隐含波动率源自Black-Scholes公式，使用该公式可以为投资者带来巨大收益。隐含波动率是对期权合约标的资产未来波动性的估计。Black-Scholes 模型用于对期权定价。该模型假设标的资产的价格遵循几何布朗运动，具有恒定的漂移和波动性。
布莱克-斯科尔斯方程的输入参数包括波动率、标的资产价格、期权执行价格、期权到期时间以及无风险利率。通过这些变量，期权卖方理论上可以为其出售的期权设定合理的价格。
摘要
- 将包括期权价格在内的所有其他变量代入布莱克-斯科尔斯方程，即可得出隐含波动率估计值。
- 之所以称为隐含波动率，是因为它是期权市场隐含的预期波动率。
- 隐含波动率存在一些与波动率微笑和非流动性相关的缺陷。
- 在处理即将发生的事件（例如季度收益报告和股息声明）时，隐含波动率比历史波动率更为准确。
计算隐含波动率
与任何方程一样，当所有其他变量已知时，Black-Scholes 可用于确定任何单个变量。期权市场目前已经相当发达，因此我们已经知道许多期权的市场价格。将期权价格连同标的资产的价格、期权的执行价格、期权到期时间以及无风险利率代入 Black-Scholes 方程，就可以解出波动率。这个解就是期权价格隐含的预期波动率。因此，它被称为隐含波动率。
估算的好坏取决于用于获取估算的输入。最佳隐含波动率估算源自交易量大的证券的平价期权。
假设
Black-Scholes 模型做出了一些假设，这些假设可能并不总是正确的。该模型假设波动性是恒定的。实际上，它经常在移动。Black-Scholes 模型仅限于欧式期权，欧式期权只能在最后一天行使。但是，美式期权可以在到期前的任何时间行使。
布莱克-斯科尔斯模型和波动率倾斜
布莱克-斯科尔斯方程假设标的资产的价格变化服从对数正态分布。这种分布也称为高斯分布。资产价格通常具有显著的偏度和峰度。这意味着高风险的下跌趋势在市场上发生的频率比高斯分布预测的要高。
因此，对数正态基础资产价格的假设应该表明，根据 Black-Scholes 模型，每个执行价格的隐含波动率相似。自 1987 年市场崩盘以来，平价期权的隐含波动率一直低于价外期权或价内期权。这种异常现象的原因是市场价格大幅下跌的可能性更高。
这导致了波动率倾斜的出现。当将具有相同到期日的期权的隐含波动率绘制在图表上时，可以看到微笑或倾斜形状。这种现象也称为波动率微笑。由于波动率微笑，未经修正的 Black-Scholes 模型并不总是足以准确计算隐含波动率。
历史波动率与隐含波动率
布莱克-斯科尔斯方法的缺陷导致一些人更看重历史波动率而非隐含波动率。历史波动率是标的资产在前一段时间内的实际波动率。它通过测量标的资产在该时间段内与平均值的标准差来确定。
标准差是衡量价格变化与平均价格变化之间的差异的统计指标。该估计值与 Black-Scholes 方法的隐含波动率不同，因为它基于标的资产的实际波动率。但是，使用历史波动率也有一些缺点。随着市场经历不同的机制，波动率会发生变化。因此，历史波动率可能不是未来波动率的准确衡量标准。
隐含波动率和即将发生的事件
对于投资者来说，隐含波动率最重要的好处是，在某些情况下，它可以更准确地估计未来的波动率。隐含波动率考虑了市场参与者在确定期权市场价格时使用的所有信息，而不仅仅是过去的价格。
最好的例子可能是季度收益报告。股价有时会因积极的收益消息而大幅上涨。投资者知道这一点，因此他们愿意在季度收益公告临近时为期权支付更多费用。因此，隐含波动率也会在这些日期附近上升。股息声明、季度收益和其他即将发生的事件不能直接影响完全基于过去价格的任何波动率估计。
流动性问题
当期权市场流动性不足时，隐含波动率可能会非常不准确。缺乏流动性往往会使市场价格不稳定，缺乏理性。在极端情况下，单个业余交易员的错误可能会导致流动性不足的市场中期权价格极不合理。如果使用这些价格来估计隐含波动率，那么这些估计也会不准确。这可能是一个严重的问题，因为期权市场的许多部分都缺乏流动性。