期货合约定价公式实证研究

『壹』 期货的理论价格如何计算

你好，股指期货的理论价格可以借助基差的定义进行推导。根据定义，基差=现货价格-期货价格，也即：基差=（现货价格-期货理论价格）-（期货价格-期货理论价格）。前一部分可以称为理论基差，主要来源于持有成本（不考虑交易成本等）；后一部分可以称为价值基差，主要来源于投资者对股指期货价格的高估或低估。因此，在正常情况下，在合约到期前理论基差必然存在，而价值基差不一定存在；事实上，在市场均衡的情况下，价值基差为零。
所谓持有成本是指投资者持有现货资产至期货合约到期日必须支付的净成本，即因融资购买现货资产而支付的融资成本减去持有现货资产而取得的收益。以F表示股指期货的理论价格，S表示现货资产的市场价格，r表示融资年利率，y表示持有现货资产而取得的年收益率，△t表示距合约到期的天数，在单利计息的情况下股指期货的理论价格可以表示为：
F=S*[1+（r-y）*△t /360]
举例说明。假设目前沪深300股票指数为1800点，一年期融资利率5%，持有现货的年收益率2%，以沪深300指数为标的物的某股指期货合约距离到期日的天数为90天，则该合约的理论价格为：1800*[1+(5%-2%)*90/360]=1813.5点。

『贰』 期货合约的价格怎么计算

合约价值的应用场合主要在计算保证金上。合约价值X期货公司保证金率=期货保证金。透支的情况就是保证金不足。合约价值计算很简单，就是当前合约的交易价格X交易单位。主要行情软件里，查看合约走势图上，一般均有单位显示，提示投资者每手交易交易单位的大小。
应答时间：2020-09-29，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

[平安银行我知道]想知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~

https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

『叁』 计算买卖期货合约数的公式

当日盈亏=（卖出成交价-当日结算价）×卖出量+（当日结算价-买入成交价）×买入量+上一（交易日结算价-当日结算价）×（上一交易日卖出持仓量-上一交易日买入持仓量） 期货是保证金制，保证金一般是期货合约价值的10%，合约价值就是当日的结算价。
当日交易保证金=当日结算价×当日交易结束后的持仓总量×交易保证金比例 这两个公式是表示当天交易结束后，期货公司如何对客户持仓部分的盈亏结算和保证金收取的（没有考虑客户当天开仓又平仓的日内交易的盈亏）。

『肆』 期货合约的价格怎么计算

合约价值计算,期货合约价值计算公式.合约价值等于股指期货价格乘以乘数，因此一张合约的价值受到股指期货价格和合约乘数的影响而变动。

在其他条件不变的情况下，合约乘数越大，合约价值意味着股指期货合约价值越大。合约价值在其他条件不变的情况下，合约价值随着标的指数的上升，合约价值股指期货的合约价值亦在增加。

合约价值如恒指期货推出时，合约价值但生指数低于2000点(合约乘数为50港元)，因而期货合约价值不超过10万港元。合约价值2009年恒生指数超过2000()点，合约价值恒指期货的合约价值已超过100万港元。

『伍』 实证研究结果讨论

4.5.3.1 基本统计分析

令PO_t,PE_t分别表示第t日WTI国际原油价格和欧元对美元汇率价格，其统计特征如表4.23所示。不难发现，首先，两个价格（汇率也可以看做一种相对价格）序列都是非正态分布的；其次，两个价格序列都存在显著的自相关性和异方差性，因此存在显著的波动集聚性。还有，ADF检验结果表明，在5%的显著性水平下，两个价格序列都是非平稳序列，但都是一阶单整序列。从两者的标准差也可以发现，总体而言油价波动的风险比汇率波动风险要大。

表4.23 国际油价和美元汇率序列的基本统计特征

4.5.3.2 均值溢出效应检验

（1）协整性分析

为了利用长期弹性的概念，我们先对两个价格序列取自然对数，得到两个新的变量1n_PO和1n_PE。由于国际油价和美元汇率序列取自然对数后仍然均是一阶单整序列

检验结果表明，取自然对数以后，两个价格序列仍然是一阶单整的，符合应用协整理论的基本要求。具体统计检验结果可向作者索要。，根据协整理论，建立回归方程如下：

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：括号内为相应变量的t统计量值；**表示在1%的显著性水平下显著。采用ADF方法检验回归方程残差项εt的平稳性，结果发现，残差序列在1%的显著性水平下是显著平稳的。因此，我们认为国际油价和美元汇率之间存在长期均衡的协整关系。而从协整回归系数看到，两者之间存在的均衡关系是正向的。并且，国际油价关于欧元对美元汇率的长期弹性系数为1.26，即美元汇率变动1%，国际油价长期来看平均变动1.2607%。可见，两个市场之间的长期互动关系非常显著，因此在分析和预测国际油价长期走势时，美元汇率的变化必须考虑。

（2）跨期互相关检验

尽管国际油价和美元汇率都不是平稳序列，但它们之间存在协整关系，因此符合建立VaR模型的先决条件。而为了确认是否需要采用VaR模型建模，我们先检验国际油价序列和美元汇率序列的跨期互相关性，滞后2阶时，得到跨期互相关系数如表4.24所示。可见，油价和汇率序列之间滞后2期的互相关系数都较大，这说明两个市场的条件均值之间存在显著的引导和滞后关系。因此，建立VaR模型很有必要。

表4.24 国际油价和美元汇率之间的跨期互相关系数

（3）均值溢出效应检验

通过对油价和汇率两个序列建立VaR模型，根据模型的整体AIC值最小准则，求得Granger因果检验的最佳滞后阶数为1，从而得到Granger因果检验结果如表4.25所示。从显著性概率发现，欧元对美元汇率是国际油价波动的Granger原因。而国际油价变化并不是显著引起美元汇率起伏的Granger原因。因此可以认为，存在从美元汇率到国际油价的单向均值溢出效应，即国际油价的变化受前期美元汇率变化的显著影响。

表4.25 油价和汇率的Granger因果检验结果

自2002年起，美元持续贬值，原因非常复杂，其中最根本的原因在于美国政府试图有效拉动出口，缩减贸易赤字。另一方面，受到市场供需、地缘政治和金融市场等因素的综合影响，国际油价自2002年起也连创新高。通过上述均值溢出效应检验，我们可以认为，美元的贬值对国际油价上涨存在显著的推动作用。这是由于原油期货交易主要以美元计价，而美元贬值导致部分外国投资者大量买进原油期货交易合约以获取更高利润，而原油期货价格的走高势必导致现货价格的上扬。当然，这里面也暗含一种长期影响的意义。

与前人采用实际油价和实际汇率计算得到的结果相比，采用名义价格得到的结果表明，尽管从长期而言油价和美元汇率之间仍然存在一种均衡的互动关系，但是相互影响的方向发生了变化。因此可以认为，物价水平一定程度上改变了两个市场之间的长期互动关系。

（4）脉冲响应函数结果分析

在VaR 模型中，脉冲响应函数可用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对变量当期和未来取值的影响。基于国际油价与美元汇率建立的脉冲响应函数如图4.27所示。可见，美元汇率一个标准差（对数值为0.1463，对应原始汇率的0.1557）对国际油价的影响是缓慢增加的，在大约1年以后（具体结果为234天）达到最大程度0.00879美元/桶（此为对数值，转换成国际油价为1.0088美元/桶），并趋于平稳减缓；而国际油价的一个标准差（对数值为0.2422美元/桶，对应原始油价为8.3743美元/桶）对美元汇率的影响较为微弱，接近于0。这种结果进一步验证了国际油价和美元汇率之间的单向均值溢出效应。

图4.27 国际油价与美元汇率的脉冲响应函数

a—油价受到冲击后的反应；b—美元汇率受到冲击后的反应

4.5.3.3 波动溢出效应检验

（1）价格序列的GARCH效应分析

从表4.23中看到，两个价格的平方序列均存在显著的序列相关性，即原序列具有显著的波动集聚性，因此我们引入ARCH 类模型刻画这种性质。考虑到序列的自相关性，因此主体模型采用随机游走模型。通过检验残差的ARCH 效应，我们发现，国际油价序列存在显著的高阶ARCH 效应，因此考虑采用GARCH 模型，然后按照AIC值最小的准则，多次尝试，决定采用GARCH（1,1）模型来描述国际油价序列的波动集聚性。另外，考虑到实证研究结果表明油价上涨和下跌带来的价格波动并不对称，因此考虑采用TGARCH 模型，通过模型的AIC 值发现，这样的做法也是合理的。检验TGARCH模型残差的ARCH 效应，发现ARCH 效应已经滤掉，而且，Q（10）和Q2（10）统计量的检验结果也表明模型残差不再存在额外的序列相关性和波动集聚性，这说明TGARCH（1,1）模型对国际原油价格波动特征的拟合效果较好。同理，我们发现GARCH（1,1）模型能较好地刻画欧元对美元汇率的波动集聚性。模型参数估计结果如表4.26所示。

表4.26 国际油价和美元汇率的（T）GARCH模型参数估计结果

需要说明的是，考虑到模型的残差都不服从正态分布，因此我们采用基于GED分布的（T）GARCH模型描述模型残差的尖峰厚尾特征。表4.23结果显示，GED分布的参数均小于2，从而验证了使用（T）GARCH模型对油价和美元汇率序列建模时所得残差项的厚尾特征。

波动模型的参数估计结果表明，国际油价的波动具有显著的不对称性，即杠杆效应。杠杆系数为负，表示相同幅度的油价上涨比油价下跌对以后油价的波动具有更大的影响。具体而言，油价下跌时，

对h_t的影响程度α₁＋Ψ为0.0219；而油价上涨时，该影响程度α₁为0.0688，是油价下跌时的3.1倍左右。产生这种杠杆效应的原因是多方面的，石油的不可再生性是其中最根本的原因，它决定了石油供给者的市场地位明显高于石油需求者。因此，油价上涨会加剧石油短缺的预期，使市场交易者倾向于在当期购买。这种争夺加剧了油价的进一步上扬，加上市场投机因素的推波助澜，促使油价上涨时波动程度格外突出。而油价下跌时，石油生产商减少开采量，石油经销商囤货待售，导致市场供给量降低，油价出现回升，阻碍了其进一步下挫。可见，石油市场多空双方的不对称地位决定了供给不足时油价的上涨幅度要大于供给过剩时油价的下跌幅度，从而造成了石油市场的上述杠杆效应。

从波动模型也可以发现，美元汇率的波动存在显著的GARCH 效应。方差方程中

与h t-1前的系数之和α₁＋β₁刻画了波动冲击的衰减速度；其值越靠近1，则衰减速度越慢。在本节的GARCH（1,1）模型中，该系数之和为0.9872，说明美元汇率具有有限方差，即属于弱平稳过程。美元汇率的波动最终会衰减，但可能会持续较长时间。其中ht-1前的系数为0.9533，表示当期方差冲击的95.33%在下一期仍然存在，因此半衰期为14天。

（2）波动溢出效应检验

按照前文的波动溢出效应检验模型，得到国际油价与美元汇率之间波动溢出效应估计结果，如表4.27所示。我们发现，从统计上讲，国际油价和美元汇率的y系数都不显著。可见，尽管国际油价和美元汇率之间存在长期均衡的协整关系，也有显著的单向均值溢出效应；但是它们之间的波动溢出效应并不显著，即双方的价格波动信息具有一定的独立性，价格波动程度的大小不会显著互相传递。这也表明，从价格波动态势的角度讲，美元汇率对国际油价的影响相当薄弱。

表4.27 国际油价与美元汇率的波动溢出效应检验结果

4.5.3.4 风险溢出效应检验

市场有波动不代表一定有风险，因此风险溢出效应是波动溢出效应的一种拓展。按照VaR的计算思路，本节采用国际油价分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的原油生产者销售收入的减少；而采用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的原油采购者的额外支出。这种全面考虑市场风险的思路同样适用于美元汇率市场。就本节采用的欧元对美元汇率而言，汇率的涨跌将在多个方面给国际汇率市场的不同主体产生不同的风险。比如就发生在美国本土的国际进出口贸易而言，汇率下降表示美元升值，美国出口商和欧元区的进口商将面临较大风险；汇率上升表示美元贬值，则美国进口商和欧元区的出口商就可能面临明显的市场风险；而就石油美元而言，美元升值，将额外增加石油进口国（如欧元区）的开销；美元贬值，又会给主要石油出口国（如OPEC）的石油销售收入形成阻碍。

综上所述，石油市场和美元汇率市场都需要同时度量价格下跌和上涨的风险，从而为市场不同参与主体提供决策支持。本节将采用上述基于GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－协方差方法来分别度量国际油价和美元汇率在价格上涨和下跌时的VaR 风险值，并检验两个市场之间的风险溢出效应。

（1）GED分布的分位数确定

根据GED分布的概率密度函数，使用MATLAB编程，经过多次数值测算，求出GED分布在本节所得自由度下的分位数（表4.28）。表中结果显示，95%的分位数与正态分布的1.645基本相同，但99%的分位数却明显大于正态分布的2.326，这也表明国际油价和美元汇率价格都具有严重的厚尾特征。

表4.28 国际油价和美元汇率价格的GED分布参数及分位数

（2）基于GED－（T）GARCH模型的VaR风险值计算

根据上述VaR 风险的含义，按照方差－协方差方法，我们得到以下两个计算VaR风险的公式。价格上涨风险的VaR值计算公式为：

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：μ_m,t为第m个市场第t日价格的条件均值（即实际值与残差的差），z_m,a为第m个市场中（T）GARCH（1,1）模型的残差所服从的GED分布的右分位数；h_m,t为第m个市场价格的异方差。

同理，得到价格下跌风险的VaR值计算公式为

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

基于上述计算公式，本节计算了在95%和99%的置信度下，国际油价和美元汇率的上涨风险和下跌风险。经过LR检验（Kupiec,1995），我们发现VaR 风险的结果是可靠和可行的。

（3）风险溢出效应检验

得到国际油价和美元汇率价格上涨和下跌时的VaR风险值之后，我们根据Hong（2003）提出的风险－Granger因果检验方法，构造相应的统计量Q₁（M）和Q₂（M），并通过M ATLA B编程求出统计量的值及其显著性概率，从而检验石油市场和美元汇率市场之间的双向和单向风险溢出效应。计算结果如表4.29所示，其中M分别取10,20和30。

从风险检验结果看到，从下跌风险角度（即油价下跌，美元升值）看，国际石油价格与美元汇率之间存在双向风险溢出效应，进一步检验单向风险溢出效应，发现在95%的置信度下，存在从美元汇率市场到国际石油市场的风险溢出，而并不存在从国际石油市场到美元汇率市场的风险溢出效应。可见，美元汇率升值的风险对国际油价下跌的风险影响显著。而在99%的置信度下，国际油价和美元汇率之间并不存在任何方向的风险溢出效应。因此可以认为，就下跌风险而言，两个市场之间的风险溢出效应比较有限，当准确性要求提高到一定程度时，美元汇率升值对油价下跌的风险影响可以忽略。

表4.29 国际油价与美元汇率价格风险溢出效应检验结果

另一方面，从上涨风险角度（即油价上涨，美元贬值）看，不管是在95%还是99%的置信度下，两个市场之间都不存在任何方向的风险溢出效应。可见，近些年来，虽然美元总体上持续贬值，但就市场风险而言，这种贬值并未给国际原油价格的上涨风险带来显著的推动作用。换言之，尽管国际油价高企导致国际石油市场的主要采购者（如中国和印度）的购油额外支出明显增加，但美元持续贬值并不是这些国家支出增加的显著原因。

总体而言，我们需要特别关注美元升值对国际油价走低的风险作用，采取积极手段，有效规避市场风险。近些年来，尽管从每日交易的角度而言，美元汇率时有涨落。但总体而言，美元贬值是大趋势，欧元对美元汇率连创历史新高，这种趋势并没有给油价上涨风险产生显著的影响。因此，在这种大环境下，对市场交易者而言，风险溢出效应的实证结果是一个满意的信号。

『陆』 关于期货公式

应用和理论永远都是有差距的，这个在各个行业都成立。
因为市场是人做出来的，影响市场的因素成千上万，而公式里仅仅那几个参数而已，怎么可能描述得了所有的可能性？最起码一个就是公式永远搞不定的——人的心理因素，所谓的跟风盘，追涨杀跌造成的大盘变化，公式能算出来吗？抑或是每个参数的取值你打算怎么取呢？你怎么确定无风险利率r的取值？根据通货膨胀率，还是银行存款利率？怎么取R？根据在哪里？等等,而这一切都将影响你的利润，你操盘的风险系数。当然模型也不是毫无用处的，使用的时候尽量要从综合的角度去考虑，模型计算出来的数据则可以变成分析报告中的一部分~
--------------------------------

这两种公式不矛盾 只是针对性不同

另外说明一下 我学的时候是英文学的 对应国内的中文术语不太准确 但我会尽量解释 希望不会造成误解

期货定价原理是有先决条件的 不同期货品种定价也都会在基础公式上推导。

你给的信息太笼统 没办法判断公式具体含义 尤其是第一个 推导公式成百上千 觉得实际中需要什么了 就可以根据数学模型结合实际推导出来一个 不可能每个都学过 可不可能每个都是通用公式

第一个公式 不懂 要看他给出这个模型的说明 这不是一个通用的基础公式 model都是有针对性的 你没给出信息 我也看不懂 看结构有点类似于以天为单位的价格变动计算

第二个是以连续时间位时间段做复利计算 而r的复利间隔是多久呢？连续的……说白了是一个类似于极限值的东西推出来的，就有点类似于 把想要取的时间段无限变小 小到极限就是连续的，这是数学上的概念 过程也是纯数学的。
作为基础公式 计算未来期货价格 f=s*e^(r-R)(T-t)
比如我这里取t=0（当前）T=0.25年（也就是3个月）那3个月后期货价格应该是f=s*e^（r-R）*0.25 这里如果T不是以年单位 一定要换算成年 因为连续复利的定义就是以年为单位的

对不起，一定要道歉就是r-R我解释的不正确。太久没有看那些理论了，有点记混了，可是那天仔细想了想，呵呵，回忆起来了。真是很对不起！希望没有影响到你正常的理解和学习。
你这个公式也不是基础公式，R在这里指的是在合约有限期内预期支付资产价值R%的报酬，基础公式是F = S e^rT ，也就是说如果投资S，T之后价值在r利率下应该是F，但是如果要支付R的报酬，那就要把支付的减下去才是未来s真正的价格。这个公式主要使用在股指期货中。其中R指的是股指平均红利率.because R is known, so we could calculate the present value of the yield R in (T-t):Se^-R(T-t).
Then we calculte the value generated by r, according to the basic formula, the present value is Fe^-r(T-t)
Fe^-r(T-t) is the cash inflow, and Se^-R(T-t)can be considered as cash outflow in the investment. Let inflow = outflow, we may got a equation and derive the final result: F=Se^(r-R)(T-t)
其他类型的期货各有不同的公式名如果你感兴趣，把你的信箱发给我，我会把我的资料发给你，不过都是英文的，但也不难，你能看懂的。

第二个公式也是存在的，不过计算的是期货合约的value而不是定价，关系到profit或者loss的计算。里面参数的设定也有区别。我也不多说了，免的你更乱了。

e的使用 e是一个常数 好像是2.63..（记不清楚了肯定大于2）小数部分无限不循环 一般如果真要求结果 我们都是利用计算器上的e直接带的 没有自己输入过一个保留过位数的具体数值，保留过就是不准确的。期货定价和杠杆交易放大倍数没有任何关系，e就是一个常数 不会变化的…… 这是数学基本常识。

期货的放大倍数 不见得都是10 不同品种保证金要求不同 比如橡胶可能是5-6%等等 金融期货也各自不同 不能同日而语。而且这和期货定价没有任何关系…… 只是杠杆交易的规则而已。具体例子需要吗？比如说某现货10块钱一吨，他对应的3个月期货价格根据公式计算可能是12块钱，那如果保证金是10% 你要交易这个合约 就要拿出1.2元钱 这个是杠杆交易的倍数放大问题……

假设这个公式是真理公式 就是很完美很正确的 那么 如果计算出来三个月的期货价格是12，如果现在市场上是11，忽略手续费，该怎么操作？当然是买入，因为三个月后价格一定会涨到12元钱，对应的就是卖空，明白这个道理了吗？和杠杆交易放大倍数没有任何关系。

外汇也分实盘和衍生品 有杠杆交易的是衍生品，什么是实盘，你去银行兑换美元去美国旅行消费 兑换的美金就是实盘交易……

如果你面对考试 选择哪个公式呢？看他题里给的r的定义，是连续复利的r（这个连续复利是我自己乱翻译的 英文是compounded continuously，你可以自己查资料找对应术语），那就一定要用有e的那个模型 因为这个模型是复利计算最终推导出来的公式，放在其他公式上r的取值就错误了。第一个公式你看r是怎么定义的，题里给的一样 那就带第一个公式，希望我说的比较明白了

但就好像楼上的讲的 这些只是一个model 至于哪个更合理 哪个更好用 要看其他数据信息和分析师自己的选择了 对于实际市场操作 本人认为用处不大 市场要是这么跟着模型规规矩矩的 没人不赚钱了 呵呵 所以 他说的对 没必要较真 就是把结论记住了 如果你要把模型都搞明白 起码硕士以上水平 如果自己能设计模型 博士拿下来了…… 考一个从业资格证 不需要这些水平 知道基础结论就行 不用深究。

『柒』 股指期货理论价格是怎么计算的 理论价格公式

股指期货理论价格是借助基差的定义进行推导得到的，理论价格公式是F=S*[1+（r-y）*△t /360]，其中F表示股指期货的理论价格，S表示现货资产的市场价格，r表示融资年利率，y表示持有现货资产而取得的年收益率，△t表示距合约到期的天数。

股指期货具有价格发现、套期保值规避系统性风险、套利投资、资产配置功能。股指期货的主要影响因素有融资成本、期内分红、距离到期的时间。在正常情况下，在合约到期前理论基差必然存在，而价值基差不一定存在，价值基差绝对值越小，波动率越小，代表市场有效性越高。

(7)期货合约定价公式实证研究扩展阅读

股指期货理论价格的特征：

1、与其他金融期货、商品期货一样，股指期货具有合约标准化、交易集中化、对冲机制、每日无负债结算制度和杠杆效应等共同特征。

2、标的物为特定的股票指数，报价单位以指数点计。

3、合约的价值以一定的货币乘数与股票指数报价的乘积来表示。

4、采用现金交割，不需要交割股票而是通过结算差价用现金来结清头寸。

『捌』 期货和期权的定价方程基于什么理论

楼主：
期货定价方程：
期货价格的定价机制，
依靠和现货商品价格相近，
同时有一定的升水
还可以参考上月份期货价格合约。
也参考国外品种合约。
期权定价方程：
期权价格决定理论，即期权定价模型。期权的价格是指在买卖期权中，合同买入者支付给卖出者的一定的费用。买入者因支付了期权费而获得了权利，卖出者因收取了期权费而承担了风险和责任。期权的价格由内在价格和时间价格两部分组成。期权的内在价格是期权本身所具有的价值，即期权的协定价格与该金融工具的即期价格或市场价格的差额。期权价格决定理论，正是定量地解决了期权如何定价的问题

『玖』 期货定价模型

布莱克-斯科尔斯模型2009年08月09日 星期日 20:23布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model，亦有译为布莱克-休斯），简称BS模型，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家迈伦·斯科尔斯与费雪·布莱克所最先提出，并由罗伯特·墨顿完善。该模型就是以迈伦·斯科尔斯和费雪·布莱克命名的。1997年迈伦·斯科尔斯和罗伯特·墨顿凭借该模型获得诺贝尔经济学奖。然而统计学上的肥尾现象影响此公式的有效性。

[编辑] B-S模型5个重要假设
1、金融资产收益率服从对数正态分布；

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；

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。

[编辑〕 模型
C = S * N(D1) − e − r * T * L * N(D2)

其中:

C—期权初始合理价格

L—期权交割价格

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H

σ2—年度化方差

N()—正态分布变量的累积概率分布函数，