一些交易员错误地认为波动率是基于股价的方向性趋势。并非如此。根据定义，波动率仅指股价的波动幅度，而不考虑方向。作为个人交易员，你只需二种形式的波动性：历史波动性和隐含波动性。（除非当交易对你不利时，你的情绪变得特别不稳定，在这种情况下，你也应该为此担忧。）历史波动率在教科书中被定义为“过去股价变动的年度化标准差”，但与其说这让你感到无聊，不如说这是股价在一年期间内每天的波动幅度。即使现在100美元
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16章 局部波动率模型——对冲比率及奇异期权估值局部波动率模型中的对冲比率之前已经证明，对
转载
2024-01-01 11:54:43
100阅读
# Python 中的历史波动率分析
在金融市场中，波动率是衡量资产价格变动幅度的一个重要指标。历史波动率（Historical Volatility, HV）是通过对过去一段时间内资产价格的波动程度进行统计分析得出的。本文将介绍如何使用Python进行历史波动率的计算，并展示其在实际应用中的重要性。
## 1. 历史波动率的定义
历史波动率是通过计算过去一段时间内资产价格的日收益率的标准差
原创
2024-07-22 03:16:23
79阅读
伦敦银可以说是贵金属市场上获利能力最好的投资品种之一，如果投资者在每天的行情当中能够找到引爆点，作为自己介入的时机，那么账户的收益将呈现出现爆发性的增长。但投资者怎样才能做到这一点呢?我们认为平均真实波幅指标ATR可以派上用场。 ATR的全称是Average True Range——平均真实波动幅度均值指标，在1978年由J. Welles Wilder在提出，原理是取一定时间周期内的价格波
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
转载
2024-08-19 20:28:15
77阅读
# Python 中的历史波动率计算
在金融市场中，波动率是衡量资产价格波动程度的重要指标。历史波动率（Historical Volatility）是指在特定时间内，资产价格相对于其平均值的波动程度。在这篇文章中，我们将介绍历史波动率的概念、计算方法以及如何使用 Python 实现这一计算。
## 一、波动率的概念
波动率可以简单理解为价格变动的剧烈程度。较高的波动率表示价格波动大，风险更高
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
转载
2023-12-08 10:18:38
150阅读
# 如何用Python计算股票历史波动率
## 概述
在股票市场中，波动率是一个重要的指标，它反映了股票价格的波动程度。计算股票历史波动率可以帮助投资者了解风险水平，并作出相应的投资决策。本文将介绍如何使用Python计算股票的历史波动率，适合刚入行的小白开发者学习。
## 步骤
下面是计算股票历史波动率的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取股票历
原创
2024-02-24 06:04:02
142阅读
# 如何使用Python计算历史波动率时间窗口
历史波动率是评估金融资产价格波动性的重要指标，通常用于风险管理和投资决策。本文将详细教你如何在Python中计算历史波动率，并明确整个实现过程的步骤。
## 实现步骤
以下是实现历史波动率的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
原创
2024-08-05 03:55:30
166阅读
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3 软件架构4 工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目
转载
2024-09-24 09:30:44
41阅读
# Python计算30天历史波动率
## 引言
在金融业中，波动率是衡量资产价格变动程度的重要指标。对于投资者来说，了解资产的历史波动率可以帮助其评估风险和做出更明智的投资决策。本文将介绍如何使用Python计算30天的历史波动率，包括相关概念、代码实现以及一些示例。
## 什么是历史波动率？
历史波动率，是指过去一段时间内价格变动的标准差，通常用于衡量市场的波动程度。简单来说，波动率越
原创
2024-08-15 08:14:56
324阅读
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，
转载
2023-10-27 17:26:13
238阅读
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
转载
2023-11-10 21:20:37
5阅读
# 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
137阅读
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
转载
2023-10-20 23:49:00
135阅读
.NET中实现金融股票的一些简单算法(精简处理)(波动率，收益率，年化，夏普比率等算法简化)最近接手一个关于股票的系统，显示端需要显示一些庞大且可分析性的比率数据，其中就用到了一些简单且实用的算法（标题中的各个公式，不论是书上还是其他朋友总结出来总会有一些出入，这里只参考工作日情况**非自然日算式方式这个算法普伦是夏普或者波动都和不同的场景有一些出入，根据个人的实际情况，可以进行适当修改首先，公式
转载
2023-10-09 21:56:51
7阅读
波动率 Python是一个涉及数据分析与处理的热门话题，特别在金融与统计领域，波动率这一概念尤为重要。接下来，我们将一步一步探讨如何在Python环境下解决波动率的相关问题，从协议背景到逆向案例，详细讲解每一个步骤和细节。
### 协议背景
首先，让我们从波动率的概念和背景入手。波动率常用于金融领域，表示某一资产价格的波动程度。理解这一点对于后续的分析至关重要。以下是波动率和Python之间的关
# 波动率与Python：一种数据分析的视角
波动率（Volatility）是金融领域用来衡量资产价格变动强度的一个重要指标。在投资分析、风险管理及资产定价领域，波动率扮演着至关重要的角色。在这篇文章中，我们将使用Python来计算和可视化波动率，帮助大家更好地理解波动率的含义以及其在金融市场中的作用。
## 波动率的基本概念
波动率是指某一资产在一定时间内价格变动的程度，通常用标准差来表示
# 使用Python分析波动率
波动率是金融市场中一个重要的概念，它衡量了资产的价格波动程度。简单来说，波动率越大，价格波动越剧烈，风险也相应增大。本文将介绍如何使用Python分析波动率，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 波动率的定义
波动率（Volatility）可以从多个角度进行定义。通常我们将其分为历史波动率和隐含波动率。历史波动率是基于过去价格数据计算出的波动
Kaggle 上近日发布了一个时间序列方向的新赛：Optiver Realized Volatility Prediction，即“ 股票市场波动率预测 ”比赛。奖金10W美刀，要求参赛者构建模型预测不同行业数百只股票的短期波动。 这是一个 时间序列预测 的任务，整体难度不大，适合机器学习/深度学习初学者参加。此外，本次比赛还涉及到金融行业的 量化交易 知识，对此感兴趣的同学千万不要错过。波动率
转载
2023-12-27 17:03:21
12阅读
