qmt量化交易策略小白学习笔记第60期【qmt编程之期权数据--基于BS模型计算欧式期权隐含波动率--内置Python】

qmt编程之获取期权数据

qmt更加详细的教程方法,会持续慢慢梳理。

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基于BS模型计算欧式期权隐含波动率

基于Black-Scholes-Merton模型,输入期权标的价格、期权行权价、期权现价、无风险利率、剩余天数、标的分红率,计算期权的隐含波动率

方法1:内置python
调用方法
内置python
复制代码
#encoding:gbk
def init(ContextInfo):
    pass

def after_init(ContextInfo):
    ContextInfo.bsm_iv(optionType,objectPrices,strikePrice,optionPrice,riskFree,days,dividend)
参数
字段 类型 说明
optionType str 期权类型,认购:'C',认沽:'P'
objectPrices float 期权标的价格,可以是价格列表或者单个价格
strikePrice float 期权行权价
riskFree float 无风险收益率
sigma float 标的波动率
days int 剩余天数
dividend float 分红率
返回

double

示例
复制代码
#encoding:gbk
import numpy as np

def init(ContextInfo):
    pass

def after_init(ContextInfo):
    # 计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0时,标的现价3.51元,期权价格0.0725元时的隐含波动率
    iv=ContextInfo.bsm_iv('C',3.51,3.5,0.0725,0.03,15)
    print(iv)
返回值
复制代码
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