vanilla-option-pricers
✨ 面向加密衍生品的向量化BSM与Bachelier期权定价及隐含波动率拟合库
🧭 AI 判断
仅供研究纯BSM/Bachelier定价与隐波拟合工具库,无热度与维护数据,定位偏研究组件
向量化BSM与Bachelier定价及隐波拟合,专为加密衍生品设计的高性能工具
📊 综合评分
📈 热度走势
GitHub star / HF 下载量每日快照 · 自 2026-09-16(上限 30 天)0(现 14 · 断点=当日未采集)
📖 工具介绍
一款基于 Python 的期权定价工具库，提供快速、向量化的 Black-Scholes-Merton 与 Bachelier 定价器及隐含波动率拟合功能，并包含面向加密货币衍生品的 inverse options 支持。适合需要对加密货币期权进行定价与波动率计算的量化开发者和研究人员使用。
`Python` - Fast, vectorised Black-Scholes-Merton and Bachelier pricers and implied volatility fitters, including inverse options for crypto derivatives.
⚖️ 同类对比
| 维度 | vanilla-option-pricers | machine-learning-for-trading | gs-quant | skfolio |
|---|---|---|---|---|
| 结论 | 仅供研究 | 推荐 | 推荐 | 推荐 |
| 热度 | 14 | 21.4k | 13.2k | 2.5k |
| 7日增长 | 0 | +96 | +101 | +32 |
| 适合人群 | 专业量化 | 专业量化 | 专业量化 | 专业量化 |
| 主要用途 | 策略研究 / 数据分析 | 策略研究 / 数据分析 | 数据分析 / 策略研究 | 策略研究 / 数据分析 |
| 支持市场 | 加密货币 | 多市场 | 多市场 | 多市场 |
| 技术栈 | Python | Python | Python | Python |
| 上手难度 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 |
| 活跃度 | 低 | 高 | 高 | 中 |
💡 近7日 gs-quant 势头最猛(+101)
🧩 更多同类工具
一款基于 Python 的机器学习量化交易开源项目，配套《Machine Learning for Algorithmic Trading》一书，提供全书代码与相关资源。内容涵盖特征工程、模型构建与回测等环节，适合希望将 machine learning 方法应用于算法交易的学习者和研究者参考使用。
一款由高盛开源的 Python 量化金融工具包。它提供与高盛 Marquee 平台交互的接口，支持衍生品定价、风险分析、投资组合管理等功能。适合量化研究人员、开发者和金融工程师使用。
一个基于 scikit-learn 构建的 Python 组合优化库，提供统一接口和兼容 sklearn 的工具，可用于构建、调优和交叉验证投资组合模型。适合熟悉 Python 与机器学习工作流、需要进行资产配置与组合风险管理的量化研究者和开发者使用。
一款基于 Python 的开源因子分析工具，是 Quantopian alphalens 的社区维护版本。它能对预测性股票因子(alpha 因子)进行绩效分析，包括 IC、分层收益、换手率等常用指标。适合量化研究人员和策略开发者在因子挖掘与验证阶段使用。
一款基于 Python 的组合与风险分析工具，是 Quantopian 原版 pyfolio 的社区维护 fork。它可生成收益、回撤、风险敞口等分析报表，与 Zipline 回测引擎配合良好。适合需要对量化策略回测结果进行绩效归因和风险评估的 Python 开发者与量化研究人员。
一款基于 Python 的开源投资组合优化库，专注于组合优化与量化战略资产配置，支持多种风险度量模型和优化方法。它适合量化研究人员、资产管理从业者以及希望用 Python 构建和优化投资组合的开发者使用。