期权定价是所有金融应用领域最复杂的数学问题之一，理论界对期权定价有多种方法，但实践中运用较多的是Black―Scholes模型（以下简称BS模型）和二叉树模型。
BS模型由布莱克（Black）与斯科尔斯（Scholes）在20世纪70年代提出，并荣获诺贝尔经济学奖。该模型认为，只有价格的当前值与未来的预测有关，变量过去的历史与演变方式与未来的预测不相关。二叉树模型是对BS模型的简化，更适用于美式期权的定价。二者均为基于无风险套利的定价模型，可互为补充。
然而，任何定价模型都有诸多假设条件，与市场实际情况存在差距，在实际应用中应当加以考虑。
以下是一些主要的期权定价方法的整理：
Black-Scholes 模型
Black-Scholes 模型是最经典的期权定价模型之一，适用于欧式期权。该模型基于对资产价格的对数正态分布进行建模，考虑了标的资产价格、执行价格、剩余时间、无风险利率和标的资产的波动率等因素。
Binomial 模型
Binomial 模型是一种离散时间模型，适用于欧式和美式期权。该模型通过将时间分割成若干步，模拟标的资产价格的未来发展，以计算期权的价格。
Trinomial 模型
Trinomial 模型是 Binomial 模型的一种扩展，它允许标的资产价格在每一步有三种可能的变动。这种模型相对于 Binomial 模型更为精确。
Monte Carlo 模拟
Monte Carlo 方法通过随机模拟大量可能的标的资产价格路径，然后计算期权价格的期望值。这是一种灵活的方法，适用于各种类型的期权和复杂的市场情境。
实证波动率模型
一些模型使用实际市场观察到的波动率数据，例如历史波动率或隐含波动率，来进行期权定价。这些模型通常更加灵活，可以适应市场实际情况。
数值解方法
数值解方法涉及使用数值技术（如有限差分法或有限元法）来解决偏微分方程，这些方程描述了期权价格随时间和资产价格的变化。这些方法对于处理更为复杂的期权和情境非常有用。
每种方法都有其优点和局限性，选择哪种方法通常取决于期权类型、市场情况和投资者的需求。在实际应用中，通常会结合多种方法和模型来进行综合分析。
