# 基于Black - Scholes 公式的期权定价公式
def bsm_call_value(s,,k,T,r,sigma):
from math import log,sqrt,exp
from scipy import stats
s=float(s)
d1=(log(s/k)+(r+0.5*sigma**2)*T)/(sqrt(T))
d2=(log(s/k)+(r-0.5*sigma**2)*T)/(sqrt(T))
value=(s*stats/norm.cdf(d1,0.0,1.0))-K*exp(-r*T)*stats.norm.cdf(d2,0.0,1.0)
return value
当前价 s
行权价 k
上面的函数只是计算隐含波动率所需的基本函数。当然，还需要单独的期权报价，也就是基于VSTOXX指数的欧式看涨期权，以及生成隐含波动率的代码，下面就用IPython来完成。
比如把参考日期t=0，
指数的收盘价为v=7，6639
对于无风险短期利率，假定年率r=0,01
这样就可以利用
print '期权价格 : %.4f' % bsm_call_value(s,,k,T,r,sigma):
