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对于江恩, 我觉得有点象气功大师，他的理论很奇怪，也许他是比较早发现波动率并应用到投资上， 需要知道的是在1900那个年代的资本市场是个强信息市场，股票的价格并未完全包含其内在的价值和风险，通过历史数据观察出波动率的确可以获得套利， 但是现代的资本市场远远比那个年代复杂的多了，最主要的一点是汇率的影响，现在资本的流动性远远非那个时代可以相比的。
理论上波动率表示一种干扰（象wiener process），并遵循正态分布， 一种算法可以通过历史数据来计算，但是计算工作难度大（注1），实际通常方法是通过市场上已有的期权价格代进black-scholes的公式中算出隐含波动率。隐含波动率在应用中有个很著名的Var模型，通过它计算未来一段时间最坏的可能下损失有多少。隐含波动率还可以作一个指标来预测未来股票价格上升和跌的幅度。问题是波动率需要期权价格来指导才能观察，现在国内还没有期权市场，所以这一变量只能通过历史数据做大概估计。同时波动率有误差，需要修正，如波动率微笑(这个现象有点象江说的共振现象).
注1：在弱信息市场理论中认为今天股票的价格已经完全表露了其价格的风险， 所以今天的价格不能预测未来价格。
通过什么方式可以测量金融市场的实时波动性水平？
股权价值波动率不能直接查到。
波动率这个概念是从江恩理论中得到的，这个波动率是要经过精确的计算才能得到而且波动率的具体算法是没有定论的（因为江恩本人并没有给出详细的计算方法），所以是查不到的。
什么是历史波动率 股票的上涨或下跌，我们把它叫做波动，上涨或下跌幅度越大，也就是股性越活跃，波动就大，把这个波动的大小用一个量化值来形容就是波动率了。其计算方法就是将股票过去一段时间每天的涨跌幅统计出来，再计算一标准差大小，再折算成年化就是波动率了，这种统计标的股票过去一段时间内涨跌幅计算出来的标准差，就叫做历史波动率。历史波动率有两点要记住的，它统计的历史的波动数据；它形容的是标的资产。
有几种方法可以测量金融市场的实时波动性水平，其中一些包括：
1.波动率指标：例如使用历史波动率计算出的平均波动率或者自然对数收益率的标准差，如CBOE波动率指数（VIX）等。
2.波动率交易策略：根据隐含波动率与实际波动率之间的差异来进行交易的策略，例如通过看涨期权和看跌期权的价格差异来确定市场对股价的期望波动性。
3.基于股票价格的波动性指标：例如平均真实范围（ATR）或相对强弱指标（RSI）等。
4.时间序列模型：例如ARIMA模型或GARCH模型等，这些模型可以用来预测未来的波动性。
5.机器学习算法：例如支持向量机（SVM）或人工神经网络等，这些算法可以学习和预测市场的波动性。
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