价格路径与概率

用几何布朗运动模拟上千条价格路径,直观看到到期价格分布与实值概率。

Monte Carlo500 条可能的价格路径
$68$89$100$113$148K = $110今天60 天后到期分布
模拟:到期高于 $11018.0%
理论概率 N(d₂)19.9%
到期价格均值$99.14理论 $100.00
路径数量
几何布朗运动:每一步 S ← S·exp((μ − σ²/2)Δt + σ√Δt·Z)。图中最多显示 150 条路径,统计使用全部路径;橙色虚线为 ±1σ 区间。路径越多,模拟比例越接近理论概率。
Prob到期价格的分布与概率
$70$80$90$100$110$120$130$14030 天后的标的价格(风险中性对数正态分布)±1σ现价K $110.0
到期时高于 $110.0 的概率
13.3%
风险中性概率 N(d₂)
该行权价看涨期权的 Delta0.152
1σ 波动幅度 S·σ·√T±$8.60
±1σ 区间(约 68.3%)$91.7 – $108.9
±2σ 区间(约 95.4%)$84.2 – $118.7

注意 Delta(N(d₁))总是大于 N(d₂):用 Delta 估计看涨期权「到期实值概率」会高估。分布向右偏斜:上涨空间无限,下跌最多到 0。

对数正态模型:ln S_T ~ N(ln S + (r − σ²/2)T, σ²T),r = 4.0%。真实世界的概率还取决于预期收益率,且真实分布通常比对数正态有更厚的尾部。

你可以试试

  • 把波动率调高:路径散得更开,到期分布更宽、右偏更明显。
  • 把期限拉长:分布的宽度大致按 √T 增长——期限变为 4 倍,±1σ 区间约变为 2 倍。
  • 把路径数量从 100 增加到 2000:模拟得到的「到期高于目标价」的比例会越来越接近理论值 N(d₂)。
  • 调整漂移 μ:真实世界的概率取决于预期收益率,而期权定价使用的是风险中性概率(μ = r)。

模型提醒

几何布朗运动假设对数收益率服从正态分布、波动率恒定。真实市场存在跳空、波动率聚集和厚尾,极端行情出现的频率高于模型预测。这正是「模型的边界」一课的主题。