19、Python 循环与隐含波动率

Python 循环与隐含波动率

在金融计算和数据分析中，Python 是一种强大的工具。本文将介绍 Python 中循环的使用，以及如何利用循环来计算隐含波动率、净现值（NPV）、内部收益率（IRR）等金融指标，同时还会涉及到一些优化方法和搜索算法。

1. 隐含波动率的估计

隐含波动率是金融领域中一个重要的概念，它反映了市场对未来资产价格波动的预期。我们可以通过给定的输入值来估计隐含波动率。

# 假设输入值
S = 40
X = 40
T = 1.  # 12 个月
r = 0.1
put_price = 1.501

# 调用函数估计隐含波动率
# 这里假设 implied_vol_put_min 函数已定义
result = implied_vol_put_min(S, X, T, r, put_price)
print('k, implied_vol, put, abs_diff')
print(result)

上述代码中，我们通过调用 implied_vol_put_min 函数来估计隐含波动率。该函数的逻辑是，先给 min_value 赋一个较大的值（如 100），然后从一个较小的 sigma 值（如 0.0002）开始，计算对应的看跌期权价值，并计算其与实际看跌期权价格的绝对差值。如果该差值小于 min_value ，则更新 min_value 和对应的 sigma 值。不断重复这个过程，直到