python计算历史波动率

Python中可以使用pandas和numpy等库来计算历史波动率。具体步骤如下：

1. 导入pandas和numpy库。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取历史价格数据，例如从CSV文件中读取数据，可以使用pandas的read_csv函数。

df = pd.read_csv('price_data.csv')

3. 计算收益率，即每日价格变化的百分比。

returns = df['Close'].pct_change()

4. 计算收益率的标准差，即波动率。

volatility = np.sqrt(returns.var() * 252)

其中252是一年中交易日的数量，可以根据具体情况进行修改。

通过以上步骤，就可以得到历史波动率。请注意，这只是简单的历史波动率计算方式，实际应用中可能需要考虑更多因素，例如股票的风险等级等。