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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# 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 |
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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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隐含波动率的计算 通过BS公式无法反解出隐含波动率，常用的求解方法有牛顿迭代法和二分法。牛顿迭代法 主要思路是，先设定一个初始波动率值，比如20%；然后建立一种迭代关系：如果由初始波动率值得到的期权价格高于市场价格，那么初始波动率减少一定的量（因为期权价格与波动率成正比），反之增加，如此迭代；直到计算出的期权价格越来越逼近市场真实价格，可设置一个阈值，比如二者之差的绝对值小于一个基点就认为它们
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2023-11-30 11:31:24
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# Python计算漂移率和波动率的入门指南
在金融领域中，漂移率（Drift Rate）和波动率（Volatility）是两个重要的指标，用于衡量资产的价格变化和风险。本文将带你逐步了解如何在Python中计算这两个指标。以下是整个流程的概述。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 | 代码实现 |
| ---- | --
文章目录概述一、数据整理1.时间格式转换2.训练集和测试集3.原始股票对数收益率数据展示二.朴素法1.计算即可视化2.RMSE检测3.ADF平稳性检测三. 简单平均法1.概述四.简单移动平均法1.概述2. 5日，10日，15日简单移动平均法3.RMSE检验4.ADF平稳性检验五.指数平滑法1.概述2.一次指数平滑法2.二次指数平滑法3.三次指数平滑法总结 概述根据前一篇文章算计算出来的股票对数收
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2023-09-23 15:03:07
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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
文章目录1. 导言1.1 基本定义1.2 预测评估指标2. 移动、平滑、评估2.1 滑动窗口估计2.1.1 moving average2.1.2 weighted average2.2 指数平滑2.2.1 exponential smoothing2.2.2 double exponential smoothing2.2.3 Triple exponential smoothing2.3 时间
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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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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# 组合波动率计算与应用
在金融市场中，波动率是衡量资产价格变化幅度的重要指标，它影响着投资策略和风险管理。在现代投资组合理论中，组合波动率的计算帮助投资者理解其资产组合的风险特征。本文将介绍组合波动率的基本概念，并提供相应的Python实现代码示例，帮助大家更好地理解和应用这一重要概念。
## 什么是组合波动率？
组合波动率是指一组资产共同组成的投资组合的波动程度。与单个资产的波动率不同，
# Python GARCH模型计算波动率的入门指南
在金融分析中，波动率是一个非常重要的指标，GARCH（广义自回归条件异方差）模型是一种常用的计算波动率的方法。对于刚入行的小白来说，理解并实现GARCH模型的计算过程可能会有些困难。本文将为您提供详细步骤和代码示例，帮助您顺利完成这一任务。
## 整体流程
下面是实现Python GARCH模型计算波动率的基本流程：
| 步骤 | 说明
# 计算每日波动率的Python实践
在金融市场中，波动率是衡量资产价格变化幅度的重要指标。波动率越高，表示价格的变动越剧烈，投资风险也相对较大。在本文中，我们将学习如何使用Python计算每日波动率，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是每日波动率？
每日波动率通常是指资产在每日交易中价格的标准差，反映了价格变动的幅度。波动率的计算不仅可以帮助投资者评估风险，还可以用于构建投资组合和制定
# 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
波动率模型：期货波动率VS现货波动率1. 主要思想2. 模型推导3. 参数估计4. 模拟实验 Fackler, P. L., & Tian, Y. (1999). Volatility models for commodity markets.1. 主要思想期货价格的波动率和期权的隐含波动率依赖于基本面因素，尤其是现货的价格。（期权的隐含波动率暂时不关心） 其中，是期货价格的波动率，是现
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2024-05-20 15:33:46
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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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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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均值方差相关指标根据不同的风险度量方式，风险调整的收益指标包括多种，其中较为常见的是基于均值-方差模型调整的收益指标。这类指标基于马科威茨的均值-方差模型和CAPM模型，采用收益率的标准差（波动）或者β系数来衡量市场风险的大小。有几种风险收益指标往往是相对通用的，海外不少对冲基金使用这些指标来反映其风险收益特征。这些指标主要包括夏普比率(Sharp Ratio)、索提诺比率(Sortino Rat
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2024-01-09 18:47:40
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# 计算MySQL中的波动率
波动率（Volatility）是金融领域中常用的概念，用于衡量资产价格的变化程度，是一种重要的风险指标。在金融建模和风险管理中，波动率的计算是非常重要的一环。在MySQL数据库中，我们可以通过计算历史数据的标准差来获取波动率。
## 波动率的计算方法
波动率通常使用历史数据的标准差来进行计算，标准差是一种衡量数据分散程度的统计量。计算波动率的方法如下：
1.
原创
2024-03-02 06:45:29
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