基于Python，从零开始，裸写一套期权定价程序
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，成员变量有到期时间等公共属性，成员函数有计算价格、计算greeks等函数。
2. 针对不同类型的期权，应该有特有的参数，如欧式期权有行权价，欧式价差期权应该有高、低行权价，障碍期权应该有行权价、障碍价等。
3. 针对市场环境（定价参数，如标的波动率v、无风险利率r、分红率d），可以用一个对象来封装数据，但我为了简单，把v、r、d写到期权基类里了。
4. 为了实现针对不同类别的期权价格计算用不同的算法，可以让期权拥有一个成员变量，叫定价引擎。这个类实现真正的计算功能，而期权的计算价格函数，则是调用其定价引擎的计算价格实现函数。
设计节选
最基本的两个对象
更像是架构师声明的接口。
基础期权类：basic_option.py
基础定价引擎类：basic_price_engine.py
具体的定价引擎类
考虑到需要用不同的算法（如解析解、有限差分、蒙特卡洛）实现期权定价，我针对三种类别算法，分别定义了各自的基本定价引擎类。
解析法定价引擎，anlytic_price_engnine.py
有限差分法定价引擎，fde_price_engine.py
蒙特卡洛法定价引擎，mc_price_engine.py
内容实在有点多，有限差分法和蒙特卡洛算法实现的定价引擎代码，这次就不放上来了。
具体的期权对象
欧式看涨期权，vanilla_call_option.py
欧式看跌期权：vanilla_put_option.py
具体的定价引擎类
欧式看涨期权解析定价引擎，vanilla_call_analytic_price_engine.py
欧式看跌期权解析定价引擎，vanilla_call_analytic_price_engine.py
终于，可以调用了
# 自己引入需要的类if __name__ == '__main__':s = 4940.37k = 4940.37t = 0.30v = 0.15r = 0.05d = 0.0option = VanillaPutOption()option.s = soption.k = koption.t = toption.v = voption.r = roption.d = dprint(option.to_info_string())price_engine = VanillaPutAnalyticPriceEngine()option.price_engine = price_engineprint(option.to_greeks_string())
总结
一个好的架构师，是可以把任务分出去的。
各种类型的期权，基于以上的结构，是可以持续开发的。
想要解析解，就写解析引擎，把公式打上去。
想要有限差分，就写有限差分引擎，把数值算法敲上去。
想要蒙特卡罗，就把生成随机过程的代码搞上去。
一个项目、部门、企业，乃至国家，想要做大做强，都需要良好的架构。
奉劝眼高手低的人，永远不要低估困难，也永远不要高估自己的水平。
接手草稿，变废为宝。一个人做，非常艰难，但理解深刻。
后记
后来，我发现，开源项目quantlib的做法，大概也是这样。
所以，一条忠告，没事多学习，少瞎几把扯淡。
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