怎么用py_vollib模块算隐含波动率？

已知S,K,T,r,期权价格,怎么用py_vollib模块算隐含波动率？

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
使用 py_vollib 模块可以计算欧式期权的隐含波动率。下面是一个使用 py_vollib 计算隐含波动率的示例代码：

from py_vollib.black_scholes import implied_volatility

S = 100  # 标的资产价格
K = 100  # 期权行权价格
T = 1    # 到期时间，以年为单位
r = 0.05 # 无风险利率
price = 5  # 期权价格

iv = implied_volatility(price, S, K, T, r, 'c')
print("隐含波动率为：", iv)

解释一下代码：

• 第一行导入了 py_vollib 模块中的 implied_volatility 函数。
• 然后定义了标的资产价格 S、期权行权价格 K、到期时间 T、无风险利率 r 和期权价格 price。
• 接下来使用 implied_volatility 函数计算隐含波动率，其中 'c' 表示计算的是看涨期权的隐含波动率。
• 最后输出隐含波动率 iv。

请注意，在使用 py_vollib 计算隐含波动率时，有些参数需要根据实际情况调整，比如期权类型（看涨或看跌）和期权价格的单位等。此外，还可以使用其他的计算隐含波动率的模型，例如 Black-Scholes-Merton 模型的改进版本等。