文件名称：使用_numpy_向量计算-3gpp-23501-g10(中文版)
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更新时间：2024-07-31 07:48:16
python 量化交易
2.2 使用 numpy 向量计算 numpy 的内置数学函数可以天然的运用于向量： sample = np.linspace(1.0,100.0,5) np.exp(sample) array([ 2.71828183e+00, 1.52434373e+11, 8.54813429e+21, 4.79357761e+32, 2.68811714e+43]) 利用 numpy 的数学函数，我们可以重写原先的计算公式 call_option_pricer ，使得它接受向量参数。 # 使用numpy的向量函数重写Black - Scholes公式 def call_option_pricer_nunmpy(spot, strike, maturity, r, vol): d1 = (np.log(spot/strike) + (r + 0.5 * vol *vol) * maturity) / vol / np.sqrt(maturity) d2 = d1 - vol * np.sqrt(maturity) price = spot * norm.cdf(d1) - strike * np.exp(-r*maturity) * norm.cdf(d2) return price 量化分析师的Python日记【第7天：Q Quant 之初出江湖】 90