如何在 QMT 平台中利用 bsm_iv 函数实时计算期权的隐含波动率？

在 QMT 平台中，根据期权价格反推隐含波动率（Implied Volatility, IV），主要使用内置的 ContextInfo.bsm_iv 函数。该函数基于 Black-Scholes-Merton (BSM) 模型，通过输入期权价格、标的价格、行权价等参数，计算出隐含波动率。

以下是具体的代码实现和参数说明。

核心代码实现

# -*- coding: gbk -*-

def init(ContextInfo):
    # 初始化函数，这里不需要做特殊设置
    pass

def handlebar(ContextInfo):
    # 示例场景：
    # 计算一个剩余15天到期、行权价为3.5的认购期权
    # 当前标的价格为3.51元，期权市场价格为0.0725元
    # 假设无风险利率为3%，分红率为0
    
    # 1. 定义参数
    optionType = 'C'       # 期权类型：'C' 代表认购 (Call)，'P' 代表认沽 (Put)
    objectPrice = 3.51     # 期权标的资产的当前价格 (S)
    strikePrice = 3.5      # 期权行权价 (K)
    optionPrice = 0.0725   # 期权当前的最新市场价格 (Price)
    riskFree = 0.03        # 无风险利率 (r)，例如 3% 填 0.03
    days = 15              # 距离到期日的剩余天数 (T)
    dividend = 0           # 标的分红率 (q)

    # 2. 调用 bsm_iv 函数反推隐含波动率
    # 注意：ContextInfo.bsm_iv 会使用迭代法求解波动率
    iv = ContextInfo.bsm_iv(optionType, objectPrice, strikePrice, optionPrice, riskFree, days, dividend)
    
    # 3. 输出结果
    print(f"期权价格: {optionPrice}, 反推的隐含波动率 (IV): {iv}")

    # 实际策略中，通常只在最后一根K线运行此逻辑，避免历史回测打印过多
    if ContextInfo.is_last_bar():
        print("计算完成")

函数详解：ContextInfo.bsm_iv

该函数用于计算欧式期权的隐含波动率。

语法：
ContextInfo.bsm_iv(optionType, objectPrices, strikePrice, optionPrice, riskFree, days, dividend)

参数说明：

返回值：

• 返回一个 double 类型的数值，即年化隐含波动率（例如返回 0.23 代表 23%）。

补充：直接获取交易所发布的 IV

如果你不需要自己根据特定价格反算，而是想直接获取交易所或数据商提供的实时隐含波动率数据，可以使用 ContextInfo.get_option_iv 接口。

# -*- coding: gbk -*-
def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 期权代码，例如上交所的某个期权合约
    option_code = '10003280.SHO' 
    
    # 直接获取该期权的实时隐含波动率
    market_iv = ContextInfo.get_option_iv(option_code)
    
    print(f"合约 {option_code} 的市场隐含波动率为: {market_iv}")

总结

• 自定义计算/反推：使用 ContextInfo.bsm_iv。适用于你需要根据自己的理论价格、或者盘口买一/卖一价来反算 IV 的场景。
• 直接获取行情：使用 ContextInfo.get_option_iv。适用于直接使用市场公认数据进行分析的场景。

Q&A

Q: ContextInfo.bsm_iv 计算的是美式期权还是欧式期权？
A: 该函数基于 Black-Scholes-Merton 模型，理论上是针对欧式期权的。对于美式期权（如国内的商品期权），该模型是一个近似值，但在实务中常被通用。国内的 ETF 期权（如 50ETF 期权）是欧式的，完全适用。

Q: 如果计算出的 IV 是 nan 或者是 0 怎么办？
A: 这通常意味着输入参数异常（例如期权价格为负、剩余天数为0）或者期权价格严重偏离理论价值（例如深度实值或深度虚值期权，价格包含了过大的流动性溢价或套利空间），导致模型无法收敛。

Q: 如何动态获取剩余天数 days？
A: 可以结合 ContextInfo.get_contract_expire_date(code) 获取到期日，然后与当前日期 ContextInfo.get_bar_timetag(index) 进行差值计算得出。