Black-Scholes（BS）模型是一种用于估算欧式期权价格的金融模型，它假设标的资产价格遵循几何布朗运动，且市场是无摩擦的，即没有交易成本和利率。以下是一个使用Python实现Black-Scholes模型的简单示例：
import numpy as npfrom scipy.stats import norm输入参数S = 100.0 标的资产价格K = 105.0 行权价格T = 1.0 到期时间（以年为单位）r = 0.05 无风险利率sigma = 0.2 波动率计算d1和d2d1 = （np.log（S / K） + （r + 0.5 * sigma 2） * T） / （sigma * np.sqrt（T））d2 = （np.log（S / K） + （r - 0.5 * sigma 2） * T） / （sigma * np.sqrt（T））计算看涨期权（Call Option）价格call = S * norm.cdf（d1） - K * np.exp（-r * T） * norm.cdf（d2）计算看跌期权（Put Option）价格put = K * np.exp（-r * T） * norm.cdf（-d2） - S * norm.cdf（-d1）print（"Call Option Price: ", call）print（"Put Option Price: ", put）
这段代码首先导入了必要的库，然后定义了Black-Scholes模型的输入参数，接着计算了d1和d2，最后使用这些值计算了看涨期权和看跌期权的理论价格，并打印出来。
请注意，这个模型假设市场是无摩擦的，并且标的资产价格遵循几何布朗运动。实际应用中，这些假设可能不完全成立，因此实际应用中可能需要对模型进行调整。
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