【总0156-量化实验057】蒙特卡罗法计算欧式期权定价（2）

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 量化金融前沿  2019-8-11 08:39  3191  0

（图片来源：Pokemon）
有不少人留言还是要求讲解代码，于是这不又把本专题搞成连载了吗？
这样吧，我们换一种写法来实现我们蒙特卡罗法计算欧式期权公式的思路，今天这个写法各位看起来是不是舒服一些呢？
此外留言请都在推文末留言吧，不要再在对话框里留言了。
这个程序是看起来舒服了，也就是说代码的阅读性增强了，但是采用了太多的for-loop，这在Python、Matlab和R语言这些相对于C/C++更高级的语言非常避讳的事情，原因是运行时间变慢，所以Python这样的语言编写程序必须尽量的采用“矢量化”进行编写，也就是要尽量用Python自带的功能去编写。
今天的代码也放到网上去了，请点击文末的“阅读原文”。（此外为了区分今天和昨天的code，将昨天的code的名字修改了一下，所以如果你访问昨天的链接可能发觉链接失效了，总之还是访问我的Github账号就好了，就能找到本推文公众号的源代码。）
下面第1-第5行先是调用需要的库，注意我们用的库非常简单，连numpy都没用到。
然后第5~第9行是初始化信息。

第11行到第22行开始模拟标的物价格（也就是股价）的走势，其实就是将以下具体公式用计算机语言写出来了而已：

然后逐步逐条路径的判断收益规则，具体见第24行到第29行，其实也就是利用代码实现了以下公式而已：

最后输出结果并看看用时，我的电脑竟然都跑了差不多30秒（Win10系统，Anaconda），而昨天的代码跑完仅用了不到2秒钟。

所以各位回去再对比一下昨天的code和今天的code,体会一下for-loop和“矢量化”(vectorization)编程(即：思考问题最好矢量化、矩阵化)的区别。
最后把今天的code完整展示一下。

以往关于不同计算机语言（Matlab、Python、C/C++以及GPU CUDA C）编写BSM期权公式的推文帖子汇总如下：
【总0154-量化实验055】超算时代-CUDA环境下如何写BSM模型（6）
【总0153-量化实验054】超算时代-CUDA环境下如何写BSM模型（5）
【总0152-量化实验053】超算时代-CUDA环境下如何写BSM模型（4）
【总0151-量化实验052】超算时代-CUDA环境下如何写BSM模型（3）
【总0150-量化实验051】超算时代-CUDA环境下如何写BSM模型（2）
【总0149-量化实验050】超算时代-CUDA环境下如何写BSM模型（1）
【总0148-量化实验049】如何用C/C++写Black-Scholes模型（3）？
【总0147-量化实验048】如何用C/C++写Black-Scholes模型（2）？
【总0146-量化实验047】如何用C/C++写Black-Scholes模型（1）？
【总0128-量化实验034】用Python写BSM公式
【总0121-量化实验028】验证一个经典期权公式
【总0115-量化讲堂065】关于二叉树模型（1）
【总0116-量化实验023】关于二叉树模型（2）
【总0091-量化实验015】蒙特卡罗在期权定价中的应用（2）：对偶抽样法（antithetic sampling）
【总0090-量化实验014】蒙特卡罗在期权定价中的应用（1）
【总0083-量化讲堂048】如何自己用Matlab写BSM期权定价公式
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以下是我们分享的有趣的关于Python的程序或相关问题
【总0155-量化实验056】蒙特卡罗法计算欧式期权定价（1）(PS:该期有以往精彩内容回顾和汇总)
【总0143-量化实验046】如何用Python写最简单的VaR（在险价值）？（2）
【总0142-量化实验045】如何用Python写最简单的VaR（在险价值）？（1）
【总0139-量化八卦010】关于Python“人生苦短”的典故由来
【总0141-量化实验044】介绍一些Python的Pandas包的常用功能（3）
【总0140-量化实验043】介绍一些Python的Pandas包的常用功能（2）
【总0138-量化实验042】介绍一些Python的Pandas包的常用功能（1）
【总0136-量化实验040】如何利用Python获得Yahoo上的股票信息（2）
【总0134-量化实验039】如何利用Python获得Yahoo上的股票信息（1）
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