Option Pricing — Skill de Tooling

Pricing de opciones para backtesting y analisis. 5 metodos implementados, todos en flat Python + numpy (sin dependencias externas pesadas, sin abstracciones, sin clases). Cada funcion es ~100 lineas o menos y acepta escalares.

Performance objetivo (medida en este skill):

• Black-Scholes: 0.0012 ms/op (~800.000 opciones/seg)
• BAW (American closed-form): 0.0014 ms/op (~730.000 opciones/seg)
• Binomial N=500: 3 ms/op — 2000x mas lento que BS, pero preciso

Para la teoria detallada de cada metodo, ver references/REFERENCE.md.

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