一种期权波动率自动拟合方法和系统专利检索-波动物理专利检索查询-专利查询网

积极推动地理标志专门立法

2022-03-10 地理标志，立法，知识产权
保护知识产权是对创新最大的激励

2022-03-10 保护知识产权，创新，激励
谢商华：加快制定知识产权基本法

2022-03-10 知识产权基本法
擦亮“双奥之城”品牌

2022-03-10 双奥，知识产权
让冰雪运动“热”力全开

2022-03-10 冰雪运动，知识产权
携手共奋进　走好强国路

2022-03-10 强国，知识产权
坚持创新引领　方能稳中求进

2022-03-10 创新，稳中求进，知识产权
答好“两张卷” 奋进新征程

2022-03-10 知识产权
专家解读政府工作报告中的创新和知识产权相关部署

2022-03-10 政府工作报告，创新，知识产权
今年政府工作报告指出：加强知识产权保护和运用

2022-03-10 政府工作报告，知识产权保护

一种期权波动率自动拟合方法和系统

阅读：291发布：2021-02-27

IPRDB可以提供一种期权波动率自动拟合方法和系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种期权波动率自动拟合方法和系统，实现期权交易全流程的自动化，提高交易软件的可用性和易用性。其技术方案为：第一步，从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列；第二步，将隐含波动率序列的数据拟合为波动率模型参数；第三步，对波动率模型参数的有效性判定。，下面是一种期权波动率自动拟合方法和系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种期权波动率自动拟合方法，其特征在于，包括：第一步，从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列；

第二步，将隐含波动率序列的数据拟合为波动率模型参数；

第三步，对波动率模型参数的有效性判定。

2.根据权利要求1所述的期权波动率自动拟合方法，其特征在于，第一步进一步包括：进行期权合约选择；

进行期权价格选择；

设置过滤条件进行过滤，过滤出有效数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。

3.根据权利要求1所述的期权波动率自动拟合方法，其特征在于，第二步进一步包括：选择波动率模型，其中波动率模型是参考波动率微笑特征设计的四段式的wing模型；

设置拟合参数，在wing模型中设置曲线中心点和执行价范围参数；

通过拟合算法将隐含波动率转换为对应的波动率模型参数。

4.根据权利要求3所述的期权波动率自动拟合方法，其特征在于，拟合算法进一步包括：根据拟合参数的执行价范围，得到两个截止点的参数；

对每一个执行价做自然对数的变换；

根据Callwing部分的曲线公式计算均方误差；

为使均方误差最小，根据均方误差的极小值获得slope和call_curvature的参数值，其中slope参数是wing模型曲线的点m处的切线斜率，call_curvature参数是wing模型曲线的call wing部分的曲率。

5.根据权利要求1所述的期权波动率自动拟合方法，其特征在于，第三步进一步包括：根据波动率模型参数，绘制出wing模型曲线；

用每个执行价作自然对数变换之后作为横坐标点代入wing模型的曲线公式中得到纵坐标，纵坐标即理论波动率；

根据每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，计算偏离度；

判断偏离度是否在设置的阈值范围之内，当偏离度小于阈值，输出对应的理论波动率；

若偏离度大于阈值，返回第二步调整参数后重新拟合。

6.一种期权波动率自动拟合系统，其特征在于，包括：序列构成模块，从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列；

参数拟合模块，将隐含波动率序列的数据拟合为波动率模型参数；

有效性判定模块，对波动率模型参数的有效性判定。

7.根据权利要求6所述的期权波动率自动拟合系统，其特征在于，序列构成模块进一步包括：合约选择单元，进行期权合约选择；

价格选择单元，进行期权价格选择；

过滤单元，设置过滤条件进行过滤，过滤出有效数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。

8.根据权利要求6所述的期权波动率自动拟合系统，其特征在于，参数拟合模块进一步包括：模型选择单元，选择波动率模型，其中波动率模型是参考波动率微笑特征设计的四段式的wing模型；

拟合参数设置单元，在wing模型中设置曲线中心点和执行价范围参数；

转换单元，通过拟合算法将隐含波动率转换为对应的波动率模型参数。

9.根据权利要求8所述的期权波动率自动拟合系统，其特征在于，转换单元进一步包括：截止点参数获取单元，根据拟合参数的执行价范围，得到两个截止点的参数；

自然对数变换单元，对每一个执行价做自然对数的变换；

均方误差计算单元，根据Call wing部分的曲线公式计算均方误差；

参数计算单元，为使均方误差最小，根据均方误差的极小值获得slope和call_curvature的参数值，其中slope参数是wing模型曲线的点m处的切线斜率，call_curvature参数是wing模型曲线的callwing部分的曲率。

10.根据权利要求6所述的期权波动率自动拟合系统，其特征在于，有效性判定模块包括：曲线绘制单元，根据波动率模型参数，绘制出wing模型曲线；

理论波动率计算单元，用每个执行价作自然对数变换之后作为横坐标点代入wing模型的曲线公式中得到纵坐标，纵坐标即理论波动率；

偏离度计算单元，根据每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，计算偏离度；

偏离度阈值判断单元，判断偏离度是否在设置的阈值范围之内，当偏离度小于阈值，输出对应的理论波动率；若偏离度大于阈值，返回参数拟合模块调整参数后重新拟合。

说明书全文

一种期权波动率自动拟合方法和系统

技术领域

[0001] 本发明涉及期权交易自动化的技术，具体涉及期权波动率自动拟合方法和系统。

背景技术

[0002] 金融衍生品作为一种重要的风险管理工具，在资本市场发挥着日益关键的作用。近年来，我国的资本市场发展迅速，商品期货期权产品迅速扩充，股指类金融衍生品与利率衍生品等交易品种也日渐丰富，其中期权产品的发展尤为突出，期权产品种类的丰富带来的是交易量的迅速增长，同时也对相关的期权交易软件提出了更高的要求。

[0003] 交易金融资产最重要的步骤就是对资产本身进行合理的估值与定价，经过多年的发展，市场上已经涌现出针对不同类型的期权产品的理论定价算法，一般来说，期权的理论价与标的合约的价格、波动率、剩余到期时间、行权价格、利率等参数有关。期权交易者除了对市场价格变动的方向感兴趣之外，还对市场价格变动的速度非常敏感。如果标的合约市场价格下跌速度不够快，那么基于该标的合约的期权价值将会降低，因为标的合约市场价格达到期权行权价格的概率降低了。在某种程度上，波动率是市场价格变化速度的测度。价格变化较慢的市场是低波动率市场，价格变化较快的市场是高波动率市场。从实际交易的角度分析，期权最重要特性是波动率，对期权的交易就是对波动率的交易。如何正确评估并预测波动率的变化对交易者而言至关重要。

[0004] 隐含波动率(implied volatility)是指从期权的市场价格中反推出来的波动率，而波动率拟合就是通过分析隐含波动率，找到其中被高估和低估的部分，给出一条更加合理的理论波动率曲线，波动率微笑(volatility smile)就是用来刻画期权执行价与波动率之间的变化关系：具有相同到期日和标的资产而执行价不同的期权，其执行价格偏离标的资产现货价格越远，隐含波动率越大。

[0005] 市场环境时刻发生着变化，这些信息都将反映到市价价格上，并进一步反馈到隐含波动率上，隐含波动率通过拟合转化为理论波动率，再计算得到理论价格，交易策略根据理论价评估买卖机会完成最终的报单，这就形成了一个完整的交易全流程，如图1所示。

发明内容

[0006] 以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

[0007] 本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种期权波动率自动拟合方法和系统，实现期权交易全流程的自动化，提高交易软件的可用性和易用性。

[0008] 本发明的技术方案为：本发明揭示了一种期权波动率自动拟合方法，包括：

[0009] 第一步，从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列；

[0010] 第二步，将隐含波动率序列的数据拟合为波动率模型参数；

[0011] 第三步，对波动率模型参数的有效性判定。

[0012] 根据本发明的期权波动率自动拟合方法的一实施例，第一步进一步包括：

[0013] 进行期权合约选择；

[0014] 进行期权价格选择；

[0015] 设置过滤条件进行过滤，过滤出有效数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。

[0016] 根据本发明的期权波动率自动拟合方法的一实施例，第二步进一步包括：

[0017] 选择波动率模型，其中波动率模型是参考波动率微笑特征设计的四段式的wing模型；

[0018] 设置拟合参数，在wing模型中设置曲线中心点和执行价范围参数；

[0019] 通过拟合算法将隐含波动率转换为对应的波动率模型参数。

[0020] 根据本发明的期权波动率自动拟合方法的一实施例，拟合算法进一步包括：

[0021] 根据拟合参数的执行价范围，得到两个截止点的参数；

[0022] 对每一个执行价做自然对数的变换；

[0023] 根据Call wing部分的曲线公式计算均方误差；

[0024] 为使均方误差最小，根据均方误差的极小值获得slope和call_curvature的参数值，其中slope参数是wing模型曲线的点m处的切线斜率，call_curvature参数是wing模型曲线的call wing部分的曲率。

[0025] 根据本发明的期权波动率自动拟合方法的一实施例，第三步进一步包括：

[0026] 根据波动率模型参数，绘制出wing模型曲线；

[0027] 用每个执行价作自然对数变换之后作为横坐标点代入wing模型的曲线公式中得到纵坐标，纵坐标即理论波动率；

[0028] 根据每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，计算偏离度；

[0029] 判断偏离度是否在设置的阈值范围之内，当偏离度小于阈值，输出对应的理论波动率；若偏离度大于阈值，返回第二步调整参数后重新拟合。

[0030] 本发明还揭示了一种期权波动率自动拟合系统，包括：

[0031] 序列构成模块，从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列；

[0032] 参数拟合模块，将隐含波动率序列的数据拟合为波动率模型参数；

[0033] 有效性判定模块，对波动率模型参数的有效性判定。

[0034] 根据本发明的期权波动率自动拟合系统的一实施例，序列构成模块进一步包括：

[0035] 合约选择单元，进行期权合约选择；

[0036] 价格选择单元，进行期权价格选择；

[0037] 过滤单元，设置过滤条件进行过滤，过滤出有效数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。

[0038] 根据本发明的期权波动率自动拟合系统的一实施例，参数拟合模块进一步包括：

[0039] 模型选择单元，选择波动率模型，其中波动率模型是参考波动率微笑特征设计的四段式的wing模型；

[0040] 拟合参数设置单元，在wing模型中设置曲线中心点和执行价范围参数；

[0041] 转换单元，通过拟合算法将隐含波动率转换为对应的波动率模型参数。

[0042] 根据本发明的期权波动率自动拟合系统的一实施例，转换单元进一步包括：

[0043] 截止点参数获取单元，根据拟合参数的执行价范围，得到两个截止点的参数；

[0044] 自然对数变换单元，对每一个执行价做自然对数的变换；

[0045] 均方误差计算单元，根据Call wing部分的曲线公式计算均方误差；

[0046] 参数计算单元，为使均方误差最小，根据均方误差的极小值获得slope和call_curvature的参数值，其中slope参数是wing模型曲线的点m处的切线斜率，call_curvature参数是wing模型曲线的call wing部分的曲率。

[0047] 根据本发明的期权波动率自动拟合系统的一实施例，有效性判定模块包括：

[0048] 曲线绘制单元，根据波动率模型参数，绘制出wing模型曲线；

[0049] 理论波动率计算单元，用每个执行价作自然对数变换之后作为横坐标点代入wing模型的曲线公式中得到纵坐标，纵坐标即理论波动率；

[0050] 偏离度计算单元，根据每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，计算偏离度；

[0051] 偏离度阈值判断单元，判断偏离度是否在设置的阈值范围之内，当偏离度小于阈值，输出对应的理论波动率；若偏离度大于阈值，返回参数拟合模块调整参数后重新拟合。

[0052] 本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明相较于传统技术具有实用性、丰富性和高效性三方面的效果：

[0053] 1.实用性：本发明设计的四段wing模型，是根据市场波动率微笑的特诊定制出来的基础模型，参数简单明了，使用门槛低，用户可在此基础上拓展更加复杂的波动率模型。

[0054] 2.丰富性：整个流程在隐含波动率数据源选择、波动率算法模型选择、拟合算法参数选择等设置项上，为用户预留了充分的选择空间，从而最大化的适应各种需求场景。

[0055] 3.高效性：用户在完成了基础参数的配置之后，整个算法的流程能实现完全自动化运行，且保证了最终生成的理论波动率与市场紧密贴合，极大解放了交易员的手工操作，提高了交易的效率。

附图说明

[0056] 在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。

[0057] 图1示出了期权交易全过程的流程示意图。

[0058] 图2A和2B共同示出了本发明的期权波动率自动拟合方法的一实施例的流程图。

[0059] 图3示出了本发明的wing模型曲线图。

[0060] 图4示出了本发明的期权波动率自动拟合系统的一实施例的原理图。

具体实施方式

[0061] 以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。

[0062] 图2A和2B共同示出了本发明的期权波动率自动拟合方法的一实施例的流程。请同时参见图2A和2B，本实施例的自动拟合方法的实施步骤详述如下。

[0063] 步骤S1：从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列。

[0064] 首先进行合约选择，一个期权系列根据对标的合约价格变化方向的预期不同，会分为看涨期权(CALL)和看跌期权(PUT)两种类型，不同合约的市场行情不一样，也就意味着隐含波动率不一样，而一般算法要求每个执行价下的只能有一个波动率的数据，此时就要求用户从所有合约中进行选择，可以全部用看涨期权的数据，可以全部用看跌期权的数据，可以看涨期权和看跌期权各取一部分，也可以取看涨期权和看跌期权波动率的算术平均值。

[0065] 其次进行价格选择。对于某个特定的合约，由于交易所的盘口存在多个档位的行情价格，每个档位价格对应的隐含波动率都不一样，用户还需要从所有档位价格中综合选择一个价格来计算隐含波动率，可以选择用买一价(BidPrice)、卖一价(AskPrice)、最新价(LastPrice)或者中间价(MidPrice)等。

[0066] 最后设置过滤条件进行过滤。通过前两步的合约选择和价格选择已经获取了隐含波动率的数据，为了保证数据的准确性，防止异常数据对算法结果的影响，需要对隐含波动率数据进行初步的筛选，用户可以提供一个波动率的最小值和最大值，通过区间过滤出有效的数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。

[0067] 步骤S2：将隐含波动率拟合为适当的波动率模型参数。

[0068] 首先进行波动率模型选择。波动率模型指的是一个特定的数据公式，用于描述一个期权系列中执行价与波动率之间的对应关系。波动率模型并没有统一的标准，因此市场中广泛存在多种波动率模型，这里本发明参考波动率微笑的特征，设计了一种四段式的wing模型，该Wing模型参数列表及参数含义如表1所示：

[0069] 表1 wing模型参数表

[0070]

[0071]

[0072] wing模型的曲线如图3所示。曲线的横坐标是价格，指的是期权合约的执行价经过自然对数转换之后的值，纵坐标是波动率。如图3所示中曲线分为4段，各段的公式如下：

[0073] 第一段，0＜x＜＝x_put

[0074] y＝atmvolatility+slope*x+putcurvature*(2*putcutoff*x-putcutoff*putcutoff)[0075] 第二段，x_put＜x＜＝M

[0076] y＝atmvolatility+slope*x+putcurvature*x2

[0077] 第三段，M＜x＜＝x_call

[0078] y＝atmvolatility+slope*x+callcurvature*x2

[0079] 第四段，x_call＜x＜＝+∞

[0080] y＝atmvolatility+slope*x+callcurvature*(2*callcutoff*x-callcutoff*callcutoff)[0081] 然后拟合参数设置。在选定了波动率模型之后，针对特定模型需要设置对应的拟合参数，对于四段式波动率模型来说，需要设置atm_forward和执行价范围两个参数。

[0082] atm_forward，与上述表1中的参数一致，作为曲线的中心点，需要由用户直接给出，一般可以设置为与标的价格相关值，也可以由交易员自由指定；而执行价范围，则主要是决定用于拟合的执行价的数量，一般以百分比的形式给出(如80％)，表示取中心点左右一定百分点范围内的数据点。

[0083] 最后实施拟合算法，将隐含波动率转换为对应的波动率模型参数。拟合算法的具体步骤如下：

[0084] 第一步，根据拟合参数执行价范围，得到call_cutoff和put_cutoff两个截止点的参数，例如，假设用于拟合的执行价的范围是(strike_min，strike_max)，那么call_cutoff＝1n(strike_max/atm_forward)，put_cutoff＝1n(strike_min/atm_forward)[0085] 第二步：对每一个执行价做自然对数的变换，变换后得到的数据对记为{xi，voli}。

[0086] 第三步，根据Call wing部分的曲线公式，计算均方误差为

[0087]

[0088] 第四步，为使得均方误差最小，Q(atmvolatility，slope，callcurvature)的极小值应该满足：

[0089]

[0090]

[0091]

[0092] 由上述三个公式可计算得到slope和call_curvature的参数值。

[0093] 上述公式中的参数均为表1中的wing模型参数。

[0094] 步骤S3：对波动率模型参数的有效性判定。

[0095] 判定的具体处理步骤如下：

[0096] 第一步，根据波动率模型参数，绘制出wing模型曲线。

[0097] 第二步，用每个执行价作自然对数变换之后，作为横坐标点代入wing模型的曲线公式得到纵坐标，即理论波动率。

[0098] 第三步，计算偏离度，公式如下

[0099]

[0100] 其中theo.vol和implied.vol分别为每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，N表示输入给拟合算法的执行价的数量。

[0101] 第四步，判断偏离度是否在设置的阈值范围之内，当偏离度小于阈值，说明当前波动率模型参数很好地拟合市场行情，输出对应的理论波动率即可，算法正常结束；若偏离度大于阈值，说明当前波动率模型与市场行情存在较大偏差，算法返回第二步，用户需根据实际情况调整参数重新拟合。

[0102] 图4示出了本发明的期权波动率自动拟合系统的一实施例的原理。请参见图4，本实施例的系统包括：序列构成模块、参数拟合模块、有效性判定模块。

[0103] 序列构成模块用于从给定期权系列中选出合适的数据，构成拟合算法输入需要的隐含波动率序列。

[0104] 序列构成模块进一步包括：合约选择单元、价格选择单元、过滤单元。

[0105] 合约选择单元用于进行期权合约选择。一个期权系列根据对标的合约价格变化方向的预期不同，会分为看涨期权(CALL)和看跌期权(PUT)两种类型，不同合约的市场行情不一样，也就意味着隐含波动率不一样，而一般算法要求每个执行价下的只能有一个波动率的数据，此时就要求用户从所有合约中进行选择，可以全部用看涨期权的数据，可以全部用看跌期权的数据，可以看涨期权和看跌期权各取一部分，也可以取看涨期权和看跌期权波动率的算术平均值。

[0106] 价格选择单元用于进行期权价格选择。对于某个特定的合约，由于交易所的盘口存在多个档位的行情价格，每个档位价格对应的隐含波动率都不一样，用户还需要从所有档位价格中综合选择一个价格来计算隐含波动率，可以选择用买一价(BidPrice)、卖一价(AskPrice)、最新价(LastPrice)或者中间价(MidPrice)等。

[0107] 过滤单元用于设置过滤条件进行过滤，过滤出有效数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。通过前两个单元的合约选择和价格选择已经获取了隐含波动率的数据，为了保证数据的准确性，防止异常数据对算法结果的影响，需要对隐含波动率数据进行初步的筛选，用户可以提供一个波动率的最小值和最大值，通过区间过滤出有效的数据，形成一组执行价与隐含波动率的序列。

[0108] 参数拟合模块用于将隐含波动率序列的数据拟合为波动率模型参数。

[0109] 参数拟合模块包括模型选择单元、拟合参数设置单元、转换单元。

[0110] 模型选择单元用于选择波动率模型，其中波动率模型是四段式的wing模型。波动率模型指的是一个特定的数据公式，用于描述一个期权系列中执行价与波动率之间的对应关系。波动率模型并没有统一的标准，因此市场中广泛存在多种波动率模型，这里本发明参考波动率微笑的特征，设计了一种四段式的wing模型，该Wing模型参数列表及参数含义如表1所示：

[0111] 表1 wing模型参数表

[0112]参数名参数描述取值范围
Atm_forward 平值期权的远期价格 (0,+∞)
Atm_volatility 平值期权对应的波动率 [0,+∞)
Slope 点m处的切线斜率 (-∞,+∞)
Call_curvature Call wing部分的曲率 (-∞,+∞)
Call_cutoff Call wing部分的截止点 [0,+∞)
Put_curvature Put wing部分的曲率 (-∞,+∞)
Put_cutoff Put wing部分的截止点 [0,+∞)

[0113] wing模型的曲线如图3所示。曲线的横坐标是价格，指的是期权合约的执行价做自然对数变换之后的值，纵坐标是波动率。如图3所示中曲线分为4段，各段的公式如下：

[0114] 第一段，0＜x＜＝x_put

[0115] y＝atmvolatility+slope*x+putcurvature*(2*putcutoff*x-putcutoff*putcutoff)[0116] 第二段，x_put＜x＜＝M

[0117] y＝atmvolatility+slope*x+putcurvature*x2

[0118] 第三段，M＜x＜＝x_call

[0119] y＝atmvolatility+slope*x+callcurvature*x2

[0120] 第四段，x_call＜x＜＝+∞

[0121] y＝atmvolatility+slope*x+callcurvature*(2*callcutoff*x-callcutoff*callcutoff)[0122] 拟合参数设置单元用于在wing模型中设置曲线中心点和执行价范围参数。在选定了波动率模型之后，针对特定模型需要设置对应的拟合参数，对于四段式波动率模型来说，需要设置atm_forward和执行价范围两个参数。

[0123] atm_forward，与上述表1中的参数一致，作为曲线的中心点，需要由用户直接给出，一般可以设置为与标的价格相关值，也可以由交易员自由指定；而执行价范围，则主要是决定用于拟合的执行价的数量，一般以百分比的形式给出(如80％)，表示取中心点左右一定百分点范围内的数据点。

[0124] 转换单元用于通过拟合算法将隐含波动率转换为对应的波动率模型参数。

[0125] 转换单元进一步包括截止点参数获取单元、自然对数变换单元、均方误差计算单元、参数计算单元。

[0126] 截止点参数获取单元用于根据拟合参数的执行价范围，得到两个截止点的参数。

[0127] 自然对数变换单元用于对每一个执行价做自然对数的变换，变换后得到的数据对记为{xi，voli}。

[0128] 均方误差计算单元用于根据Call wing部分的曲线公式计算均方误差。计算均方误差为

[0129]

[0130] 参数计算单元中，为使均方误差最小，根据均方误差的极小值获得slope和call_curvature的参数值，其中slope参数是wing模型曲线的点m处的切线斜率，call_curvature参数是wing模型曲线的call wing部分的曲率。

[0131] Q(atmvolatility，slope，callcurvature)的极小值应该满足：

[0132]

[0133]

[0134]

[0135] 由上述三个公式可计算得到slope和call_curvature的参数值。

[0136] 有效性判定模块用于对波动率模型参数的有效性判定。

[0137] 有效性判定模块包括曲线绘制单元、理论波动率计算单元、偏离度计算单元、偏离度阈值判断单元。

[0138] 曲线绘制单元用于根据波动率模型参数，绘制出wing模型曲线。

[0139] 理论波动率计算单元用于用每个执行价作自然对数变换之后，作为横坐标点代入wing模型的曲线公式中得到纵坐标，纵坐标即理论波动率。

[0140] 偏离度计算单元用于根据每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，计算偏离度。公式如下

[0141]

[0142] 其中theo.vol和implied.vol分别为每个执行价对应的理论波动率和隐含波动率，N表示输入给拟合算法的执行价的数量。

[0143] 偏离度阈值判断单元用于判断偏离度是否在设置的阈值范围之内，当偏离度小于阈值，输出对应的理论波动率；若偏离度大于阈值，返回参数拟合模块调整参数后重新拟合。

[0144] 尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。

[0145] 本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

[0146] 结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑板块、模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。

[0147] 结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

[0148] 在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。

[0149] 提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

标题	发布/更新时间	阅读量
波动结构-专利编号CN103249947A	2020-05-12	143
波动发生器-专利编号CN107237875B	2020-05-13	953
波动结构-专利编号CN103249947B	2020-05-11	525
波动床-专利编号CN106038163B	2020-05-11	504
波动仪-专利编号CN106592151A	2020-05-11	208
波动焊槽-专利编号CN101176393A	2020-05-12	872
波动发生器-专利编号CN107237875A	2020-05-13	380
波动床-专利编号CN106038163A	2020-05-11	544
波动焊槽-专利编号CN100584154C	2020-05-12	879
波动能量屋-专利编号CN1348827A	2020-05-13	851

一种期权波动率自动拟合方法和系统

一种期权波动率自动拟合方法和系统

技术领域

背景技术

发明内容

附图说明

具体实施方式

IPRDB

热门服务

关于我们

友情链接

联系方式