1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Kvantitativní řízení rizik v Pythonu
Connected

cvičení

Oceňování opcí pomocí Black-Scholesova modelu

Opce jsou nejrozšířenějším derivátem na světě a slouží ke správě rizika spojeného s cenou aktiv. V tomto cvičení oceníš evropskou call opci na akcie IBM pomocí Black-Scholesova vzorce pro oceňování opcí. Data IBM_returns jsou načtena ve tvém pracovním prostoru.

Nejprve vypočítáš volatilitu sigma z IBM_returns jako anualizovanou směrodatnou odchylku.

Poté použiješ funkci black_scholes(), připravenou pro toto a následující cvičení, k ocenění opcí pro dvě různé úrovně volatility: sigma a dvojnásobek sigma.

Realizační cena K, tedy cena, za kterou má investor právo (nikoliv povinnost) koupit akcie IBM, je 80. Bezriziková úroková sazba r je 2 % a tržní spotová cena S je 90.

Zdrojový kód funkce black_scholes() najdeš zde.

Pokyny

100 XP
  • Vypočítej volatilitu IBM_returns jako anualizovanou směrodatnou odchylku sigma (volatilitu jsi anualizoval/a už v kapitole 1).
  • Pomocí poskytnuté funkce black_scholes() vypočítej cenu evropské call opce value_s podle Black-Scholesova modelu při volatilitě sigma.
  • Dále zjisti cenu opce value_2s podle Black-Scholesova modelu při volatilitě 2 * sigma.
  • Zobraz value_s a value_2s a sleduj, jak se cena opce mění se zvýšením volatility.