期权的隐含波动率可以反应市场对未来的预期，通常使用牛顿法和二分法来计算。这两种方法都需要频繁迭代，且迭代次数不能确定，核心代码无法向量化，因此只能通过循环来逼近求解。这就导致在期权相关计算中，隐含波动率往往容易成为性能的瓶颈。

DolphinDB 的计算逻辑使用脚本语言编写，但底层调用的是 C++ 代码，存在脚本解释的过程。为了提高脚本的执行效率，DolphinDB 从 1.01 版本开始支持即时编译（JIT）功能，特别适合于无法使用向量化运算但又对运行速度有极高要求的场景。

本教程将基于客户的实际需求，以二分法计算 ETF 期权的隐含波动率及希腊值为例，为大家示范如何使用 DolphinDB 的 JIT 功能给计算过程加速，并与 C++ 原生代码进行了计算性能对比测试，结果表明 DolphinDB 脚本计算耗时为 C++ 原生代码的1.5倍。

1. 数据表结构

1.1 期权日频数据表