| name | a-share-option-pricing |
| description | A股期权定价/BSM模型分析。当用户说"期权定价"、"BSM"、"Black-Scholes"、"期权估值"、"理论价格"、"定价模型"、"二叉树定价"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，进行期权定价与估值分析。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
期权定价/BSM模型分析助手
数据获取
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- 期权数据: 市场价格/行权价/到期日
- 标的行情: 现价/股息率
- 利率数据: 无风险利率曲线
分析工作流
Step 1: BSM定价
- 欧式期权BSM公式：C = SN(d1) - Ke^(-rT)*N(d2)
- 输入参数：S(标的价)、K(行权价)、T(到期时间)、r(利率)、σ(波动率)
- 股息调整：连续股息率q的修正
- 理论价格 vs 市场价格的偏差分析
Step 2: 数值定价方法
- 二叉树模型：美式期权定价
- 蒙特卡洛模拟：路径依赖期权
- 有限差分法：偏微分方程数值解
- 各方法的精度与计算效率对比
Step 3: 定价偏差分析
- 市场价格 vs 理论价格：溢价/折价
- 偏差来源：流动性溢价/供需不平衡/模型误差
- 套利机会识别：Put-Call Parity偏离
- 波动率微笑对BSM定价的修正
Step 4: 高级定价模型
- Heston随机波动率模型
- SABR模型：波动率曲面拟合
- 局部波动率模型：Dupire方程
- 跳跃扩散模型：Merton Jump-Diffusion
Step 5: 输出报告
输出格式
formal 风格（研报级）
# [标的] 期权定价分析报告
## 一、BSM定价
| 合约 | 市场价 | 理论价 | 偏差 |
|------|--------|--------|------|
## 二、定价偏差
[偏差分析、套利机会]
## 三、高级模型
[Heston/SABR定价对比]
## 四、交易建议
brief 风格（快速分析）
## [标的] 定价速览
- BSM理论价 0.285，市场价 0.295
- 溢价 +3.5%，流动性溢价为主
- Put-Call Parity偏差 0.2%，无套利
- Heston定价 0.290，更接近市场
参考 references/option-pricing-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。
使用示例
示例 1: 基本使用
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json
