1. 历史波动率:通过计算标的资产过去一段时间内价格的波动情况来估计未来的波动率。具体计算方法是,先计算标的资产价格的对数收益率,然后求出这些对数收益率的标准差,最后将标准差年化即可得到历史波动率。
例如,假设某标的资产在过去30个交易日的收盘价分别为$P_1, P_2, \cdots, P_{30}$,则其对数收益率$r_i$为:$r_i = \ln(P_i/P_{i-1})$,其中$i = 2, 3, \cdots, 30$。然后,计算这些对数收益率的标准差$\sigma$:$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=2}^{30}(r_i - \overline{r})^2}{30 - 1}}$,其中$\overline{r}$为对数收益率的平均值。最后,将标准差年化,假设一年有252个交易日,则年化历史波动率$\sigma_{annual}$为:$\sigma_{annual} = \sigma \times \sqrt{252}$。
2. 隐含波动率:通过期权的市场价格反推出来的波动率。隐含波动率是市场对期权价格的一种预期,它反映了市场参与者对标的资产未来价格波动的看法。计算隐含波动率需要使用期权定价模型,如Black-Scholes模型、二叉树模型等。
以Black-Scholes模型为例,该模型的公式为:$C = S \times N(d_1) - K \times e^{-rt} \times N(d_2)$,其中$C$为期权价格,$S$为标的资产价格,$K$为期权行权价格,$r$为无风险利率,$t$为期权剩余期限,$N(d)$为标准正态分布的累积分布函数,$d_1$和$d_2$的计算公式为:$d_1 = \frac{\ln(S/K) + (r + \frac{\sigma^2}{2})t}{\sigma\sqrt{t}}$,$d_2 = d_1 - \sigma\sqrt{t}$。
在已知期权价格、标的资产价格、行权价格、无风险利率和期权剩余期限的情况下,可以通过迭代法或其他数值方法求解出隐含波动率$\sigma$。
需要注意的是,期权波动率的计算方法较为复杂,且不同的计算方法可能会得到不同的结果。在实际应用中,投资者可以根据自己的需求和经验选择合适的计算方法,并结合市场情况和其他因素进行分析和判断。
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发布于2025-9-21 19:07 北京


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