Список проголосовавших за комментарий "Kurbakovsky, В «обобщенной модели» первый дифур стохастической цены dF=… Вы, вместо волы цены вводите M(F,t). Тогда возникает вопрос. Откуда взялась сигма после решения этого уравнения. Сама М это не как не волатильность. Но это средние изменение цены за день. Ну и по хорошему, надо бы ожидание следующего изменения считать. М мы подставляем цене/стайк. То есть в d1 вместо r у нас появляются ожидания, как будет вести себя волатильность если вчера она росла. Ну и мы прибавляем ее к 1/2сигма*Т^0.5. А сигма у нас непонятно откуда взялась. Ну и так как у нас БА рассматривается как логонормальный процесс, естественно у нас будет наклон распределения, что и покажет линейная регрессия. <br/> В общепринятой методики делают точно так же. Только функцию нашей добавочки строят отдельно. Берут корреляцию БА/волатильность (наклон улыбки). Расхождение распределения БА с нормальным стандартным распределением загиб улыбки. И у нас получается гладкая квадратичная функция описывающая и дельту и время и все процессы. Она содержательна и наблюдаемая. Конечно, эту функцию можно вставить непосредственно в БШ. Тогда к сигме надо прибавить разницу между ЦС и волой на кривой волатильности. Но, обычно, это делают отдельно и сразу ставят в формулу сигму с улыбки. Ну и естественно ваша улыбка не обязана лежать на бидах асках, у вас может быть свой взгляд и своя улыбка. "