<a href='http://www.tradeoptions4living.com/%e9%81%b8%e6%93%87%e6%ac%8a%e7%ad%96%e7%95%a5%e6%95%99%e5%ad%b8/%e9%9a%b1%e5%90%ab%e6%b3%a2%e5%8b%95%e7%8e%87implied-volatilityiv%e5%8e%9f%e5%a7%8b%e7%a2%bc%e5%a4%a7%e6%94%be%e9%80%81/'>原文</a>
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很多的讀者有問我們類似的問題, 我們常常說到隱含波動率偏高, 或是偏低, 到底有沒有什麼準則可以用來判斷到底是偏高還是偏低呢? 答案是, 有, 但也沒有, 為什麼呢? 因為所謂的隱含波動率, 就是大家對股票波動的期待, 期待越高, 隱含波動率就越高, 但是事出必有因, 空穴不來風, 大家有期待, 就很有可能有重要的事件像是最常見的財報, 新產品發表, 官司等等影響股價巨大的因素, 所以你說他”高”, 他也是高的有其價值的, 不可以簡單的就說這是所謂的”over priced”, 同樣的道理也適用於所謂的”under priced”, 用這樣的角度來說, 隱含波動率並沒有一定的基準或法則來判斷所謂的高低.
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但是, 如果我們用圖形的觀點來分析, 每一支股票都有其股性, 也就是說, 一般而言, 同一支股票的隱含波動率會在一定的”範圍”之中震盪, 所以當他到這個範圍的”高點”時, 就有很大的機率要回落, 同樣的, 如果到了低點, 那可以很合理的猜測將要回漲, 依照這樣歷史圖形分析的觀點, 我們是可以來定義所謂高低的. 今天我們就要針對這一種觀點, 送給大家一個可以在ThinkorSwim交易平台中的原始碼, 讓大家可以很快的判斷一下當下隱含波動率的情形, 這對於擬定交易策略是有很大的幫助的. 如果你不會在你的ThinkorSwim的平台中加一個新的Study, 你可以參考一下之前的文章.
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好了, 閒話休說, 重點來了, 把下面的原始碼加到你的ThinkorSwim平台中吧!
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magTc4J2NkUxGijForypAPwWCRlsQb5KqYdX6hEe
declare lower;
GRDHTUoYIK6lqLWSi9dp5PZ8MtE2mwsCyQAjafB1
input days = 252;
i3ULYAQhB9gCMV45aS8jsDkNpHWTefb0xqRdF1oE
input upperRange = 20;
gxWymoFkBjCzZSl2DO8bcvKJXQeEfM5i674TaHIh
input midUpperRange = 40;
8dLN5ZoMbeHQjJ9ipU4PlkvwTKhD0B7u21RrOxIC
input midLowerRange = 40;
eUC3RXANrv4Jd8Bki9o0xD5QtS7O6uWHZGMELqhI
input lowerRange = 20;
K974rS0JP6YBNeznh58QtFOcsomIya1ZvCEAwlTu
plot iv = round(impVolatility()*100);
bs1iNz0YXT7jqpnk3guBOf6mZHGM5RQU2WVJA9eL
plot hv = round(historicalVolatility()*100);
V6nZtPsKgHj74wQkJz8yr3IRpAN2McLqbfuBxCSv
plot highIV = highest(iv, days);
1VgLG8FutxaUTDOK7wSPifdQYkj2R6ChXA5NB3zr
plot lowIV = lowest(hv, 252);
3O1bDpTvNR9l7efQHBhutzPXYa0dGo4qA5Umr6MF
def upperPct = upperRange/100;
3fLHamWlOgKepEnxMYStq9zC1XPs7Q8GIb0JZB62
def midUpperPct = midUpperRange/100;
5sYFiT3ucZ7KXVWxSJdgqzPweELNmDkOHbl2I9QM
def midLowerPct = midLowerRange/100;
8aqfXN1hcdm6rAwkiFHSstOyzpb5WLgZYl3xnvK7
def lowerPct = lowerRange/100;
Tfc3jBgFSo1aHlE0yvPeUx79D4VtquKQizmnIJL2
def yearlyRange = highIV - lowIV;
OIB8KWutr3ipYLSjhveznmNHTqUDlyJ14Xdb9G57
plot upperPlot = highIV - yearlyRange*upperPct;
n53wKVObRgMAjsZqp6zr9JfQTGDicUxBv0uY2P4l
plot midUpperPlot = highIV - yearlyRange*midUpperPct;
7ZbzxGtA83mLiNoR2uPQH01egDwqy4KC9XldBjhf
plot midLowerPlot = lowIV + yearlyRange*midLowerPct;
94oBnmIkYOzcSpC2yFhMigj1LrKbRQX3Ex0qVUAw
plot lowerPlot = lowIV + yearlyRange*lowerPct;
RvMSFCZkLwgQ4e57V9sYmhqAENnpo8l12rfH0Gja
addCloud(highIV, upperPlot, color.GREEN);
OvqDj0rsKp5Xi9gnNQomxEPk7aMFSCtudYwcRBHI
addCloud(lowIV, lowerPlot, color.RED);
cq7xVzdDgTM54PuKSfrX21lvbpYanyjCB3UOIeLG
addcloud(midUpperPlot, midLowerPlot, color.Yellow);
qGYu76gcvk1NHQzfrtFwV8E3OsKR2Pi94MZ5CJaX
highIV.setDefaultColor(color.GREEN);
V8fozjwtH07duLIZYkeNCF6yWvBEnDJxahmMi254
lowIV.setDefaultColor(color.RED);
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upperPlot.setDefaultColor(color.GREEN);
1w8NLcbsxIyvKQVYe2dRCG4PmnuTSkrO9qEMDBAJ
midUpperPlot.setDefaultColor(color.Black);
MljH56vOAaVhqrsDR2k3WgmSd0GxbyPELtXZw8Fe
midLowerPlot.setDefaultColor(color.Black);
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lowerPlot.setDefaultColor(color.RED);
qGSlpHOr5WdQ3hgaR6x0o1uytZXYkK92MbvTVBzL
加完之後你會看到類似的圖:
IpMUeEzByVa1gducL268knx37GsN0fvHi9JPZmlA
圖中淺粉紅色的是歷史波動率(History Volatility,HV), 淺青色的是隱含波動率, 綠色的區域表示所謂”高”隱含波動率, 紅色是低隱含波動率, 淺黃色就是中等. 這個圖有兩種觀點的看法, 第一個是, 你可以由隱含波動率和歷史波動率差距的距離大小來判斷隱含波動率目前是高或是低, 另一個更簡單的看法就是看看淺青色的Implied Volatility是在綠色, 紅色, 或是黃色的區間來做判斷. 當然, 大家也要了解, 這只是根據歷史數據的一種推測, 並不是100%確定的結果, 雖然如此, 我個人還是覺得這是一個很好的參考指標, 大家可以試著用用看, 你也可以根據自己的需求, 更改一些參數, 但是基本的理論都是一樣的. 大家利用休市的颱風假, 花時間了解一下吧!
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請問可以幫忙將以富途牛牛的指標轉換成thinkorswim 麼, 感恩
DIS:=STDP(CLOSE,20);
BOOLB:(CLOSE-(MA(CLOSE,20))-2*DIS)/(((MA(CLOSE,20))+2*DIS)-((MA(CLOSE,20))-2*DIS)),COLORRED;
BOOLL: -1,COLORGREEN;
BOOLM: -0.5,COLORGREEN;
BOOLH: 0, COLORGREEN;