『壹』 为什么说股票价格服从对数正态分布
我们可以假设连续复利，用lnS1-lnS0来近似股票的收益（S1-S0）/S0，而且根据集合布朗运动可知，此收益是服从正态分布的。
『贰』 金融工程相对定价法的假设前提是什么
相对定价也就是无套利定价，要保证资产是可以自由流动的，并且假设没有交易费用
很多时候都用到BS模型（布莱克斯科尔斯模型）你可以参考bs模型的前提条件
1、股票价格行为服从对数正态分布模式；
2、在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；
3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本，所有证券完全可分割；
4、金融资产在期权有效期内无红利及其它所得(该假设后被放弃)；
5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。
6、不存在无风险套利机会；
7、证券交易是持续的；
8、投资者能够以无风险利率借贷
『叁』 金融数学的起源
金融数学的历史回顾
关于金融数学的起源最早可以追溯到1900年
l 法国天才Bachelier Louis在Einstein和Wiener（正式建立了Brown运动的数学模型1905年）之前1900年就已经认识了Wiener函数的一些重要性质，即扩散方程和分布，并在其博士论文The Theory of Speculation中首次给出了欧式买权的定价公式。
l 1952年Harry M. Markowitz(1927-)（纽约市州立大学，1990年诺贝尔经济学奖获奖者之一）提出投资组合的选择（Portfolio selection）理论。如果一个投资者为减少风险同时对多种股票进行投资，那么什么样的投资组合最好？均值方差最优投资组合模型。
l 1958年Modigliani，F.(1985年诺贝尔经济学奖获奖者之一), Miller，M.H.（1923-2000）（芝加哥大学，1990年诺贝尔经济学奖获奖者之一）提出Modigliani-Miller定理（MMT），他断言，在一定的条件下，公司的市场价值只依赖于它的利润流，而于它的资本结构无关，即与债权与股权之间的比例无关；也于它的分红策略无关，即与债权者与股权者之间的利润分割无关。William F. Sharpe(斯坦佛大学，1934-)资本资产定价理论模型（CAPM）。Markowitz, Miller, Sharpe 获1990年诺贝尔经济学奖。
l 1964年，Sprenkle提出了“股票价格服从对数正态分布”的基本假设，并肯定了股价发生随机漂移的可能性。同年，Boness将货币时间价值的概念引入到期权定价过程，但他没有考虑期权和标的股票之间风险水平的差异。
l 1965年，著名经济学家萨缪尔森(Samuelson)把上述成果统一在一个模型中。1969年，他又与其研究生Merton合作，提出了把期权价格作为标的股票价格的函数的思想。
l 1971年Robert C. Merton (1944-哈佛大学教授，数学硕士)首次提出了最优消费与投资组合问题，用随机动态规划的方法引入金融数学。Robert C. Merton，Myron S. Scholes1997获年诺贝尔经济学奖。
l 1973年Fisher Black(1938-1995哈佛大学应用数学博士)和Myron S. Scholes(1944-（斯坦福大学教授，工程学士）)在《政治经济学杂志》发表具有划时代意义的“期权定价与公司财务”一文，该论文首次提出了金融衍生品的期权定价理论，获得了Black-Scholes期权定价模型。Robert C. Merton (1944-)进一步完善和系统化这一理论。1973年在Black和Scholes用几何Brown运动来刻画价格波动规律，用无套利复制的方法建立了欧式期权的定价公式。
两种证券：股票 债券
欧式看涨期权
，
在B—S模型之前，虽然众多学者已经建立了各种各样的期权定价模型，但这些模型几乎不具备任何实用价值，因为它仍或多或少地包含一些主观的参数，如投资者个人对风险的态度、市场均衡价格等。
1973年Robert C. Merton (1944-)在《经济和管理科学》发表题为“理性期权定价理论”论文，后来和Black，Scholes合作发表了多篇文章，并对经典的Black-Scholes模型从多方面做了进一步改进和发展（如股票价格的跳扩散模型）。
他们的工作被称为华尔街的“第二次革命”，B-S公式被成千上万的投资者每天是用，被誉为有史以来用的最多的数学工具，同时他们开创性的工作也大大推动了数学在经济学金融学的应用和发展（如随机分析，随机控制，随机微分方程，数值计算，优化理论，数理统计，非线性数学等）。
Black-Scholes “期权定价与公司财务”一文的发表过程曾被两次退稿，第一次《政治经济学杂志》主编退稿的理由是：金融内容太多，经济学内容少；《经济与统计评论》退稿时甚至没有说任何理由。后来《政治经济学杂志》换了主编，在Miller的推荐（“打招呼”）下，在1973年才得以发表。而B-S公式的实证论文在1972年就在《金融学杂志》上发表。B-S公式是使用频率最高的数学公式之一，该文的引用率高达一万三千多次（13299次）远远高于其他经济学诺奖的获奖者（如Samuelson 为3993）。
l 1976年Ross,S.A.(1944- )针对资本资产定价模型（CAMP）提出了一个多因子模型，即套利定价模型（ATP）,其主要结论是：无套利假设等价于某种等价概率测度的存在，这使得每一种金融资产对该概率测度的期望收益率都等于无风险证券的收益率。
l Harrison 和 Krops(1979), Harrison 和 Pliska(1981),奠定了期权定价鞅方法的理论。主要结论是，在给定的市场模型下，如果等价鞅测度存在，则市场是无套利的，如果等价鞅测度存在且唯一，则市场是完备的，即市场上的任意未定权益都是可达到的。完备市场上任意未定权益有唯一无套利定价，即为未定权益的折现价格在等价鞅测度下的数学期望。完备市场是以理想的市场模型，现实市场多为不完备市场。
l Follmer 和 Sondermann(1986)首次用均值方差准则研究了不可达未定权益（non-attainable claim）的套期保值问题，依此准则，Martin Schweizer (1994)，在假定风险资产的价格过程是满足一定形式的半鞅并且未定权益满足F-S分解的条件下，给出了任意未定权益的最优套期保值策略和近似定价。
『肆』 如何理解 Black-Scholes 期权定价模型
B-S-M模型假设
1、股票价格随机波动并服从对数正态分布；
2、在期权有效期内，无风险利率和股票资产期望收益变量和价格波动率是恒定的；
3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本；
4、股票资产在期权有效期内不支付红利及其它所得(该假设可以被放弃)；
5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施；
6、金融市场不存在无风险套利机会；
7、金融资产的交易可以是连续进行的；
8、可以运用全部的金融资产所得进行卖空操作。
B-S-M定价公式
C=S·N(d1)-X·exp(-r·T)·N(d2)
其中:
d1=[ln(S/X)+(r+0.5σ^2)T]/(σ√T)
d2=d1-σ·√T
C—期权初始合理价格
X—期权执行价格
S—所交易金融资产现价
T—期权有效期
r—连续复利计无风险利率
σ—股票连续复利（对数）回报率的年度波动率（标准差）
N(d1)，N(d2）—正态分布变量的累积概率分布函数，在此应当说明两点：
第一，该模型中无风险利率必须是连续复利形式。一个简单的或不连续的无风险利率(设为r0)一般是一年计息一次，而r要求为连续复利利率。r0必须转化为r方能代入上式计算。两者换算关系为：r=LN(1+r0)或r0=exp(r)-1例如r0=0.06，则r=LN(1+0.06)=0.0583，即100以5.83%的连续复利投资第二年将获106，该结果与直接用r0=0.06计算的答案一致。
第二，期权有效期T的相对数表示，即期权有效天数与一年365天的比值。如果期权有效期为100天，则T=100/365=0.274。
『伍』 怎么用 Excel 做蒙特卡洛模Ƌ
下面是在Excel中模拟一只股票价格的例子。假设股票价格
的对数收益率服从正态分布，均值为0，每日变动标准差为0.1，
模拟股票价格1年的路径，过程如下：
用到两个内置函数，即用rand()来产生0到1之间的随机数，然后用norminv()来获得服从既定分布的随机数，即收益率样本=norminv(rand(), 0, 0.1)。假定股票价格的初始值是100元，那么模拟的价格就是 S=100 * exp(cumsum(收益率样本))。
其中的cumsum（）不是Excel的内置函数，其意思就是收益率样本的累积，每个时刻的值都是当前样本及此前所有样本的和，如，收益率样本从单元格C3开始，当前计算C15对应的模拟价格，则模拟价格计算公式是：100 * exp(sum($C$3:C15))。
由此可以得到股票价格的一条模拟路径。
其他非正态分布也可以通过类似方式得到分布的抽样，即分布函数的逆函数，这些函数Excel都内置了。所以，做蒙特卡洛模拟的时候，关键是先确定所需模拟的分布，然后进行抽样，然后应用层面的各种公式就可以在抽样的基础上进行计算了。
--------以下是补充的--------
根据上面提到的思路，其实可以很便捷地为期权做定价。下面就用蒙特卡洛方法为一个普通的欧式看涨期权定价（蒙特卡洛在为普通期权plain vanilla option定价时不占优势，因为相对于解析法而言计算量很大。但是，如果要给结构比较复杂的奇异期权定价时，可能蒙特卡洛法就比较实用，有时可能成为唯一的方法）。
1）假设这个期权是欧式看涨期权，行权价格为50元，标的股票当前的价格也是50元，期权剩余时间是1天。
2）假设标的股票的价格服从对数正态分布，即股票的每日收益率服从正态分布，均值为0，每日标准差为1%。
根据分布假设，首先用rand()函数产生在0到1之间的均匀分布样本。为了提高精确度，这里抽样的数量为1000个（其实1000个是很少的了，通常需要10万个甚至50万个，但是在Excel表格中操作这么多数字，不方便，这是Excel的不足之处）。
下一步，用norminv(probability, mean, std)函数来获得股票收益率分布的1000个抽样，其中的probability参数由rand()产生的抽样逐个代入，mean=0.0, std = 0.01。注意这里抽样得到的日度收益率。也就是说，这个样本对应的下一个交易日股票价格的收益率分布。
下一步，股票价格=50×exp(收益率样本)，得到股票价格分布的抽样，有1000个样本。
根据我做的实验，这1000个样本的分布图形（histogram）跟对数正态分布是比较接近的，如下图所示：
图的横轴是股票价格，纵轴是样本中出现的频率。
得到了股票价格未来一天分布的样本之后，就可以以此样本来计算期权的价格了。
欧式看涨期权的定义为：
C=max(S-K,0)
所以，根据这个计算公式可以计算出在到期那天在特定的价格下期权的价值。在Excel中，相当于 期权价值=max(股票价格样本 - 50，0)。由此就可以得到了该期权未来1天价值的样本。
然后，将未来价值贴现回来（用无风险利率贴现，假设无风险利率为0.05，则贴现公式是=exp(-0.05/360）×期权价值，得到期权价格的1000个样本。
最后，对期权价格的1000个样本求平均，Excel函数average(期权价格样本)，就可以得到期权的价格了。
我这里算出来的是：0.2015元。
而根据Black-Scholes期权定价公式算出来的理论价格则是0.2103元。二者比较接近，但是还是有差距。
而且，每次刷新Excel表格，就重新做一次模拟，得到的模拟价格变动比较大，有时是0.2043元，有时是0.1989元。由于这个抽样的数量比较小（1000个样本），所以估算的结果受到样本的影响会比较大。如果把抽样数量提高100倍甚至500倍，那么样本变动的影响可能会小一个或者两个数量级。但是计算量就大了，如果计算机性能不够高，那么利用Excel来做的话，比较困难。
这就是我的工作台：
------ 再来一个 --------
看到有人提到利用蒙特卡洛方法来估计圆周率Pi，挺有意思，也简单，所以就在Excel中做了一个实验。
基本原理在于在直角坐标系中的第一个象限中的一个单位圆，如下图所示：
在这个面积为1的正方形中，有四分之一的圆，圆的半径与正方向的边长都是1。那么根据圆的面积公式，这个图形中阴影部分的面积应该是 Pi/4。
下面开始进入蒙特卡洛的解法。
即，如果我们对这个正方形平面中的点进行均匀地抽样，随着抽样点的增多，那么落入阴影内的点的数量与总抽样数量的比，应该基本上等于阴影的面积Pi/4与整个正方形面积1的比，即Pi/4。用数学表示，就是
阴影内的样本点数量 ÷ 总数量 = Pi/4
所以，Pi = 4 × 阴影内的样本点数量 ÷ 总数量。
下面就在Excel中进行实验。
用rand()函数生成2000个随机数，作为随机样本点的X轴坐标，
再用rand()函数生成2000个随机数，作为随机样本点的Y轴坐标。
如此就得到了2000个随机样本点，这些点的X轴坐标和Y轴坐标都大于零且小于1，所以是在前面所说的正方形之中的点。
下一步，判断样本点是否处于阴影之内，由于这个阴影就是单位圆在直角坐标系第一想象的四分之一，所以圆阴影内的点都符合如下不等式：
翻译到Excel中，就是用IF函数来判断，例如：
IF(A2^2 + B2^2 <=1, 1, 0)
即，如果样本点在阴影中，得到1，否则得到0。这样就把样本点区分开来了。
最后，把所有得到的1和0加总，就知道所有样本点中处于阴影中样本点的数量了。
最后根据
Pi = 4 × 阴影内的样本点数量 ÷ 总数量
就可以算出Pi来了。
我这个试验中算出来的 Pi=3.142。
以下是样本点的散点图：
由于样本数量有限，所以计算出来的Pi的精度并不高。
以下是工作界面，挺简单的。
来源：知乎
『陆』 股市K线中的正态分部是什么
一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。 服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低 ，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。从理论上看，正态分布具有很多良好的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。
『柒』 为什么假设股票价格服从正态分布是不现实的
股票价格多半不是自然形成，而是人为操纵的成份比较大，尤其受政策影响非常明显 。
『捌』 期权定价模型只能针对期权吗
期权定价模型是由布莱克和斯科尔斯提出。该模型认为只有股票价格的现值与未来预测相关。
它是通过一个合适的数学模型，分析模拟期权价格的市场变化，最终得出一个合理的理论价格。变量的过去历史和演变与未来预测无关。期权价格的决定非常复杂，影响因素包括股票现价，合约期限、无风险资产、利率水平、交割价格等多个方面。
期权定价模型公式.jpg
B-S模型有七个重要的假设
1.股票价格行为服从对数正态分布模式；
2.无风险利率和金融资产收益变量是不变的；
3.市场没有摩擦，即没有税收和交易成本，整个证券是完全可分的；
4.金融资产在期权有效期内没有分红和其他收益(放弃这个假设)；
5.期权是欧式期权，即期权到期前不能执行。
6.没有无风险套利机会；
7.证券交易是连续的；
8.投资者可以无风险利率借款。
看涨期权价格曲线.jpg
二项式模型的假设主要包括：
1.不支付股票红利。
2.交易成本和税收为零。
3.投资者可以无风险利率向资金借贷。
4.市场无风险利率不变。
5.股票的波动性是恒定的。
如果在t时刻资产价格为S，那么在t+△t时刻可能上升到uS或者下降到dS，假设相应的资产价格上升到uS，那么期权价格也上升到Cu，如果相应的资产价格下降到dS，那么期权价格也下降到Cd。当金融资产只能达到这两个价格时，这个序列称为二项式程序。
期权定价模型的发展历程：
期权是买方支付一定期权费后，在未来允许的时间内买入或卖出一定数量标的资产的期权。期权价格是期权合同中唯一随着市场供求变化而变化的变量。其水平直接影响买卖双方的盈亏情况，是期权交易的核心问题。在1900年发布第一篇关于期权定价的文章。此后，各种经验公式或计量经济学定价模型相继出现，但由于各种局限性，难以得到普遍认可。20世纪70年代以来，随着期权市场的迅速发展，期权定价理论的研究取得了突破性进展。
在国际衍生金融市场的形成和发展过程中，期权的合理定价是困扰投资者的一大难题。随着计算机和先进通信技术的应用，应用复杂的期权定价公式成为可能。在过去的20年里，投资者利用布莱克—— 斯克尔斯期权定价模型，将这个抽象的数值公式转化为大量的财富。
看跌期权.jpg
第一个完整的期权定价模型是由费舍尔布莱克和迈伦斯克尔斯创建的，并于1973年公开。B-S期权定价模型的发布时间几乎与芝加哥期权交易所标准化期权合约的正式上市时间同时。不久，德克萨斯仪器公司推出了一款带有程序的计算器，可以根据这个模型计算期权价值。大多数从事期权交易的经纪人持有各种公司生产的这种计算机，并使用根据这种模型开发的程序来评估交易。这项工作极大地推动了金融创新和各种新型金融产品的出现。
斯克尔斯和他的同事，已故数学家费希尔布莱克，在20世纪70年代早期合作，研究出了一个复杂的期权定价公式。因此，这两篇论文几乎同时发表在不同的期刊上。因此，布莱克-斯克尔斯定价模型也可以称为布莱克-斯克尔斯-默顿定价模型。默顿扩展了原始模型的内涵，并将其应用于许多其他形式的金融交易。瑞士的瑞典皇家科学院称赞他们在期权定价方面的研究成果是未来25年对经济科学最杰出的贡献。
1979年，科克斯罗斯和卢宾斯坦的论文《期权定价：一种简化方法》提出了二项式模型，为期权定价数值方法奠定了基础，解决了美期权定价问题。
以上就是期权定价模型的相关内容，期权交易最重要的就是期权定价，因此大家必须要掌握才行，另外想了解更多期权相关内容也可以关注期权策略是什么
『玖』 毕苏期权定价模式
说的是BS模型吧，这是一个参照模型，如果某权证的价格偏离了该模型的计算值，就有无风险套利的机会。
B-S模型有7个重要的假设：
1、股票价格行为服从对数正态分布模式；
2、在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；
3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本，所有证券完全可分割；
4、金融资产在期权有效期内无红利及其它所得(该假设后被放弃)；
5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。
6、不存在无风险套利机会；
7、证券交易是持续的；
8、投资者能够以无风险利率借贷。
『拾』 股票的价值服从什么分布
两个都对
泊松分布或非标准正态分布