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解析法Black-Scholes 模型：假设标的价格对数正态分布，通过公式计算不同到期日的收益概率（如 Delta 反映到期时行权概率）。
Monte Carlo 模拟：输入标的价格、波动率、利率等参数，模拟数千次路径，统计策略收益的概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）。
经验法历史波动率映射：用标的历史收益率分布（如 GARCH 模型拟合）替代对数正态假设，更贴近实际 “肥尾” 特征。
期权链反推：通过市场报价反推隐含概率分布（如利用期权价格构建风险中性密度函数），判断市场预期的关键价位（如持仓量集中的行权价）。
发布于2025-5-29 12:20 郑州
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发布于2025-5-29 14:32 北京
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