波動率是衡量市場風險的常見指標。使用Python計算波動率是金融、投資領域中常見的應用技巧。

在Python中，我們可以使用pandas模塊來計算波動率。以下是一個示例代碼：

import pandas as pd
# 讀取csv文件并轉換為DataFrame對象
df = pd.read_csv('file.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date'])
# 計算每日收益率
returns = df.pct_change()
# 計算波動率
volatility = returns.std() * np.sqrt(252)
# 打印日波動率
print(volatility)

在這個例子中，我們首先使用pandas模塊的read_csv函數讀取一個csv文件，并轉換為DataFrame對象。我們獲取每日收益率并計算波動率。在這里我們使用了252天的時間長度（一年中的交易日數），并將計算得到的波動率存儲在名為volatility的變量中。最后，使用print語句來打印日波動率。

使用Python計算波動率是金融、投資領域中常見的技巧。通過使用pandas和numpy等Python模塊，我們可以快速、準確地計算波動率，并進行風險控制。