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隱含波動率計算器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
隱含波動率計算器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王小川寫的 Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路 和姜林杰祐的 金融科技：學習與應用基礎 金融專業人所必須具備的「資訊系統自建能力」都 可以從中找到所需的評價。
另外網站選擇權計算機：填入數字就能得到選擇權理論價格也說明：不過前面說到波動率的部分，我是認為填入隱含波動率比較好，所以這裡我是建議先去按”計算隱含波動率“，跑出來的框框會問你目前買權(或賣權)的權利金是多少 ...
這兩本書分別來自佳魁資訊 和新陸書局所出版 。
國立清華大學 電機工程學系 馬席彬所指導 李宇凡的 可程式化邏輯閘陣列加速之期貨市場隱含波動率計算器 （2021），提出隱含波動率計算器關鍵因素是什麼，來自於高頻交易、硬體加速、高階合成、可程式化邏輯閘陣列、隱含波動率。
最後網站歷史波動率則補充：實際交易中，隱含波動率更受交易者的重視。 運用期權定價模型計算期權理論價格需要五個參數，其他四個參數都可以方便得到，只有波動率是未知的。
Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路
為了解決隱含波動率計算器 的問題，作者王小川 這樣論述：
✤精彩內容 本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括：對資料的取得、整理、分析挖掘、訊號建置、策略建置、回測、策略分析……等。同時本書亦為利用Python進行資料分析的指南，擁有大量關於資料處理分析的應用，並將重點介紹如何更有效率的利用Python來解決投資策略問題。 本書主要分為「Python基礎」和「量化投資」兩大主軸： ❑ Python基礎 (1-3章)：主要講解Python軟體的基礎、各個重要模組，以及如何解決常見的資料分析問題。此部分可幫助讀者快速上手Python。 ❑ 量化投資 (4-7章)：在前項基礎上，借助通聯數據優礦平台進行資料處理與策略建
立，提供開放原始碼，並對各種策略加以介紹與提供建議。 ✤適用讀者群： 可作為專業金融從業人員進行量化投資的工具書，亦可作為金融科技領域的入門參考書。 本書特色 ❑ 在金融領域的量化投資、智慧投顧、信用評等、輿情分析等廣大面向，目前已經大量使用相關技術與演算法，且其融合的程度亦正不斷加深中。展望未來，與金融科技息息相關的量化投資策略，勢必吸引愈來愈多的關注與資源。 ❑ 有別於市面上不少關於Python與量化投資的書籍 (多數著重於Python語言基礎，但其所提供關於量化投資的策略卻相當有限)，本書特點之一即為：「兼顧了Python語言與量化策略的編撰」，既可為不懂Pyth
on的讀者提供零基礎入門，也特別為有Python基礎的讀者提供量化策略建模參考與各種開放原始碼，此部分篇幅遠大於Python語言的介紹，可謂本書之精華所在。
可程式化邏輯閘陣列加速之期貨市場隱含波動率計算器
為了解決隱含波動率計算器 的問題，作者李宇凡 這樣論述：
隱含波動率是在金融市場中一個重要的指標，用於判斷市場行情的趨勢。因此透過減少計算的延遲，可以幫助使用者掌握實際金融市場的狀況。在這篇論文中，我們設計了用高階合成的方式，加速我們開發模組功能的過程，也能夠與使用基於場效可程式化邏輯閘陣列的高頻交易系統結合使用。設計時使用了變數變換，減少重複計算的次數。並且改良傳統的二分法，發揮場效可程式化邏輯閘陣列平行運算的優勢，一次計算一百組布萊克-休斯模型，加速收斂逼近的結果。使用浮點數常數儲存，避免浪費過多的計算時間。最後則針對累積正態分布函數化簡，透過誤差函數表示，並使用漸進展開的方式進行逼近。本篇論文針對此模組功能進行硬體測試，使用臺灣證券交易所股價
指數期貨當作測試資料來驗證此模組。經實驗結果得到和軟體程式計算的結果一致，除此之外，執行在場效可程式化邏輯閘陣列上計算的延遲約為600奈秒，而計算結果與真實情況的均方誤差約為5.76*10^(-6)，平均絕對誤差約為2.23*10^(-3)。
金融科技：學習與應用基礎 金融專業人所必須具備的「資訊系統自建能力」
為了解決隱含波動率計算器 的問題，作者姜林杰祐 這樣論述：
有別於目前談「金融科技」的專書，多從科技創新的金融商業服務型態(如網路銀行、理財機器人、第三方支付等)的「商業模型觀點」，或改變金融服務的資訊技術（如大數據、雲端運算、區塊鏈等）的「技術觀點」切入。本書選擇從「應用領域觀點」學習「金融科技」(FinTech)。 一方面教導讀者由簡入繁，從「Excel、VBA、VB到VC#」漸進學習「有效率處理大量財金資料」並「自建資訊系統」的能力；並藉此從財金資料中「洞悉」(Insight)資訊價值、建構知識。 另一方面，本書以習得的能力，逐一引導讀者建構包含「財務計算」、「財富管理」、「金融行銷」、「交易策略回測」、「交易策略執行」、「衍生性
商品定價與分析」、「風險管理」、「創新商品設計」等不同主題的分析環境與資訊系統。 不管讀者在金融業中的角色定位，屬於「財務計算者」、「理財規劃者」、「金融行銷者」、「財務分析者」、「金融商品交易者」、「金融商品購買者」、「金融商品設計者」、「風險管理者」、「交易策略設計者」，皆能受益。 若讀者在學界擔任「金融科技」相關課程的教學工作，本書可以做為幫助學生建立金融科技「執行能力」的教科書；不僅讓學生知道金融科技「是甚麼? 有何影響?」，更能知道「如何做?」；如此才能在金融科技價值鏈中找到定位，而不至於被淘汰。 若讀者在學界或實務界擔任財金分析研究工作，本書得以幫助讀者建構實作能
力，解決研究過程資料取得與分析的瓶頸。 本書整合過去作者在「金融資訊」、「程式交易」、「理財規劃」等著作的精要於一書，希冀帶領讀者建立後續學習金融科技的實作基礎。 作者簡介 姜林杰祐 學歷 交通大學資訊管理博士 現職 高雄應用科技大學金融系暨金融資訊所教授 經歷 高雄應用科技大學金融系主任暨金資所所長 交通大學資財系、工工所兼任 清華大學經濟系、計財系兼任 台灣大學財金系兼任 上海交大高級金融學院高端培訓課程講師 台灣期貨交易所、中國金融期貨交易所程式交易課程講座 期貨公會、金融研訓院、證券暨期貨發展基金會講師 金融研訓院菁
英講座 專長 程式交易、金融資訊系統、金融工程、理財規劃 第一篇 觀念 •資訊科技在財金領域應用 1.金融管理是透過資訊流管理金流，金融業是資訊服務業】 2.金融業之變革】 3.金融服務業之競爭 — 資訊科技的需求面分析】 4.資訊科技如何提昇金融服務業之競爭力】 5.金融領域專業人士學習資訊工具的理由】 6.資訊技術在金融領域應用的方向 — 『資訊系統』、『資料挖掘』與『資訊方法』】 7.為何財金人必須學會資訊科技能力】 8.『使用者自建系統』(End User Computing；EUC)趨勢與重要性】 9.以試算表(Excel)作為使用者自建系統環境的優勢】 10.資訊系
統之四個層次】 11.資訊能力學習途徑】 12.資料在那裡有區別】 13.本書金融應用領域的探討範圍】 •金融人為何需要學習資訊科技 1.從程式交易到金融資訊】 2.財金的跨域方向】 3.為何IT對於金融如此重要?】 4.資訊系統就像陽光空氣水，有很自然，沒有很致命】 5.以資訊科技創造財金理論模型的實務價值】 6.研究與實務落實的瓶頸何在?】 7.財金人才需求與能力落差】 8.教育系統中金融與資訊整合的嘗試】 9.進入IT領域的路遠比想像中的短】 10.對實務界，學會有效率處理資料能做甚麼?】 11.對學術界，學會有效率處理資料有什好處?】 12.資訊方法跨域財金研究】 13.IT行業顛覆
金融業】 14.開始付諸行動】 第二篇 技術 •使用Excel作資料與模式分析 1.Excel的基本使用 2.從財務計算範例學習Excel的使用 3.Excel函數進階使用 4.財務金融應用相關之Excel函數整理 5.Excel的資料處理功能 6.決策分析過程的軟體應用 7.Excel統計分析工具 8.Excel數學規劃求解工具 9.Excel目標搜尋方法 •以VBA開始學習程式設計 1.學習程式設計，為何重要? 2.建立資訊能力的學習途徑 3.程式設計的基本概念 4.VBA程式編碼快速入門 — 撰寫並執行三種基本的程式結構 5.學習VBA語言常用指令與語法 6.學習以VBA開發圖
形使用者介面(GUI)系統 7.VBA程式偵錯 8.財金領域VBA應用範例 9.VBA巨集的錄寫與執行 •類比學習VB與VC#程式設計 1.為何要學VB .NET 2.類比方式學習更多程式語言 3.BASIC語言發展簡史 4.Web Service與Visual Studio .NET 整合開發環境(IDE) 5.由VBA學習VB .Net快速入門 6.學習VB.Net常用指令與語法 7.學習以VB.Net開發圖形使用者介面(GUI)系統 8.相較於VBA，VB.Net多了甚麼? 9.由VBA學習VC# .Net快速入門 10.學習VC# .Net常用指令與語法』 11.以VC#
.Net 開發圖形使用者介面(GUI)系統 12.C#與VC++的比較 •財金資料的擷取與應用 1.取得財金資料的重要性 2.如何透過公開網站取得財金歷史資料 3.如何透過公開網站取得財金即時資料 4.如何透過證券商的資訊服務取得財金歷史與即時資料 5.如何透過資訊商的資訊服務取得財金歷史與即時資料 6.『台灣期交所逐筆交易資料加值系統』應用 7.開放資料趨勢與商機 第三篇 應用 •『財務計算』方法與應用 1.資產報酬與風險之觀念與計算】 2.資金(貨幣)時間價值之觀念】 3.資金(貨幣)時間價值之計算】 4.『計算商品的內部報酬率』應用】 5.『活化紙本行銷文件』應用】 •『財富管理
與金融行銷』方法與應用 1.財富管理(理財規劃)概論 2.以『教育規劃』為例說明『分析式行銷』的精神 3.理財計畫縮影 —『為夢想準備資金』 4.以『資產配置』達成夢想計畫的準備 5.全方位理財規劃 6.退休規劃試算分析以促成銷售活動 7.金融科技(FinTech)趨勢下，財管人的定位 8.理財規劃觀念彙整 •『投資策略分析』方法與應用 1.交易方式的演變 2.從主觀交易到客觀交易 3.程式交易之定義與特性 4.投資分析程序 5.策略回測方法介紹 6.使用『心理線指標』與『均線指標』建構複合交易策略 7.以Excel回測複合交易策略模型績效 8.以VBA編碼作2策略參數組合最佳化分析 9.以
VBA編碼作多策略參數組合劇本分析 10.以VBA編碼回測複合交易策略模型績效 •『投資策略執行』方法與應用 1.以參數設定與Reflesh方法定頻更新取自網站的即時資料 2.以Windows API定頻更新取自網站的即時資料 3.以歷史資料模擬DDE取價並產生定頻K線 4.以DDE取得遠端報價並藉由OnTime方法產生定頻K線 5.以DDE取得遠端報價並藉由Windows API產生定頻K線 6.以DDE取得遠端報價、藉由Windows API產生定頻K線並以OnTime方法定時啟動 7.以DDE取得遠端報價、藉由Windows API產生定頻K線並驅動交易策略 •『財務工程與金融創新』
方法與應用 1.衍生性金融商品簡介 2.期貨與遠期契約簡介 3.選擇權定義與特性 4.選擇權的評價 5.選擇權的交易策略類型 6.選擇權的避險操作 7.選擇權的組合策略 8.選擇權的套利操作 9.不同類別選擇權 10.選擇權相關資訊應用 11.以Black-Scholes公式評價選擇權 12.選擇權隱含波動率計算 13.選擇權價格影響因素分析 14.以二項式方法評價選擇權 15.以蒙地卡羅模擬方法評價選擇權 16.選擇權發行靜態避險 17.選擇權發行動態避險 18.選擇權交易策略實作 19.財務工程概論 20.CPPI與TIPP保本商品 21.與選擇權結合之保本商品分析 22.與選擇權結合之高
收益票券分析 第四篇 未來 •結論與後續學習建議