Merton模型定价过程（数值积分定价、快速傅里叶定价、蒙特卡洛模拟定价）的具体实现及模型的参数校准。

合理的期权交易价格对期权交易者具有一定的指导意义。 分形BS模型和GARCH模型是常见的定价方法。 本文探讨了基于SSE 50ETF期权的更合理的定价方法。 由于尖峰和粗尾，条件异方差性以及SSE 50ETF期权收益率数据的分形特征，本文对目标样本的日样本利率系列进行了固定检验，自相关和偏自相关检验，ARCH测试和Hurst测试。 收益率序列的特征用于构建GARCH模型并预测每日波动率。 最后，在分形布朗运动期权定价方法中，将GARCH模型预测的波动率用作参数值，以实现期权定价。 同时，本文基于历史波动率计算了BS期权定价方法的定价结果，并将这两种期权定价结果与期权交易价格的收盘价进行了比较。 结果表明，基于GARCH分形布朗运动模型的上海证券50ETF期权定价方法的预测。 准确性明显高于标准BS选件定价方法。

matlab代码影响BS型号 基于BS模型和蒙特卡洛模拟的中国可转换债券定价研究。 中国所有可转换债券都有向下修订的条款，以避免债券持有人行使回售权。 这将鼓励发行人和主要股东进行下调。 结果，这可能使可转换债券定价模型不适用于中国。 基于可转换权利是欧洲期权且新发行不会影响股票价格和波动性的假设，并考虑到所有可能影响可转换债券定价的因素，我使用蒙特卡洛模拟对可转换债券进行定价。 实证研究表明，在考虑修订预期的情况下，可转换债券的价格被明显低估，而在未考虑修订预期的情况下，可转换债券的价格被轻微地高估。 和 有关可转换债券定价模型的参考。 以雨虹转债（128016）为例，预测该可转换债券在2019-07-16的价格。 基于BS模型模拟10000条路径以执行蒙特卡洛模拟。 详细的想法可以参考上面的两个PDF。 将MATLAB连接到Wind以获取所需的数据，而不是手动输入以实现相同的目标。 通过指定可转换债券代码和时间间隔，程序可以自动从Wind中获取所需的数据，并在一段时间内的每个交易日进行价格预测。 数据可视化可用于显示路径，结果条件的饼图，结果的统计分析以及预测价格和真实价格之间的比

使用excel工具、利用BS模型求合理的期权定价。只需要在单元格中输入函数名并依顺序输入各变量，就可轻而易举的算出权证理论价格了。虽然BS公式有analytic form，但是隐含波动率并不存在一个closed-form Solution，实际中常用数值方法来计算implied 波动率。最常用的是Newton-Raphson迭代方法。

欧氏看涨看跌期权(B-S模型) 计算欧氏期权价格 绘制价格路径

利用BS模型计算欧式看涨期权的标准价格，解释比较清楚，适合初次学习的研究者运用实证