La valoración de opciones resulta fundamental para las entidades financieras, desempeñando un papel clave en la gestión de riesgos, la estructuración de productos, la rentabilidad en la negociación y el cumplimiento normativo. Las instituciones financieras confían en las opciones para cubrir riesgos de mercado, diseñar productos estructurados y generar rentabilidad mediante actividades de creación de mercado o arbitraje. Una valoración precisa de las opciones permite controlar la exposición al riesgo, potenciar la competitividad de los productos y cumplir con las exigencias regulatorias, como los coeficientes de solvencia. Para las opciones europeas estándar existen modelos analíticos consolidados, como la fórmula de Black-Scholes. Sin embargo, en la operativa real nos encontramos con numerosas opciones complejas —como las asiáticas, barrera o snowball— que carecen de una solución analítica cerrada, lo que plantea importantes retos de valoración.
Entre ellas, las opciones dependientes de la trayectoria (como las opciones asiáticas y las opciones barrera) resultan especialmente complejas de valorar y suelen requerir métodos numéricos como la simulación de Montecarlo. Aunque el método de Montecarlo ofrece una gran flexibilidad y resulta aplicable a un amplio abanico de estructuras, presenta una baja eficiencia computacional y una lenta convergencia, sobre todo ante dependencias complejas o problemas multidimensionales. Además, productos como las opciones barrera son muy sensibles a los puntos de discretización temporal; unos pasos temporales demasiado amplios durante la simulación pueden provocar una detección errónea de las condiciones de activación de la barrera, afectando a la precisión del precio. Para mejorar simultáneamente la precisión y la eficiencia, hemos propuesto un método de Montecarlo de inspiración cuántica, el cual optimiza el rendimiento del cálculo sin comprometer la exactitud.
Ofrecemos interfaces para el cálculo del precio de un total de 11 tipos de opciones. A continuación se muestran ejemplos concretos del cálculo de valoración de opciones.
from qoption import *
time=1 * 365
simulation_num=100000
initial_price=100.
strike_price=120.
rate=0.04
vol=0.3
call=True
discounting=True
p1=european_option(simulation_num, time, initial_price, strike_price, rate, vol, call, discounting=True, mode='Q')
p2=european_option(simulation_num, time, initial_price, strike_price, rate, vol, call, discounting=True, mode='C')
print(p1, p2)
Admite el despliegue local (on-premise) sin depender de plataformas en la nube cuántica. Permite operar en entornos aislados para mantener los datos de forma local, cumpliendo con los estándares de seguridad más exigentes del sector financiero.
Tamaño total del paquete de aprox. 10 MB, plenamente compatible con Python. Fácil de desplegar y con un uso mínimo de recursos del sistema.
Incluye guías de uso y documentación completa de la API. Ideal para que los usuarios principiantes comiencen rápidamente y aceleren su aprendizaje y práctica.
Ofrece más de 10 modelos de valoración, incluyendo opciones europeas, asiáticas, cesta, barrera, ratchet, binarias, lookback, lookback fijas y opciones snowball.
Introduzca datos reales de mercado según el escenario operativo y obtenga el precio estimado de la opción con un solo clic.
Consigue una aceleración de 10x en comparación con otras librerías de código abierto de terceros, reduciendo al mismo tiempo el consumo de memoria en un 10 % aproximadamente.
Inclusión de opciones en carteras de inversión para potenciar la rentabilidad o mitigar riesgos.
Soporte para la tarificación de bonos convertibles, depósitos estructurados y otros activos.
Facilita la ejecución masiva de pruebas retrospectivas (backtesting) y el ajuste ágil de parámetros.
Permite la valoración en tiempo real y la monitorización constante de grandes volúmenes de posiciones.