以下是一些常见的计算波动率的方法：
历史波动率
简单波动率计算公式：根据历史价格数据，用每天的收盘价与前一天的收盘价之间的差值来计算。
对数收益率波动率计算公式：先计算每天的对数收益率，再求这些对数值的标准差，最后乘以一年中包含的时段数量的平方根，得到年化波动率。
利用日频计算月频波动率：假设对某资产的月波动率感兴趣，有该资产的日收益率数据，设(r_t^m)是该资产第(t)个月的对数收益率，第(t)个月共有(n)个交易日，所有日对数收益率为({ r_{t,i} }{i=1}^n)，则(r_t^m = \sum{i=1}^n r_{t,i})。设各收益率序列的条件方差存在，记(F_{t-1})为截止到(t-1)个月为止的信息，则(\text{Var}(r_t^m | F_{t-1}) = \sum_{i=1}^n \text{Var}(r_{t,i} | F_{t-1}) + 2 \sum_{i隐含波动率
定义及计算原理：隐含波动率是通过期权价格反推出来的波动率。假定市场上的期权或者权证的交易价格满足Black-Scholes-Merton（BSM）期权定价公式，将标的资产价格、执行价格、利率、期限四个基本参数和期权的实际交易价格作为已知量代入定价公式中，从而可以得到期权当前的市场价格所隐含的波动率。
特点及应用场景：能够反映市场对未来股票价格波动的预期，对于期权交易者具有重要的参考价值。但计算过程较为复杂，需要对期权定价模型有深入的理解，并且其结果可能受到市场情绪等非理性因素的影响。
已实现波动率
定义及计算原理：是在(t)时刻的信息的基础上对(t)时刻的波动率进行衡量，是采用高频金融时间序列对资产波动率进行测度的方法。所谓高频，指的是以天、小时、分钟以及秒为频率所采集的金融时间序列。
特点及应用场景：与GARCH等波动率预测模型不同，已实现波动率更侧重于对当前时刻波动率的直接衡量，在高频交易和短期风险管理中具有重要应用。
GARCH波动率
定义及计算原理：由Robert Engle于1982年提出的ARCH模型发展而来，Bollerslev在1986年建立了广义自回归条件异方差(GARCH)模型，用于估计和预测波动率。该模型考虑了波动率的时变性和集聚性，能够更好地捕捉股票价格波动的特征。
特点及应用场景：能够动态地估计波动率，对于预测短期波动率有一定的优势。但模型参数的估计较为困难，需要一定的专业知识和数据处理能力。
波动率锥
定义及计算原理：通过增加波动率估计的时间区间，将标的资产历史波动率的分布进行了刻画，为波动率的分析与预测提供了一种新的思路。具体的，通过划分不同的时间区间分别计算标的资产的历史波动率，并分别得到不同时间周期历史波动率的分位点，以横轴表示时间周期，纵轴表示年化历史波动率的各分位数，就得到了标的资产的波动率锥。
特点及应用场景：波动率锥的使用主要基于波动率具有均值回归的特性，当波动率远高于（或远低于）历史波动率的高分位数（或低分位数）时，波动率最终会回落（或回升）到平均水平。

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