[发明专利]期权估值方法、装置、设备、介质和产品

说明书

本发明实施例涉及金融数据分析领域，公开了一种期权估值方法、装置、设备、介质和产品，其中，方法包括：获取用于期权估值的业务数据；根据市场数据中各需要进行拟合的业务数据曲线的计算属性对应的插值计算策略分别对各业务数据曲线插值计算，以获取各业务数据曲线在估值日期的对应数据；计算年化时间和隐含波动率；根据各业务数据曲线在估值日期的对应数据、年化时间、隐含波动率以及市场数据中的预设数据项，确定期权估值结果。本实施例的技术方案解决了期权估值时业务数据处理简单，计算准确度不足的问题，实现了根据需要处理的金融数据特征选择适宜的数据处理方法，获得更加准确的数据来计算期权的估值，从而可以获得更加准确的估值结果。

技术领域

本发明实施例涉及金融数据分析技术领域，尤其涉及一种期权估值方法、装置、设备、介质和产品。

背景技术

欧式期权估值模型采用的是金融业内通用的Garman and Kohlhagen模型(GK模型)。现有金融系统在使用GK模型对欧式期权进行估值计算时，对利率等需要通过插值计算确定的数据统一采用线性插值法插值得出，计算模式较为单一，会导致数据拟合度不高，部分情况下取得利率数据偏差较大。在后续期权估值进行迭代求解时可能无法找到最优解的情况。因此，在利用GK模型进行期权估值计算时，相关金融数据的处理过程还有待优化。

发明内容

本发明实施例提供了一种期权估值方法、装置、设备、介质和产品，以实现根据需要处理的金融数据特征选择适宜的数据处理方法，获得更加准确的数据来计算期权的估值，从而可以获得更加准确的估值结果。

第一方面，本发明实施例提供了一种期权估值方法，该方法包括：

获取用于期权估值的业务数据，所述业务数据包括期权交易数据、与期权标的物关联的市场数据、预设参考数据和估值日期；

识别所述市场数据中各需要进行拟合的业务数据曲线的计算属性，并根据所述计算属性对应的插值计算策略分别对各所述业务数据曲线插值计算，以获取各业务数据曲线在所述估值日期的对应数据；

按照预设计算策略分别计算期权到期日距所述估值日期的年化时间和隐含波动率；

根据各所述业务数据曲线在所述估值日期的对应数据、所述年化时间、所述隐含波动率以及所述市场数据中的预设数据项，确定期权估值结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种期权估值装置，该装置包括：

数据获取模块，用于获取用于期权估值的业务数据，所述业务数据包括期权交易数据、与期权标的物关联的市场数据、预设参考数据和估值日期；

估值日数据计算模块，用于识别所述市场数据中各需要进行拟合的业务数据曲线的计算属性，并根据所述计算属性对应的插值计算策略分别对各所述业务数据曲线插值计算，以获取各业务数据曲线在所述估值日期的对应数据；

日期及隐含波动率计算模块，用于按照预设计算策略分别计算期权到期日距所述估值日期的年化时间和隐含波动率；

估值确定模块，用于根据各所述业务数据曲线在所述估值日期的对应数据、所述年化时间、所述隐含波动率以及所述市场数据中的预设数据项，确定期权估值结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的期权估值方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的期权估值方法。