隐含波动率是期权定价模型的参数组成部分，例如 Black-Scholes 模型，它给出了期权的市场价格。隐含波动率显示了市场对未来波动率的看法。
由于隐含波动率是前瞻性的，它有助于我们衡量对股票或市场波动率的情绪。然而，隐含波动率并不能预测期权的走向。在本文中，我们将回顾如何使用Black-Scholes 模型计算隐含波动率的示例，并将讨论计算隐含波动率的两种不同方法。
要点
- 隐含波动率是 Black-Scholes 公式的几个组成部分之一，这是一种数学模型，用于估计期权合约等金融工具随时间的定价变化。
- Black-Scholes 模型的其他五个输入是期权的市场价格、标的股票价格、执行价格、到期时间和无风险利率。
- 迭代搜索是一种使用 Black-Scholes 公式计算隐含波动率的方法。
- 交易者可以将历史波动率与隐含波动率进行比较，以潜在地确定是否存在可能影响股票价格的潜在事件。
布莱克-斯科尔斯公式
Black-Scholes 模型，也称为 Black-Scholes-Merton 模型，由三位经济学家——Fischer Black、Myron Scholes 和 Robert Merton 于 1973 年开发。它是一种数学模型，用于预测金融工具随时间的定价变化，例如股票、期货或期权合约。从这个模型中，三位经济学家推导出了布莱克-斯科尔斯公式。
自推出以来，Black-Scholes 公式已广受欢迎，并促成了期权交易的快速增长。投资者在全球金融市场广泛使用该公式来计算欧式期权（一种金融证券）的理论价格。这些期权只能在到期时行使。
Black-Scholes 模型不考虑在期权有效期内支付的股息。
隐含波动率输入
隐含波动率不能直接观察到，因此需要使用 Black-Scholes 模型的其他五个输入来求解，它们是：
隐含波动率的计算方法是取期权的市场价格，将其输入 Black-Scholes 公式，然后反向求解波动率的值。但是有多种计算隐含波动率的方法。一种简单的方法是使用迭代搜索或反复试验来找到隐含波动率的值。
迭代搜索
假设当股价为83.11美元、执行价格为 80 美元、无风险利率为 0.25%、时间到期是一天。在给定上述参数的情况下，通过在期权定价模型中输入不同的隐含波动率值，可以使用 Black-Scholes 模型计算隐含波动率。
例如，首先尝试 0.3 的隐含波动率。这使得看涨期权的价值为 3.14 美元，太低了。由于看涨期权是一个递增函数，因此波动性需要更高。接下来，尝试 0.6 作为波动率；这使得看涨期权的价值为 3.37 美元，太高了。尝试 0.45 的隐含波动率得到 3.20 美元的期权价格，因此隐含波动率在 0.45 和 0.6 之间。
可以多次执行迭代搜索过程来计算隐含波动率。在本例中，隐含波动率为 0.541，即 54.1%。
历史波动率
与隐含波动率不同，历史波动率是指在给定时期内实现的波动率，并回顾过去的价格变动。使用隐含波动率的一种方法是将其与历史波动率进行比较。
从上面的例子中，如果 WBA 的波动率为 23.6%，我们回顾过去 30 天，观察到历史波动率计算为 23.5%，属于中等波动水平。如果交易者将此与当前的隐含波动率进行比较，交易者应该意识到可能会或可能不会发生可能影响股票价格的事件。
综述
Black-Scholes 公式已被证明导致价格非常接近观察到的市场价格。而且，正如我们所见，该公式为计算其他输入（例如隐含波动率）提供了重要基础。虽然这使得该公式对交易者非常有价值，但它确实需要复杂的数学。幸运的是，使用它的交易者和投资者不需要进行这些计算。他们可以简单地将所需的输入插入财务计算器。