業界常用的vol曲面標定模型

我有兩個問題：

1. 最常用的股票期權定價模型是什麼？我在學校學習了跳躍擴散，在網上閱讀了 Hensen 和其他一些模型。
2. 我實際上只是校準表面以便於檢索歷史數據。現在要回答諸如“行使價的期權的隱含交易量是多少 = 105% 的遠期價格和時間 = 3 個月，過去 10 年的每一天”，我實際上必須在 3650 個不同的期權鏈上進行插值。由於每個期權鏈都是一個 2000 * 4 的網格，所以這個過程很慢。我希望校准後，我只需要查看參數，而不是整個表面。

但是由於校準會失去精度，我的第二個問題是，通過將表面切割成幾段，然後分別校準每個段來提高精度是否可行？老實說，我只是在尋找一個適合整個表面的函式，而且我可以分段製作該函式，因為任何擬合嘗試都比我目前使用整個表面的方法更好。

業內最常用的股票波動率模型是 Black-Scholes 模型（包括其時間相關版本）和局部波動率模型。它總是伴隨著隨機利率、離散股息和量子效應（即使是簡單的收益定價時也必須具備），因此校準/定價過程比您預期的要復雜得多。當然會使用隨機波動率，但這一切都歸結為您向客戶出售的收益以及您管理的後續風險。據我所知，跳轉不太常見，但可能會在某些特定情況下使用（異變異數產品）。

至於您的問題，如果您只是為了儲存數據而計算隱含波動率，那麼您沒有使用任何模型（為任何其他收益定價），所以我認為這與您的第一個問題無關。然而，您可能想要做的是將參數隱含波動率表面擬合到您的數據集。例如，看看 Gatheral 的 SVI/SSVI。這基本上是一個參數函式，可以適應許多市場形態（因此您只需要在每個到期日儲存一些參數），但最重要的是可以導致無套利面。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/16146