DX 库快速入门：隐含波动率和模型校准

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文

课程背景

本节内容说明了如何计算隐含波动率以及如何校准一个模型的VSTOXX波动率指数看涨期权报价。 示例对总共一个月的数据实施了校准。

学习目标

• 熟悉 VSTOXX 期货数据、期权数据

• 学习计算市场报价的隐含波动率

• 根据特定的市场数据，进行期权建模

• 学习校准函数本身，分析校准结果

  
  

1. from dx import *
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. import seaborn as sns; sns.set()

复制代码

一、VSTOXX 期货 & 期权数据

首先，我们用pandas库的HDFStore加载vstoxx数据到DataFrame对象（来源：eurex，cf. http://www.eurexchange.com/advanced-services/ ）

1. h5 = pd.HDFStore('./data/vstoxx_march_2014.h5', 'r')
   
2. vstoxx_index = h5['vstoxx_index']
   
3. vstoxx_futures = h5['vstoxx_futures']
   
4. vstoxx_options = h5['vstoxx_options']
   
5. h5.close()

复制代码

VSTOXX指数为2014年第一季度。

1. %matplotlib inline
   
2. vstoxx_index['V2TX'].plot(figsize=(10, 6))

复制代码

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1181239b0>

以上内容转自 数析学院，如需完整内容可以直接查看原文

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关键词：数据分析 DX库 程序