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Story time before we begin

Learning Python isn’t the easiest thing to do. But consistency is really the key to arriving at a level that boosts your career.

We hear a lot about millennials wanting things to easy. In reality, there are a lot of young professionals who believe that they can do more for their companies but are being held back by the work cultures they are faced with at the onset of their careers.

Having been lucky enough to have found a job after my studies, I remember immediately feeling a wave of disappointment…

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Story time before we begin

I started out my career at an insurance company in France. Like most students right out of college, I was still very much under the impression that I had to know and do everything right to move up the career ladder. Almost as if there was an exam at the end of the year and that was when promotions were handed out. (Yes, I was this naive lol.)

I had one interesting conversation with one of my mentors at the time who insisted that I should not focus on being good…


J’ai débuté ma carrière dans une compagnie d’assurance en France. Comme la plupart des étudiants sortant de l’université, j’avais toujours l’impression que je devais tout savoir et tout faire correctement pour gravir les échelons de ma carrière. Presque comme s’il y avait un examen à la fin de l’année et c’est à ce moment-là que les promotions ont été distribuées. (Oui, j’étais aussi naïf lol.)

J’ai eu une conversation intéressante avec un de mes mentors à l’époque qui a insisté sur le fait que je devais plutôt me concentrer sur une chose et le faire assez bien pour me…

Dans la partie précédente, nous avons touché à l'intuition derrière le modèle de Heston. Dans cette partie nous allons aborder le sujet de la calibration.

Si vous avez déjà des devis d'options et des taux sans risque de Bloomberg / Reuters / Excel, vous pouvez passer directement à la section de calibration.

Vous pouvez trouver les fichiers .ipynb ou .py pour cette article sur notre GitHub.

Table des matières

  1. Introduction
  2. Pourquoi calibrer?
  3. Processus de calibrage: Intuition
  4. Web scrapping des quotes options
  5. Web scrapping des taux sans risque
  6. Définir la fonction objective
  7. Calibrer


Pour récapituler, nous avons montré dans la section précédente comment mettre…

Nous allons essayer de développer l’intuition derrière le modèle de Heston afin de pouvoir l'implémenter. Les démonstrations mathématiques sont moins importantes pour nous dans ce document.

Nous fournissons également la formule de pricing de base et les différents problèmes qui pourraient survenir lors du pricing avec ce premier.

Il vous suffit d‘avoir les notions de probabilité et les intégrales. Le reste n'est que des ajustements à ce que vous savez déjà.

Ce document est également disponible sur GitHub. Donc, si vous souhaitez obtenir les fichiers .ipynb ou .py, vous pouvez les trouver ici!

Table des matières

  1. Modèle de Black & Scholes
  2. De Black…

In this section, we review pricing of complex/exotic options using a Monte Carlo implementation of the Heston model.

We have seen how to calibrate the Heston model in the previous article. We will use the same parameters we obtained from that section.

I’ll use the simplest scheme available but it should serve as a template to more advanced schemes. The idea is to get the ball rolling and use what we do here as a template for more efficient schemes.

This section is a key component of options pricing. Many of the options today are in fact priced using Monte…

In the previous section, we went over the intuition behind the Heston model.

If you already have options quotes and risk free rates from Bloomberg/Reuters/Excel, you can skip directly to the calibration section.

To get the .ipynb and .py files, you can find these on our Github!

Table of Contents

  1. Recap
  2. Why Calibrate?
  3. Calibration process: Intuition
  4. Web scrapping for quotes
  5. Web scrapping for risk free rates
  6. Define the objective function
  7. Calibrate


As a recap, we showed how to implement this formula:

We want to try and get the intuition behind the model so that we can implement and use it. The derivation is less important to us in this document.

We also provide the base pricing formula and the different problems that could occur while pricing with the Heston model.

You only need to know about probability distributions and integrals. The rest is just adjustments to what you already know.

This document is also on GitHub. So if you want to get the .ipynb or .py files you can feel free to do so here!

Table of Contents

  1. Black Scholes Model
  2. From Black Scholes…

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