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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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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[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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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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# 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
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
# 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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学习平台期权技巧讲解：1、波动率的分类1.HV：历史波动率(根据历史数据统计出来)。通过标的资产的价格算出回报率，只能反映过去的情况2.IV：隐含波动率(根据权利金推算出来)。任何一个期权都能够推算出这个期权价格所隐含的波动率，代表从现在开始到期权到期这段时间的波动率。3.RV：实际波动率。期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。二、波动率的
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2023-12-08 10:18:38
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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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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
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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波动率是用来描述标的资产(股票、指数、期货)的价格变化有多快的术语。标的资产价格波动率，在其他市场条件不变的情况下，与期权价格的变化是呈正相关关系。标的资产价格波动率越大，期权价格涨至执行价格的可能性越大，此时期权的实值方向转化的可能性越大，权利金也会相应增加。相反，价格波动率越小、期权变为实值期权的概率越小，权利金越低。当我们就期权而说到波动率时，有一类波动率是重要的，就是历史波动率。历史波动率
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2023-12-17 18:26:10
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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
# 使用 Python 实现曲线波动率分析
在金融领域，波动率是一项重要的指标，用于衡量资产价格波动的程度。Python 提供了丰富的库，可以帮助我们计算和分析波动率。本文将指导初学者逐步实现波动率计算，并用表格展示整个流程。
## 实现流程
以下是实现波动率计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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如何使用 DolphinDB 的 JIT 功能为计算过程加速？
原创
精选
2023-02-15 09:49:23
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在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。对于固定的无风险利率，描述为：通过使用这种模型，可以得出欧洲看涨期权的价格 。这是函数的描述。callHestonc
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2023-11-10 21:20:37
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前言前面三节课介绍了时间序列的基本知识、4种常见的时间序列模型及季节模型，这些模型一般都假设干扰项的方差为常数，然而很多情况下时间序列的波动有集聚性等特征，使得方差并不为常数。因此，如何刻画方差是十分有必要研究的。 本文介绍的ARCH、GARCH模型可以刻画出随时间变化的条件异方差。4.1 自回归条件异方差模型(ARCH)4.1.1 波动率的特征对于金融时间序列，波动率往往具有以下特征：（1）存在
# 使用Python计算金融市场波动率的完整指南
## 1. 概述
在金融领域，波动率衡量的是资产价格波动的程度。通常来说，波动率越高，风险也越大。使用Python计算波动率是金融分析中的常见任务。今天，我将指导你如何使用Python来实现这一目标。
### 2. 实现波动率的步骤
首先，我们来看一下整个实现过程的流程。我们将此过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-12 04:59:31
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