程序实现Black-Scholes解的一些注意点

做期权的小伙伴，也许会使用多个软件，Wind、文华或者咏春。然后，大家伙儿会发现这些软件给出的隐含波动率以及希腊字母通常不一致。比如，Wind的计算就差的有点大。这通常由于软件商为提高实时行情效率对计算过程进行了简化。
没办法，为了基于一套一致的、且可掌控指标数据，最好自己手撸一遍。这篇笔记简单总结一下实现过程中的注意事项。

1、Black-Scholes-Merton（BSM）模型解
下面就是BSM模型的解。

上面是基于一个含漂移项的维纳过程，然后代入伊藤引理得到的解。
不管你用Python，VBA，R，实现上面的解都很简单。这里有几个针对模型的注意点：
（1）模型假设标的收益率服从正态分布，或者标的价格服从对数正态分布，这个假设不符合实际，但是够用了。我们可以通过横向纵向Skew来捕捉肥尾效应。
（2）模型假设标的价格 ( 点击阅读全文 )

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