python如何计算隐含波动率

在 Python 中，可以使用一些第三方库来计算隐含波动率，比如 py_vollib 和 implied_volatility。

以下是一个使用 implied_volatility 库的简单示例代码：

from math import log, sqrt, exp
from scipy.stats import norm
from implied_volatility import BlackScholes

def calc_implied_volatility(price, spot, strike, time_to_expiry, rate, option_type):
    """计算欧式期权的隐含波动率"""
    bs_model = BlackScholes(
        price=price,
        S=spot,
        K=strike,
        t=time_to_expiry,
        r=rate,
        flag=option_type
    )
    return bs_model.implied_volatility()

# 测试
price = 10.0  # 期权价格
spot = 100.0  # 标的资产价格
strike = 95.0  # 行权价格
time_to_expiry = 1.0  # 到期时间（年）
rate = 0.05  # 无风险利率
option_type = "c"  # 期权类型（看涨或看跌）

implied_volatility = calc_implied_volatility(price, spot, strike, time_to_expiry, rate, option_type)
print("隐含波动率为:", implied_volatility)

在上面的示例代码中，implied_volatility 函数接受期权的价格、标的资产价格、行权价格、到期时间、无风险利率和期权类型等参数，并使用 Black-Scholes 期权定价模型计算期权的隐含波动率。Black-Scholes 期权定价模型假设股票价格服从几何布朗运动，并且波动率是恒定的。因此，它需要一个初始的隐含波动率来计算期权价格，然后使用二分法迭代计算直到模型计算出的期权价格与实际价格相符，从而得到期权的隐含波动率。在 Python 中，可以使用 implied_volatility 库来方便地计算隐含波动率。

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最后

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