在国内橡胶、玉米、棉花、铜相继加入到期权大家庭后，投资者与研究员愈发觉得脑袋不够用了。这么多品种的波动率，怎么算得过来？
不要慌，我们可以用真格量化来迅速计算一下这些产品历史波动率的季节性规律。
先直接看结果：
橡胶历史波动率季节性：
玉米历史波动率季节性：
棉花历史波动率季节性：
铜历史波动率季节性：
豆粕历史波动率季节性：
白糖历史波动率季节性：
50ETF历史波动率季节性：
可以看到橡胶的HV大约是玉米或棉花的2倍，这是一个波动非常剧烈的品种，对其期权定价、策略设计也应有所提防。比如，策略上如果做空其波动率就要比较小心，因为您可能在招惹商品里的波动之王。
用真格量化计算历史波动率其实相当简单，您只需要一些python编程基础，调用现成的历史波动率计算函数即可得出结果。
与CBOT同类农产品相比，国内农产品波动率的季节性规律是类似的。豆粕、玉米和棉花夏季容易出现波动率高点。而国内橡胶、白糖的HV高点容易出现在秋季，外盘是否也是如此，感兴趣的朋友可以自己计算一下。
而50ETF的历史波动率有春季和夏季两个高点，做波动率交易的期权投资者也不必为错过“春季躁动”行情（比如那个神奇的2月看涨2800）而懊恼，后边还有机会。
关于美国CBOT农产品的波动率计算还可以参考这篇论文 https://arxiv.org/pdf/1802.01393.pdf
有了真格量化，下次您计算历史波动率，确定期权策略的时候，就用不着“跟着感觉走”了吧？
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