目录1. 定义及方法1.1 隐含波动率1.2 BSM二分法2. 代码实现2.1. 数据获取2.2 计算数值2.3 批量测算及作图 2.4 完整代码 3. 总结免责声明：本文由作者参考相关资料，并结合自身实践和思考独立完成，对全文内容的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。同时，文中提及的数据仅作为举例使用，不构成推荐；文中所有观点均不构成任何投资建议。请读者仔细阅读本声明，若读
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2024-08-27 19:19:22
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这学期会时不时更新一下伊曼纽尔·德曼（Emanuel Derman） 教授与迈克尔B.米勒（Michael B. Miller）的《The Volatility Smile》这本书，本意是协助导师课程需要，发在这里有意的朋友们可以学习一下，思路不一定够清晰且由于分工原因我是从书本第13章写起，还请大家见谅。第17章 关于局部波动率的一些总结局部波动率的优点和缺点优点在布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM
读书笔记文献：”Which Free Lunch Would You Like Today, Sir?: Delta Hedging, Volatility Arbitrage and Optimal Portfolios. 作者：Riaz Ahmad, Paul Wilmott 摘要：基于不同的波动率，对香草期权进行delta对冲，并检验对冲收益的统计性质。对于单个期权或相同标的的期权组合，作者
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2024-01-29 02:07:37
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隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现import numpy as npdef incremental_search(f,a,b,dx):fa=f(a)c=a+dxfc=f(c)n=1while np.sign(fa)==np.sign(fc):if a>=b:return a-dx,na=cfa=fcc=a+dxfc=f(c)n+=1
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2023-10-20 23:49:00
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前言这其实是我们一次课程作业，以上证50ETF期权为例说明波动率微笑现象。按习惯我先上网搜了一下看有没有前辈写过这样的代码，毕竟重复造轮子不好嘛。没想到真的有但是这份代码有个问题，就是需要自己手动搜集数据，而且输出的数据不是标准的DataFrame。趁着做作业的机会，我借鉴并改写了作者的代码，主要实现了以下改进：使用plotly作图，生成可交互式图像。利用tushare自动拉取数据，
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2023-10-27 17:26:13
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matlab求解资产隐含波动率及无风险利率初探.doc 1MATLAB求解资产隐含波动率及无风险利率初探APRIMARYEXPLOREINTOFLUCTUATIONSTANDARDDEVIATIONANDNONRISKINTERESTOFANASSETVIAMATLAB吴义能1本文发表于武汉金融2013年第2期，抄袭本论文的成果将受到法律的严惩。摘要按传统方法，布莱克舒尔茨期权定价公式参数中波动率
隐含波动率是期权市场投资者对未来标的资产实际波动率的预期，这种预期已经反映在期权的定价过程中。理论上，获取隐含波动率并不复杂，因为期权定价模型提供了期权价格与五个基本参数（标的资产价格St、行权价X、无风险利率r、剩余到期时间T-t和波动率σ）之间的定量关系。只需将其中前四个基本参数和期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型，就能解出唯一的未知量σ，即隐含波动率的大小。因此，隐含波动率可以被理
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2024-08-19 20:28:15
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期权隐含波动率计算在金融领域具有重要意义。本博文将详细解析用Java实现隐含波动率的计算过程，我们将涵盖从背景定位、演进历程、架构设计，到性能攻坚和故障复盘的全过程，最后总结出可复用的方法论。
### 背景定位
在金融市场中，期权是一种复杂的金融工具，其价格受多种因素影响。隐含波动率（Implied Volatility, IV）是特定期权价格中隐含的市场预期波动率，常用作市场情绪的晴雨表。随
# Java 计算期权隐含波动率的实现指南
计算期权隐含波动率（Implied Volatility, IV）是金融工程中的一个重要任务。它是指市场认为某个期权的未来波动性。本文将教你如何在Java中实现计算期权隐含波动率的功能。
## 流程概览
在开始之前，我们先梳理出整个实现过程的步骤。以下是我们实现的流程图与步骤列表：
```mermaid
flowchart TD
A[步骤
[摘 要]期权价格依赖于标的产品的价格、执行价格、无风险利率、从目前到期权到期的时间、基础资产的波动率等变量。欧式期权定价和银行波动率的应用是金融工程领域研究的重要内容。本文利用MATLAB工具箱实现对欧式期权定价的求解,并进一步探讨隐含波动率在投资实践中的应用。[关键词] MATLAB 欧式期权 隐含波动率一、引言期权,是指双方当事人达成某种协议,期权买方向期权卖方支付一定费用,取得在未来到期日
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2024-06-05 04:19:37
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波动率的期限结构波动率期限结构描述的是隐含波动率会随期权剩余期限的不同有所变化。平价期权的波动率与期权剩余期限之间的常见的关系是：当短期波动率非常低时，波动率函数是期权剩余期限时间的增函数；当短期波动率较高时，波动率函数是期权剩余期限时间的减函数。这与波动率均值回复的规律有关。从长期来看，波动率大多表现出均值回归，即到期日接近时，隐含波动率变化较剧烈，随着到期日的延长，隐含波动率将逐渐向历史波动率
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2024-07-12 15:25:59
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期权波动率历史波动率：基于历史行情计算出来的历史波动率我们现在站在现实时点B回顾过去，从A到B这段时间的历史行情我们是知道的，但是基于过去一段时间，标的价格的历史数据计算出来的波动率，就是历史波动率，上面例子中X和Y股票的波动率，就属于历史波动率。历史波动率用来反映标的价格，在过去一段时间的波动水平隐含波动率：预测的波动率同样站在现在这个时间点B我们不仅可以回顾过去，还可以展望未来，虽然未来的标的
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2024-08-30 13:12:25
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# 如何用Python计算期权的隐含波动率
## 背景
隐含波动率是一个很重要的金融指标，它代表了市场对某个资产未来波动性的预期。在期权交易中，计算期权的隐含波动率可以帮助我们更好地了解市场对未来波动性的看法，从而做出更准确的交易决策。
## 问题描述
假设我们有一个欧式期权，我们知道期权的当前价格、行权价格、无风险利率、剩余期限和标的资产的当前价格。我们想要通过Python计算出该期权的
原创
2024-07-13 05:33:38
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在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。1. colnames(SPY
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2023-06-01 11:32:21
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不要盲从年化波动率指标。目前金融理论中主要用投资标的的波动性（比如年化波动率）来衡量其风险，这是有偏颇的。波动是一种重要风险，甚至是主要的风险，但绝对不是全部风险。一、定义Wind波动率 【释义】 将指定区间按照设定的周期分割为若干个样本区间，然后计算指定周期的平均收益率标准差。例如：指定周期=月，则计算结果为为月收益率的标准差。【算法】波动率={∑[(Ri-∑Ri／N)2]／(N-1)}0.51
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2023-11-21 16:18:31
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# Python计算波动率的实现流程
本文将介绍如何使用Python计算波动率，帮助刚入行的小白快速掌握这一技能。首先，让我们通过以下表格展示整个实现流程的步骤。
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 收集股票或资产的历史价格数据 |
| 2 | 计算价格的对数收益率 |
| 3 | 计算对数收益率的标准差 |
| 4 | 标准差除以均值乘以年化因子，得到波动率 |
原创
2023-08-26 08:27:08
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# 在 Python 中计算波动率
波动率是金融领域中的一个重要指标，它衡量了资产价格波动的程度。在本文中，我们将通过 Python 实现波动率的计算，帮助初学者理解这一过程。
## 流程概述
我们可以将整个波动率计算的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
为了降低风险，投资者在购买股票时往往会构建一个投资组合，以对冲风险和最大获益。在投资组合中，描述该投资组合效果的两个重要变量是预期收益率及其波动率。1.投资组合的预期收益率 预期收益率的计算公式为： E（R）=E（ )= ][ 其中，表示投资组合中第i支股票的权重，通常为股票市值占投资总值的比例，满足。而E（）表示第i支股票的预期收益率，通常用该股票过去的收益率均值表示。 假设我们任选5支股票（就
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2023-10-18 22:35:19
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一、电磁波基本概念和数学表示 1.1电磁场波动性质的由来图1 麦克斯韦方程麦克斯韦方程是一组一阶矢量微分方程，它指出了电场和磁场之间的相互关系，而波动方程则揭示了电磁场的波动性：图2 波动方程1.2均匀平面波在理想介质中的表示 通过理想情况下对波动方程的求解我们可以获得均匀平面波的表达：图3 均匀平面波求解过程其中第一项表示沿+z方向传播的波，第二项则与之相反，表示沿-z方向传播的波，其表达式
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2024-01-26 09:12:17
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在金融数据分析中，使用Python的ARCH模型进行逐月计算波动率是一个常见的需求。这篇博文将详细记录处理此问题的各个方面，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和迁移方案，力求为读者提供全面的技术参考。
### 备份策略
为了确保数据的安全性，我们需要制定清晰的备份策略。这包括数据备份的周期性和所使用的存储介质对比。以下是我们的周期计划和存储介质对比表格：
```merma
