financial_modeling：学习对股票价格进行定价的方法。 包括蒙特卡洛平均值，二项式树模型和布莱克-斯科尔斯模型

在金融领域，对股票价格进行定价是至关重要的任务，它涉及到投资者的风险管理、资产配置以及投资决策。在本项目中，我们将深入探讨三种常见的金融定价模型：蒙特卡洛模拟、二项式树模型和布莱克-斯科尔斯模型。这些模型均在Jupyter Notebook环境中实现，提供了一个直观的学习平台。 我们来了解一下蒙特卡洛模拟。这是一种基于随机抽样技术的数值计算方法，常用于解决复杂问题，如金融衍生品定价。在股票价格的模拟中，我们假设未来价格遵循一定的概率分布（如几何布朗运动），通过大量随机路径生成来估计股票未来的可能价格分布和期权的价值。这种方法的优势在于能处理非线性、多因素的问题，但缺点是计算量大，对计算机性能要求较高。 接下来是二项式树模型，由Trigeorgis和Cox-Ross-Rubinstein提出。在这个模型中，股票价格在每个时间步长内只能向上或向下移动，形成一个二叉树结构。通过构建这个树，我们可以逐级计算出每一步的股票价格和期权价值。二项式树模型简单易懂，计算效率高，尤其适用于短期期权的定价，但对长期或连续时间过程的模拟可能不够精确。 布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model）是金融工程的经典之作，主要用于欧式期权定价。该模型假设股票价格遵循无摩擦、无红利支付的几何布朗运动，利率为常数，市场无套利。通过微分方程求解，可以得到期权的理论价格。模型的关键参数包括股票价格、执行价格、无风险利率、剩余期限和波动率。尽管在现实市场中存在局限（如对股息、交易成本和市场效率的简化），但在许多情况下，布莱克-斯科尔斯模型仍提供了有价值的参考。 在Jupyter Notebook环境下，你将有机会亲手操作这些模型，输入不同的参数，观察它们如何影响期权价格。通过实践，你可以更好地理解每个模型的运作机制和假设条件，提升金融建模能力。这个项目特别适合金融专业人士、学生和对金融感兴趣的个人，无论你是初学者还是有一定经验，都能从中受益。 在“financial_modeling-master”文件夹中，你将找到包含所有代码、数据和解释的资源，这将是你探索金融模型世界的起点。记得运行Notebook并跟随其中的步骤，你将能够创建自己的股票价格预测和期权定价模型，从而加深对金融市场运作的理解。