matlab计算期权隐含波动率的代码

时间: 2023-08-04 11:04:29 浏览: 223
计算期权隐含波动率的代码可以用MATLAB的Financial Toolbox中的blsimpv函数。blsimpv函数是根据Black-Scholes模型计算期权的隐含波动率的。 以下是一个示例代码: ```matlab % 假设期权信息如下: S = 100; % 标的资产价格 K = 100; % 行权价格 r = 0.05; % 无风险利率 T = 1; % 到期时间 MarketPrice = 10; % 期权市场价格 % 使用blsimpv函数计算隐含波动率 iv = blsimpv(S, K, r, T, MarketPrice); % 显示计算结果 fprintf('隐含波动率为 %.4f\n', iv); ``` blsimpv函数的参数含义如下: - S:标的资产价格 - K:行权价格 - r:无风险利率 - T:到期时间 - MarketPrice:期权市场价格 - iv:隐含波动率
相关问题

matlab计算期权隐含波动率的代码并画出波动率微笑图

计算期权隐含波动率的代码: ```matlab function [iv, K] = implied_volatility(S, K, r, T, C, type) % S: underlying asset price % K: strike price % r: risk-free interest rate % T: time to maturity (in years) % C: call option price % type: 'call' or 'put' tol = 1e-6; max_iter = 100; % Define the objective function if strcmp(type, 'call') obj_fun = @(sigma) (bsprice(S, K, r, T, sigma, type) - C)^2; elseif strcmp(type, 'put') obj_fun = @(sigma) (bsprice(S, K, r, T, sigma, type) - C)^2; end % Use fminbnd to find the implied volatility [iv, ~, exitflag] = fminbnd(obj_fun, tol, 1, optimset('MaxIter', max_iter)); if exitflag ~= 1 warning('Implied volatility not found'); end end function [price, delta, gamma, vega, theta] = bsprice(S, K, r, T, sigma, type) % S: underlying asset price % K: strike price % r: risk-free interest rate % T: time to maturity (in years) % sigma: volatility % type: 'call' or 'put' d1 = (log(S/K) + (r + 0.5*sigma^2)*T) / (sigma*sqrt(T)); d2 = d1 - sigma*sqrt(T); if strcmp(type, 'call') price = normcdf(d1)*S - normcdf(d2)*K*exp(-r*T); delta = normcdf(d1); gamma = normpdf(d1) / (S*sigma*sqrt(T)); vega = S*normpdf(d1)*sqrt(T); theta = (-S*normpdf(d1)*sigma/(2*sqrt(T)) - r*K*exp(-r*T)*normcdf(d2)) / 365; elseif strcmp(type, 'put') price = normcdf(-d2)*K*exp(-r*T) - normcdf(-d1)*S; delta = normcdf(d1) - 1; gamma = normpdf(d1) / (S*sigma*sqrt(T)); vega = S*normpdf(d1)*sqrt(T); theta = (-S*normpdf(d1)*sigma/(2*sqrt(T)) + r*K*exp(-r*T)*normcdf(-d2)) / 365; end end ``` 其中,bsprice函数计算了Black-Scholes期权定价公式中的期权价格、希腊字母(delta、gamma、vega和theta),implied_volatility函数使用fminbnd函数寻找隐含波动率。 绘制波动率微笑图的代码: ```matlab S = 100; % underlying asset price K = [80:5:120]; % strike prices r = 0.05; % risk-free interest rate T = 1; % time to maturity (in years) C = [20.54 16.06 12.36 9.36 7.05 5.30 4.03 3.11 2.46 1.99 1.68]; % call option prices P = [1.39 3.10 5.15 7.13 9.08 10.98 12.76 14.34 15.68 16.78 17.63]; % put option prices % Calculate implied volatilities for call options iv_call = zeros(size(K)); for i = 1:length(K) iv_call(i) = implied_volatility(S, K(i), r, T, C(i), 'call'); end % Calculate implied volatilities for put options iv_put = zeros(size(K)); for i = 1:length(K) iv_put(i) = implied_volatility(S, K(i), r, T, P(i), 'put'); end % Plot implied volatilities as a function of strike price plot(K, iv_call, 'b-', K, iv_put, 'r-'); xlabel('Strike price'); ylabel('Implied volatility'); title('Volatility smile'); legend('Call options', 'Put options'); ``` 其中,我们假设有11个不同的行权价,对应的看涨期权和看跌期权的价格分别为C和P。我们使用implied_volatility函数计算每个行权价对应的隐含波动率,并绘制出波动率微笑图。

求隐含波动率MATLAB代码

在MATLAB中计算隐含波动率通常涉及到期权定价模型,如Black-Scholes模型。这里提供一个简化版的黑斯利-欧普特(Heston)模型的示例,该模型考虑了波动性的波动性,这会影响隐含波动率的估计。以下是一个基本的MATLAB代码片段: ```matlab function implied_vol = heston_implied_vol(callPrice, strike, maturity, spot, riskFreeRate, sigma0, theta, kappa, rho, volVol) % 参数定义 r = riskFreeRate; T = maturity; % Heston模型参数 S = spot; % 股票价格 v0 = sigma0^2; % 初始波动率平方 delta = sqrt(v0); nu = kappa * (v0 - theta); % 稳定化项 d1 = (log(S / strike) + (r + 0.5 * v0) * T) ./ (delta * sqrt(T)); % 遍历寻找隐含波动率 tol = 1e-6; % 容忍误差 minVol = 0.01; % 最小波动率边界 maxVol = 1; % 最大波动率边界 implied_vol = fzero(@(vol)(blackScholes_call(callPrice, strike, maturity, S, r, vol) - callPrice), [minVol, maxVol], 'InitialGuess', delta); end % Black-Scholes公式计算欧式看涨期权价格 function bs_call = blackScholes_call(callPrice, K, T, S, r, sigma) d2 = (log(S / K) + (r - 0.5 * sigma^2) * T) ./ (sigma * sqrt(T)); bs_call = callPrice * normcdf(d2) - exp(-r * T) * S * normcdf(d2 + sigma * sqrt(T)); end ``` 这个函数`heston_implied_vol`接受实际期权价格、执行价格、到期时间、股票价格等输入,并尝试通过二分法找到满足Black-Scholes公式的价格的隐含波动率。 请注意,这只是一个简化的例子,实际使用时可能需要进一步处理边界条件、收敛性问题以及更复杂的金融工程库支持。另外,这个代码假设你已经安装了Financial Instruments Toolbox或类似的支持金融建模的工具箱。
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