OIPD
该Python项目生成概率密度函数PDF和累积分布函数CDF，用于根据看涨期权价格隐含的未来股票价格。
列在类别中:
分析GitHub投资
描述
这个Python项目生成基于看涨期权价格的股票未来价格的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。生成的概率分布反映了市场预期，并作为理解市场隐含的不确定性、偏斜性和尾部风险的有用工具。
如何使用 OIPD?
要使用该项目，请通过pip安装，准备一个包含期权数据的CSV文件，并在提供的示例笔记本中指定所需的参数。该工具将根据输入数据生成PDF和CDF。
核心功能 OIPD:
1️⃣
根据看涨期权数据生成股票价格的概率密度函数（PDF）。
2️⃣
计算未来股票价格的累积分布函数（CDF）。
3️⃣
利用布莱克-斯科尔斯公式将行使价格转换为隐含波动率。
4️⃣
拟合核密度估计器（KDE）以改善PDF的边缘行为。
5️⃣
允许自定义数值计算的求解方法。
为什么要使用 OIPD?
| # | 使用案例 | 状态 | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 基于期权数据分析市场对股票价格变动的预期。 | ✅ | |
| # 2 | 风险管理和潜在股票价格波动的评估。 | ✅ | |
| # 3 | 利用期权定价中的隐含概率开发投资策略。 | ✅ | |
开发者 OIPD?
该项目由Tyrneh开发，欢迎用户反馈和贡献，以增强工具的功能。