隐含波动率excel(隐含波动率微笑曲线)

1. 隐含波动率微笑曲线

恐慌指数 = 芝加哥期权交易所VIX指数（CBOE Volatility Index）。

VIX是由CBOE（芝加哥期权交易所）在1993年所推出，是指数期权隐含波动率加权平均后所得之指数。

注：恐慌指数 = 芝加哥期权交易所VIX指数（CBOE Volatility Index）。

隐含波动率微笑（Volatility Smile）的形成是因为平价序列的波动率会较价外序列低，同时由于市场参与者在指数下跌时较在指数上涨时更有规避风险的意愿。因此在指数下跌时，买进看跌期权的避险需求会增加，同时也推升了深度价外看跌期权的隐含波动率，VIX反映了期权市场参与者对于大盘后市波动程度的看法，因此便常被利用来判断市场多空的逆势指标。

当VIX越高时，表示市场参与者预期后市波动程度会更加激烈同时也反映其不安的心理状态；相反的，如果VIX越低时，则反映市场参与者预期后市波动程度会趋于缓和的心态，也因此VIX又被称为投资人恐慌指标（The Investor Fear Gauge）。在指数下跌时，通常VIX会不断升高，而在指数上升时，VIX会下跌。若从另一个角度来看，当 VIX异常的高或低时，表示市场参与者陷入极度的恐慌而不计代价的买进看跌期权或是过度乐观而不作任何避险动作，而这也往往是行情即将反转的讯息。

VIX 指数编列的方式主要以S&P500指数期权权利金价格反推所得的隐含波动率，并利用插补法的方式将买看跌期权以及近远月份等波动率编制而成，由于隐含波动率主要反应市场投资人对于未来指数波动的预期，这也意味着当VIX指数越高时，表示投资人预期未来指数波动将加剧。反之，当VIX指数走低，这也表示投资人预期未来指数波动将趋缓，指数也将陷入狭幅盘势格局，VIX也因而不仅代表着市场多数人对于未来指数波动的看法，更可清楚透露市场预期心理的变化情形，故又称之为投资人恐慌指标。

在过去的学者曾针对VIX指数与指数之间进行研究，并从中获得两项特性：

第一、VIX指数具有回复特性，第二、VIX指数的动态与S&P指数报酬率呈现正相关走势。而从2003年至今超过的过去资料显示，S&P500指数报酬率与VIX 指数之间的相关系数确实存在着正关连性。

VIX指数到底要如何有效的解读，从VIX指数与S&P500指数走势图可以发现一项很有趣的现象，当VIX指数出现急速的向上攀升，此时指数也正处于跌势时，通常意味着指数距离底部位置不远。反之，当VIX指数已来到低档位置并开始作往上翻扬的动作，且同时大盘指数位置也处在多头轨道上，这表示着未来大盘指数反转的时间逐渐逼近。据观察，VIX指数对于买进讯号属于同步性指标，而对于卖出讯号则是落后指标。

股票指数的走势并无存在着一定的轨迹，但藉由VIX指数所存在的特性，搭配上当时的消息面及其他技术指标，提高了预测未来指数走势型态的机率，操作上的绩效也将获得提升。

有时我们会发现到VIX指数和S&P500指数走势并非完全相反，那是为什么呢？

我们先回到定义上：

恐慌指数VIX是「S&P500指数未来30天的隐含波动率」。

可以从S&P500指数期货期权的价格上去计算出来。根据以往的走势，恐慌指数在某种程度上反应了市场对未来股市"波动率"的预期。所以当股市受到利空消息影响而"急跌"时，恐慌指数（也就是预期波动率）会快速上升。但是若我们拿来每天的对照，是没办法把股市每天的走势和恐慌指数的走势在当天之内完全对应的，因为依逻辑其间也没有必要完全对应，所以会出现"有时候股市涨跌跟恐慌指数走向差异蛮大"的现象。

因为股市和期权并不是同一个市场，有关系但不会一对一亦步亦趋的对应。

也因此，恐慌指数也只能在较长时间内去观察当参考，或在有突发消息或事件时拿来当市场（严格来说应是期权市场）对此消息或事件预期的反应程度。

2. 隐含波动率微笑曲线例子

隐含波动率可以作为衡量期权价格更直接的标准，我们不能只凭一张期权的市价，例如200元来判断期权到底是高估还是低估。通过隐含波动率，结合投资者以前对期权的“锚定”波动率：假设投资者认为“20%”是正常波动率水平；如果市场的隐含波动率是25%，投资者可以做空波动率，等待波动率回归到20%来获利。

3. 微笑曲线变化

微笑曲线（Smile Curve）是1992年时，当时的宏碁电脑董事长施振荣在《再造宏碁：开创、成长与挑战》一书中所提出的企业竞争战略。

微笑曲线分成左、中、右三段，左段为技术、专利，中段为组装、制造，右段为品牌、服务，而曲线代表的是获利，微笑曲线在中段位置为获利低位，而在左右两段位置则为获利高位，如此整个曲线看起来像是个微笑符号。微笑曲线的含意即是：要增加企业的盈利，绝不是持续在组装、制造位置，而是往左端或右端位置迈进。

4. 微笑曲线分析

上唇曲线是指微笑时上唇的弧形下缘,通常上唇曲线向下凸或平直的微笑比向上凸更美。

完美笑容8大要素　　1.上唇线位置：上唇下缘位于上颔门牙之牙龈缘。　　2.微笑齿列曲线：上颔门牙切端之排列，与微笑时下唇之曲线呈现一致弧度。　　3.微笑上唇曲线：两侧嘴角与人中最低点，三点呈现水平或嘴角上扬之曲线。　　4.微笑露齿8至10颗。　　5.微笑对称性。　　6.咬合平面与瞳孔水平。　　7.牙齿形态：包括形状、大小、色调、轴度排列、中线。　　8.健康的牙龈：牙龈炎、牙周病、牙龈萎缩、牙龈高低协调性。

5. 微笑曲线可能会被颠覆

VaR

用公式表示为：　P(ΔPΔt≤VaR)=a

字母含义如下：

P——资产价值损失小于可能损失上限的概率，即英文的Probability。

ΔP——某一金融资产在一定持有期Δt的价值损失额。

VaR——给定置信水平a下的在险价值，即可能的损失上限。

a——给定的置信水平

VaR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量(可以是绝对值，也可以是相对值)。例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，在证券市场正常波动的情况下，VaR值为520万元，其含义是指，该公司的证券组合在一天内(24小时)，由于市场价格变化而带来的最大损失超过520万元的概率为5%，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。或者说有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在520万元以内。5%的几率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。

6. 波动率曲线微笑的原因

金融工程是金融学科中比较难学的，它有时被归类在商学院下，有时设在工程学院下，其培养目标是使学生日后成为金融工程师。该专业对数学和计算机工程背景要求较高，其他类似的专业方向还有Quantitative Finance(数理金融)、Computational Finance(计算机金融)和mathematical Finance(数学金融)等分支学科。其中数理金融着重在数理分析和金融模块的解读，其他两个则属于交叉学科。

金融工程专业课程设置：

1.开设在工程学院下：金融工程随机模型、金融工程统计工具、金融基础原理、资产管理学、外汇市场及相关衍生工具、对冲基金管理、组合投资管理人、人寿保险及风险管理学、金融工程最有化，蒙特卡洛方法、资产定价与投资、连续时间序列、金融工程运用、金融工程最新文献讨论、金融工程数据分析、期限结构模型、微笑波动率介绍、信用风险及衍生工具等。

2.开设在商学院下：

投资学基础(3)、公司金融基础(2)、金融规划(1)、随机积分(1)、金融机构讨论课Ⅰ、固定收益证券(1)、衍生产品：经济概念(2)、信贷风险模型(2)、衍生产品：数理方法(2)、金融机构讨论课Ⅱ、实证金融方法(2)、金融风险量化与管理(2)、高级数理金融(2)、资本与货币市场(2)、衍生产品会计(1)、公司财务证券设计(1)、金融创新成败案例(1)、实物期权与商品衍生产品(2)、动态资产管理(2)、资产支持证券市场(2)、行为金融学(2)、应用金融设计(1-3)。

3、金融工程专业研究方向：证券衍生物定价，风险分析，金融模型，金融信息分析。

4、金融工程专业申请要求

总得来说一般需要：TOEFL100+、GRE320+、GPA3.0+;数理基础课程背景及相关的实习经验。

7. 微笑曲线定律

微笑曲线是国内重要科技业者宏碁集团创办人施振荣先生，在1992年为了“再造宏碁”提出的理论，以作为宏碁的策略方向。

微笑嘴型的一条曲线，两端朝上，在产业链中，附加值更多体现在两端，设计和销售，处于中间环节的制造附加值最低。

微笑曲线中间是制造；左边是研发，属于全球性的竞争；右边是营销，主要是当地性的竞争。当前制造产生的利润低，全球制造供过于求，但研发与营销的附加价值高，因此产业未来发展趋势趋向于微笑曲线的两端发展，即在左端加强研发创造智慧财产权，在右端加强客户导向的营销与服务。

微笑曲线有两个要点, 第一是能找出附加价值所在, 第二个是关于竞争的型态。

扩展资料：

产业经济学中的“微笑曲线”表明，加工制造位于产业链附加值曲线的最底端，利润相对薄弱，企业若要获得更多的附加值，需要向两端延伸：

1、向上游端的零件、材料、设备及科研延伸；

2、向下游营销端的销售、传播、网络及品牌延伸。

总体而言，愈靠近微笑曲线两端，企业获得附加值越多。

参考资料来源：

8. 隐含波动率微笑曲线如何通俗理解

1、实际波动率

实际波动率又称作未来波动率，它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。或者说，实际波动率是无法事先精确计算的，人们只能通过各种办法得到它的估计值。

2、历史波动率

历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率，它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说，可以根据{St}的时间序列数据，计算出相应的波动率数据，然后运用统计推断方法估算回报率的标准差，从而得到历史波动率的估计值。显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移而变化，则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。

3、预测波动率

预测波动率又称为预期波动率，它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果，并将其用于期权定价模型，确定出期权的理论价值。因此，预测波动率是人们对期权进行理论定价时实际使用的波动率。这就是说，在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。需要说明的是，预测波动率并不等于历史波动率，因为前者是人们对实际波动率的理解和认识，当然，历史波动率往往是这种理论和认识的基础。除此之外，人们对实际波动率的预测还可能来自经验判断等其他方面。

4、隐含波动率

隐含波动率是制期权市场投资者在进行期权交易时对实际波动率的认识，而且这种认识已反映在期权的定价过程中。从理论上讲，要获得隐含波动率的大小并不困难。由于期权定价模型给出了期权价格与五个基本参数(St，X，r，T-t和σ)之间的定量关系，只要将其中前4个基本参数及期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型，就可以从中解出惟一的未知量σ，其大小就是隐含波动率。因此，隐含波动率又可以理解为市场实际波动率的预期。期权定价模型需要的是在期权有效期内标的资产价格的实际波动率。相对于当期时期而言，它是一个未知量，因此，需要用预测波动率代替之，一般可简单地以历史波动率估计作为预测波动率，但更好的方法是用定量分析与定性分析相结合的方法，以历史波动率作为初始预测值，根据定量资料和新得到的实际价格资料，不断调整修正，确定出波动率。