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奇异期权定价工具，基于蒙特卡洛模拟为障碍期权、亚式期权与数字期权提供简化定价。简化模型实现，适用于奇异期权定价教学与路径依赖期权原型验证。不适用于实盘交易或投资决策，模拟路径数有限且仅支持几何布朗运动，未实现方差减少技术，结果仅供学习参考。
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基于 SOC 职业分类
| name | exotic-options |
| description | 奇异期权定价工具，基于蒙特卡洛模拟为障碍期权、亚式期权与数字期权提供简化定价。简化模型实现，适用于奇异期权定价教学与路径依赖期权原型验证。不适用于实盘交易或投资决策，模拟路径数有限且仅支持几何布朗运动，未实现方差减少技术，结果仅供学习参考。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
以下函数定义在
scripts/main.py，可直接导入使用。
📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。
simulate_path(S0, T, r, sigma, n_steps)模拟一条 GBM 价格路径。 必填: S0, T, r, sigma, n_steps
barrier_option(S0, K, T, r, sigma, barrier, barrier_type, n_paths=50000, n_steps=252, seed=42)障碍期权蒙特卡洛定价。 必填: S0, K, T, r, sigma, barrier, barrier_type
asian_option(S0, K, T, r, sigma, asian_type='arithmetic', n_paths=50000, n_steps=252, seed=42)亚式期权蒙特卡洛定价。 必填: S0, K, T, r, sigma
digital_option(S0, K, T, r, sigma, digital_payoff, n_paths=50000, n_steps=252, seed=42)数字(现金或无)看涨期权蒙特卡洛定价。 必填: S0, K, T, r, sigma, digital_payoff
python scripts/main.py \
--S0 <S0> \
--K <K> \
--T <T> \
--r <r> \
--sigma <sigma> \
--digital-payoff <digital_payoff> \
--n-paths <n_paths> \
--n-steps <n_steps> \
--seed <seed>