成立则跳到步骤 3； 若成立， 则随机再取一个初始值， 重新判断上述条件， 知道不成立为止。 3. 把上述 的值代入期权定价公式，计算 ，判断 是否成 立，若是，则令最后的 。 若否，则继续进行下一步计算。 4. 令 中的 用 , 代入期权公式重新计算 。其中 代替。判断 ; 且
其中： F 为无股息股票看涨期权价值;
f 为无股息股票看跌期权价值;
S 为正股现价;
X 为期权的执行价格;T 为期权到期日;
Sd 为正股价格的波动率;
Normcdf 为标准正态分布函数;
2.3.蒙特卡洛计算方法：
预期的到期日标的证券的价格 ：
其中，
, 为均值为 0，方差为 1 的正态分布
取上述N个样本的负数作为新的样本，同样计算C2和P2。
计算所有的call样本值和put样本值。其中call=（c1+c2）/2; put=(p1+p2)/2.
用上述所有的call样本值的集合拟合正态分布。
得到其均值即为看涨期权和看跌期权的价格。对put同样操 作。
3.期权敏感性参数计算方法
3.1 二叉树方法中的敏感性参数计算
2. 选定
, 代入 BS 公式计算期权价格得 。判断 是否成立， 若成立则 并且退出计算; 若不成立, 则继续 判断 是否成立，若成立，则赋值 ; 若不成立 则赋值 。 （波动率下限 , 波动率上限 ） 3. 把波动率上下限代入 BS 公式分别计算对应的期权价格， 记为 。 （其中我们采用边界条件： ） 4. 令 , 代入 BS 公式计算其相应 的期权价格，即为 , 判断 <0.001 是否成立，若成立则最后 ，并退出计算; 若不成立, 则判断 ，若成立，则进行赋 值 ， ；若不成立，则进行赋值 。然 后循环计算直到满足条件为止。
v期权定价BS期权定价公式文档
tnS，那tn D么n，D在nX最e后Xre一T次rTtn分tn红 前，S夕即执tn行 期X权不是最优方
6. 如D果n X 1 erT tn ，可以证明，在股价充分高的情况下，执行期
权是最优方案 Dn X
1 erT tn
S t, t
S
3. 约定：在没有特别声明的情况下，股票收益率指瞬时期望收益率
11
BSM随机微分方程——假设
1. 股价过程为Ito过程 2. 卖空无限制 3. 没有交易成本、税收，证券是无限可分的 4. 衍生工具在到期之前不产生红利 5. 不存在套利机会 6. 证券可以连续交易 7. 所有期限的无风险利率同为常数
dG
G S
S
G t
1 2
2G S 2
2S2
dt
G S
Sdz
9
股价过程——对数正态分布
1. 股价对数过程， G ln S
dG d ln S S 2 2 dt dz
ln ST S0 2 2 T , T ln ST ln S0 2 2 T , T
依赖于股价过去的路径
股价的历史信息全部包含在当前的股价当中，简单的技术分析不能战胜 市场 股价过程是马尔科夫过程等价于股票市场的弱有效性
3
Wiener过程(布朗运动)——定义
1. 瞬时增量为 z
增量的均值等于0 增量的标准差等于
t t
2. 在任意两个微小时间段内的改变量是独立的 Wiener过程是Markov过程
第六章
期权定价
教学内容
1. 股价过程 2. BSM随机微分方程 3. 风险中性定价 4. B-S期权定价公式 5. 标的资产支付连续红利情况下的期权定价 6. 欧式指数期权、外汇期权和期货期权
金融工程_第11章_期权定价的BS公式.ppt
股票价格如何变化的假设
对数正态分布
对数正态分布和正态分布
未来股票价格分布
未来股票价格的期望值和方差
股票价格变化假设：连续时间模 型
股票价格的对数正态分布特性
dS Sdt Sdz
d ln S ( 2 )dt dz
2
ln
ST
ln
S
~
[(
2
2
)(T
t),
T t]
ln
ST
~ [ln
波动率的估计
波动率估计的注意事项
11.3 B-S公式的基本假设及推 导
BS模型推导
Black-Scholes微分方程的正式推导
dS Sdt Sdz
df ( f S f 1 2 f 2S 2 )dt f Sdz
S
t 2 S 2
S
S St Sz
f
( f S
S
f t
1 2
风险中性定价步骤
应用于股票远期合约
到期日远期合约的价值 ST K
f erT E(ST K )
f erT E(ST ) KerT
E(ST ) SerT f S KerT
应用风险中性定价推导B-S公式
欧式看涨期权到期日的期望价值为 E[max(ST X ,0)]
c er(T t) E[max(ST X ,0)]
S
(
2 )(T
2
t),
T t]
期望值
方差
E(ST ) Se(T t)
var(ST ) S e [e 2 2(Tt) 2 (Tt) 1]
例子
例子
练习
11.2 预期收益率和波动率及其估 计
A、预期收益率
期权定价的连续模型及BS公式
期权定价的连续模型及BS公式期权定价是金融学中一个重要的问题，它涉及到市场上期权的价格如何形成以及如何计算的问题。
在期权定价的研究中，连续模型和BS公式是常用的工具和方法之一连续模型是指在对期权定价进行建模时，假设资产价格（或指数）是连续的、随机的过程。
这些模型通常是基于随机微分方程的形式，最常见的连续模型是几何布朗运动模型和扩散模型。
其中几何布朗运动是一个经典的连续模型，它是由英国数学家罗伯特·布莱利·布朗提出的。
几何布朗运动的数学表达式是一个随机微分方程，即：dS_t = \mu S_t dt + \sigma S_t dW_t其中，S_t是资产价格（或指数），\mu是资产的预期收益率，\sigma是资产价格的波动率，dW_t是布朗运动的增量。
这个方程描述了资产价格的变化情况，包括预期收益率和波动率对价格变化的影响。
通过这个方程，可以计算出期权的价格。
另一个常用的连续模型是扩散模型。
扩散模型是在几何布朗运动的基础上进行扩展的模型，它考虑了资产的波动率是随时间变化的情况。
在扩散模型中，资产价格的波动率是一个随机过程，即：dS_t = \mu S_t dt + \sigma_t S_t dW_t其中的\sigma_t是时间t上的波动率。
这个模型可以更准确地描绘资产价格的变化情况，特别适用于对期限较长的期权进行定价。
BS（Black-Scholes）公式是一个基于几何布朗运动的连续模型的定价公式。
它是由美国经济学家费希尔·布莱克和美国经济学家默顿·米勒·施尔斯在1973年提出的，被广泛应用于期权定价。
BS公式的数学表达式为：C=S_0N(d_1)-Xe^{-rT}N(d_2)其中，C是看涨期权的价格，S_0是资产的当前价格，N(\cdot)是标准正态分布函数，d_1是一个与标准正态分布相关的变量，d_2是另一个与标准正态分布相关的变量，X是期权的执行价格，r是无风险利率，T是期权的时间到期。
期权定价
第二章期权定价自从期权交易产生以来，尤其是股票期权交易产生以来，学者们一直致力于对期权定价问题的探讨。
1973年，美国芝加哥大学教授F. Black和M. Scholes 发表《期权定价与公司负债》一文，提出了著名的Black-Scholes期权定价模型，在学术界和实务界引起强烈的反响，Scholes并由此获得1997年的诺贝尔经济学奖。
在他们之后，其他各种期权定价模型也纷纷被提出，其中最著名的是1979年由J. Cox、S. Ross和M. Rubinstein三人提出的二叉树模型。
在本章中，我们将介绍以上这两个期权定价模型，并对其进行相应的分析和探讨。
第一节二叉树与风险中性定价对期权定价的研究而言，Black-Scholes模型的提出是具有开创性意义的。
然而，由于该模型涉及到比较复杂的数学问题，对大多数人而言较难理解和操作。
1979年，J. Cox、S. Ross和M. Rubinstein三人发表《期权定价：一种被简化的方法》一文，用一种比较浅显的方法导出了期权定价模型，这一模型被称为“二叉树定价模型（the Binomial Model）”，是期权数值定价方法的一种。
二叉树模型的优点在于其比较简单直观，不需要太多的数学知识就可以加以应用。
同时，它应用相当广泛，目前已经成为金融界最基本的期权定价方法之一。
1.1 二叉树模型概述二叉树（binomial tree）是指用来描述在期权存续期内股票价格变动的可能路径。
二叉树定价模型假定股票价格服从随机漫步，股票价格的波动只有向上和向下两个方向，且在树形的每一步，股票价格向上或者向下波动的概率和幅度保持不变。
根据第一章我们学到的知识，不难得出：3个月后，如果股票上涨至12元，则该股票期权的价格应为1元，如果股票下跌至8元，则该股票期权的价格应为0元。
这些可以通过下图的二叉树来表示。
股票价格=12元期权价格=1元股票价格=10元期权价格=？股票价格=8元期权价格=0元图2-1现在我们来考虑建立一个无风险投资组合，这个投资组合由两部分组成：买入∆只该股票，同时卖出一份以该股票为标的的看涨期权，即同时持有∆只股票的多头头寸和一份看涨期权的空头头寸。
期权定价公式的二叉树推导与分析
期权定价公式的二叉树推导与分析期权作为金融衍生品的重要组成部分，对于投资者和风险管理师来说具有重要意义。
期权的价值取决于多种因素，包括标的资产的价格、行权价格、剩余到期时间、无风险利率、波动率等。
期权的定价是金融领域的一个重要问题，准确的期权定价可以帮助投资者更好地进行投资决策和风险管理。
本文将介绍期权的定价公式，并通过二叉树的方法推导期权的价格，最后对各种情况下期权定价的计算方法与特点进行分析。
期权的定价公式是由费雪·布莱克、迈伦·斯科尔斯和罗伯特·默顿提出的布莱克-斯科尔斯模型。
该模型基于一些假设，例如无摩擦市场、无套利机会等，通过 Black-Scholes方程求解期权的定价。
具体公式如下：C = SₐN(d1) - XₐN(d2)其中， C为期权的公允价值； Sₐ为标的资产当前的价格； Xₐ为期权的行权价格； N(d1)和 N(d2)分别为正态分布变量的累积分布函数；d1和 d2分别为： d1 = (ln(Sₐ/Xₐ) + (r + σ²/2)T) / (σ√T) d2 = d1 - σ√T T为期权的剩余到期时间，以年为单位； r为无风险利率；σ为标的资产的年波动率。
二叉树方法是一种常用的期权定价模型，它可以用来推导期权的预期价格。
二叉树方法的思路是将期权的到期时间划分为若干个时间段，并假设标的资产在每个时间段内只有两种可能的价格，即上涨或下跌。
基于这个假设，我们可以构建一个二叉树来描述标的资产的价格变动情况。
假设初始时刻为 t0，标的资产的价格为 S0，行权价格为 X。
在每个时间段Δt内，标的资产的价格有两种可能的变化：上涨到 Su = S0 × u，或者下跌到 Sd = S0 × d，其中 u > 1，d < 1，u和 d分别为标的资产的上涨和下跌因子。
假设该期权的剩余到期时间为 T，共分为 n个时间段。
那么在 t0时，该期权的预期价格为：C0 = ∑CN(d1, d2, u, d) × (u × S0 - X)^+ ×Δt其中， N(d1, d2, u, d)为风险中性概率； (u × S0 - X)^+表示当标的资产价格上涨时，取 u × S0 - X，否则取 0；Δt为每个时间段的时间长度。
6.第六章 期权定价公式
dG (
这个随机过程的特征： 普通布朗运动：恒定的漂移率和恒定的方 差率。 在任意时间长度T之后，G的变化仍然服从 正态分布，均值为 ( 2 ) ，方差 2 为 (T t) 。标准差仍然可以表示为 ， 和时间长度平方根成正比。 T－t
§1 期权的基本概念
按期权买者执行期权的时限划分，期 权可分为欧式期权和美式期权。 欧式期权：只能在期权到期日执行； 美式期权：可以在有到期日和到期日 之前的任何时间执行； 修正的美式期权（百慕大期权或大西 洋期权）：可以在期权到期日之前的 一系列规定日期执行。
§1 期权的基本概念
按照期权合约的标的资产划分，金 融期权合约可分为利率期权、货币 期权（或称外汇期权）、股价指数 期权、股票期权以及金融期货期权。
§1 期权的基本概念
（三）期权的基本要素： 1、这种期权能够买（对于看涨期权而言）或者卖 （对于看跌期权而言）的对象，或者说，合约是 关于哪种资产的合约，我们称这种资产为标的物 (underlying asset)。 以股票为标的物的期权，每份期权通常包括 100份特定的股票。例如，持有一份以IBM公司 股票为标的物的看涨期权，是一份可以买100 份IBM公司股票的权利。
模型基本假设
无交易费用：股票市场、期权市场、资金借贷市 场 投资者可以自由借贷资金，且二者利率相等，均 为无风险利率 股票交易无限细分，投资者可以购买任意数量的 标的股票 对卖空没有任何限制 标的资产为股票，其价格S的变化为几何布朗运 动
为什么研究证券价格变化的过程
期权是标的资产的衍生工具，其价格波动的来源 就是标的资产价格的变化，期权价格受到标的资 产价格的影响。因此期权定价使用的是相对定价 法，即相对于证券价格的价格，因而要为期权定 价首先必须研究证券价格。 期权的价值正是来源于签订合约时，未来标的资 产价格与合约执行价格之间的预期差异变化，在 现实中，资产价格总是随机变化的。需要了解其 所遵循的随机过程。 研究变量运动的随机过程，可以帮助我们了解在 特定时刻，变量取值的概率分布情况。
BS期权公式
BS期权公式
bs期权定价公式为：C=S·N（d1）-X·exp（-r·T）·N（d2）其中：d1=[ln（S/X）+（r+σ^2/2）T]/（σ√T）
d2=d1-σ·√T
C—期权初始合理价格
X—期权执行价格
S—所交易金融资产现价
T—期权有效期
r—连续复利计无风险利率
σ—股票连续复利（对数）回报率的年度波动率（标准差）
N（d1），N（d2）—正态分布变量的累积概率分布函数，在此应当说明两点：
第1点，这个模型中五风险利率必须是连续复利形式，一个简单的或不连续的无风险利率一般是一年计息一次，而r要求为连续复利利率。
r0必须转化为r方能代入上式计算。
两者换算关系为：r=LN （1+r0）或r0=exp（r）-1例如r0=0.06，则r=LN（1+0.06）=0.0583，即100以583%的连续复利投资第二年将获106，该结果与直接用
r0=0.06计算的答案一致。
第2点，期权有效期T的相对数表示，即期权有效天数与一年365天的比值。
如果期权有效期为100天，则T=100/365=0.274.。
金融工程第9章 股票期权定价公式
0.17 0.22 / 2 0.15
标准差为 20%。因为一个正态分布的变量有 95%的可能性落在 其均值两侧 2 倍的标准差范围内，一年后我们得到的实际收益率每年 在-25%和+55%之间的可信度为 95%。
预期收益率
dS dt dz
1. 股票价格的对数正态性质
对数正态分布
如果变量的对数遵循标准正态分布，则变量本身遵循的是对数正态 分布
假设股票价格随时间的变化遵循的是对数正态分布
股票收益（股价的变动）的对数遵循的是正态分布 如果股价从100涨到110，收益率为10%，但是收益变动的对数为ln
（110/100）=0.0953 收益的对数表示的实际上就是连续复利收益率，100exp（0.0953）
1、股票价格的预期增长率会发生变化 2、用来计算衍生证券收益的折现率也发生变化
这两种变化是能够完全抵销的
风险中性定价在远期合约的应用
到期时合约价值： 期初合约的价值：
12.16 12.17
12.18 12.19
Black-Scholes定价公式
期初时，欧式看涨期权和看跌期权的Black-Scholes定价公式分别是：
S : 股票价格变化
c 欧式看涨期权的价格变化
c 0.4S
无风险证券组合应包括： 1、0.4单位的股票多头； 2、1单位的看涨期权的空头
BSM模型与二叉树模型的区别
1、B-S-M模型的时间间隔非常短； 2、套期比率必须随时调整； 3、必须保证每个时刻都能完全对冲风险
BSM微分方程的推导
股票价格运动模型：
40e0.160.5 43.33
方差为
402 e20.160.5 e0.20.20.5 1 37.93
期权定价公式及其应用
企业风险管理
总结词
企业风险管理是期权定价公式的另一个重要应用领域，帮助企业识别、评估和管 理风险。
详细描述
期权定价公式在识别和管理企业风险方面发挥着重要作用。例如，通过使用期权 定价公式，企业可以评估和管理供应链风险、汇率风险和其他潜在风险。此外， 期权定价公式还可以帮助企业评估和管理投资项目的风险。
在房地产金融领域，二叉树模型被广 泛应用于可赎回房地产投资信托基金 （REITs）的定价。例如，某REIT发 行了一份额额为100万元的优先股， 并授予投资者在三年后以120万元赎 回的权利。投资者可以利用二叉树模 型计算该优先股在赎回日的市场价值 ，从而判断投资该REIT的潜在收益和 风险。
期权定价公式在投资决策中的应用案例
为了计算利率衍生品的价格，需要使用利率模型。常用的利率模型包括Vasicek模型、 Cox-Ingersoll-Ross模型等。这些模型可以模拟即期利率的动态变化，从而为利率衍生品 定价。
06
期权定价公式在实际操作 中的应用案例分析
基于Black-Scholes模型的期权定价案例
总结词
详细描述
应用案例
总结词
详细描述
应用案例
期权定价公式可以用于评估投资项目 的风险和潜在收益，指导投资者做出 更加明智的投资决策。
利用期权定价公式，投资者可以计算 出不同投资项目在不同时间点的预期 收益和风险。例如，对于一个具有重 大战略意义的项目，投资者可以选择 购买或出售相关资产的期权来对冲风 险。此外，投资者还可以利用期权定 价公式评估其他投资项目的潜在收益 和风险，如股票、债券、房地产等。
提高金融市场效率
期权定价公式的应用有助于提高 金融市场的信息传递和流通效率 ，使市场价格更及时、准确地反
6_期权定价的连续模型及BS公式
Black-Scholes方程的结果认为，由于在方程中消掉 了漂移项 ，而漂移项代表人们对证券价格未来变化的预期， 也即证券的风险期望收益率。因此，这意味着期权的价格与 人们对证券价格未来变化的预测无关，投资者的风险偏好并 不影响期权价格。
2020/11/28
36
从BS微分方程中我们可以发现：衍生证券的价值决定公式中出 现的变量为标的证券当前市价（S）、时间（t）、证券价格的 波动率（σ）和无风险利率r，它们全都是客观变量，独立于主 观变量——风险收益偏好。而受制于主观的风险收益偏好的标 的证券预期收益率并未包括在衍生证券的价值决定公式中。
38
应该注意的是： 实际期权交易中，很多看涨期权是通过竞价市场而非
理论公式定价。
2020/11/28
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习题： 若某日某股票的相关数据如下，求V
S0 80 X 100
0.8
r 0.05