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Black-Scholes 方程的导数为我们提供 delta
, IV
,以及每个单独期权合约的其他“希腊语”(又名导出期权隐含波动率的方程非常容易获得)。
问题:
Q1:
券商如何结合IV
读取到期周期中链中所有单个期权的读数,正确权衡它们,考虑波动性偏差等因素,并得出到期时的整体隐含波动率,以代表整个链的隐含波动率?
<强> Q2:
有什么通用的方法吗?
最佳答案
如果“链”是指所有执行/到期的相同类型的所有活跃交易的期权,那么您要问的是银行/经纪商如何将整个波动率表面与所有观察到的价格相匹配。这同时解释了 vol smile 和 vol skew。
通常,您需要以额外的自由度扩展布莱克斯科尔斯模型,以产生常见的微笑和/或倾斜行为。一种常见的模型是 SABR 模型,它与 Black Scholes IV 具有良好的闭合形式关系,并再现 vol skew 而不是 vol smile(术语结构),称为动态 SABR 模型的扩展也产生 vol smiles,还有 Heston 模型,它展示了音量偏差和微笑。
关于trading - 如何导出期权链的整体隐含波动率 (IV),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36437512/
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