Optionsprissättning i Python

Detta projekt innehåller en samling Python-program för optionsprissättning med olika metoder. Koden implementerar flera prissättningsmodeller och inkluderar verktyg för visualisering av optionsbeteende och riskparametrar.

Modeller

Black-Scholes-modellen

En grundläggande modell för optionsprissättning som ger en stängd formel för europeiska optioner. Modellen beräknar:

• Optionspriser baserat på konstant volatilitet
• Grekerna (delta, gamma, theta, vega, rho) för riskhantering

Binomialträdsmodell

En diskret modell som är särskilt användbar för:

• Amerikansk optionsprissättning med möjlighet till tidig inlösen
• Flexibel hantering av volatilitet vid olika noder
• Tydlig visualisering av möjliga prisbanor

Monte Carlo-simulering

Metod som använder slumpmässig provtagning för att uppskatta optionspriser:

• Lämpar sig för komplexa stigberoende optioner
• Kan hantera flera underliggande tillgångar
• Genererar konfidensintervall för prisuppskattningar

Stokastiska volatilitetsmodeller (Heston)

En avancerad modell som hanterar varierande volatilitet genom att:

• Modellera volatilitet som en egen stokastisk process
• Fånga marknadsegenskaper som volatilitetskluster
• Integrera parametrar för mean reversion och långsiktig varians

SABR-modellen

En modell populär på räntederivatmarknader som:

• Direkt modellerar volatilitetskurvan (smile/skew)
• Inkluderar CEV-parameter och volatilitet av volatilitet
• Bättre fångar marknadsobserverade mönster

Installation

# Klona repository
git clone https://github.com/användarnamn/option-pricing-python.git
cd option-pricing-python

# Skapa virtuell miljö
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # På Windows: venv\Scripts\activate

# Installera paket
pip install numpy scipy matplotlib pandas networkx

Användning

Kör modellerna individuellt:

python black_scholes_model.py
python binomial_tree_model.py
python monte_carlo_model.py

Eller importera i egna program:

from black_scholes_model import BlackScholesModel

# Skapa modellinstans
bs_model = BlackScholesModel()

# Sätt parametrar
S = 100      # Aktiepris
K = 100      # Lösenpris
T = 1.0      # Tid till förfall
r = 0.05     # Riskfri ränta
sigma = 0.2  # Volatilitet

# Beräkna pris och greker
call_price, call_greeks = bs_model.price_option(S, K, T, r, sigma, 'call')
print(f"Köpoptionspris: ${call_price:.4f}")

Visualiseringar

Projektet inkluderar verktyg för att visualisera:

• Optionspriser vid olika nivåer
• Grekernas beteende över tid
• Volatilitetsytor
• Binomialträd och Monte Carlo-prisbanor

Avancerade funktioner

• Implicit volatilitetsberäkning
• Amerikansk optionsvärdering
• Exotiska optioner
• Stokastisk volatilitetsmodellering
• Känslighetsanalys för parametrar

Bidrag

Bidrag välkomnas! För att bidra:

1. Forka repositoryt
2. Skapa en funktionsgren
3. Committa ändringar
4. Pusha till din gren
5. Skapa en Pull Request

Licens

Projektet använder MIT-licens. Se LICENSE-filen för detaljer.