Python是一種廣泛使用的高級編程語言之一，可以應用于許多不同的領域，包括數據科學和計量經濟學。在經濟學中，波動性是一項重要的概念，常常用于衡量資產價格的不穩定性。Python可以利用一些強大的工具來計算資產的收益波動率。

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas_datareader import data as web
# 獲取蘋果公司(AAPL)的股票收盤價
aapl = web.DataReader("AAPL", "yahoo")
# 計算每日收益率
daily_returns = (aapl['Adj Close'] / aapl['Adj Close'].shift(1)) - 1
# 年化波動率
annual_volatility = daily_returns.std() * np.sqrt(252)
# 輸出結果
print("AAPL的年化波動率為:", round(annual_volatility*100, 2), "%")

這段代碼中，我們首先從Yahoo Finance API中獲取了蘋果公司(AAPL)的股票收盤價數據。接下來，我們計算了每日收益率，即該股票每日漲跌幅的百分比變化。然后，我們通過將每日收益率的標準差乘以252（一年的交易日），計算得出了年化波動率。

因為收益率波動是資產價格不穩定性的一個指標，而波動率又是衡量收益率波動的指標，所以資產的收益波動率通常被視為一個衡量資產風險的指標。在金融領域，收益波動率通常被用作投資組合的度量標準，以幫助投資者理解其投資組合的風險程度。

使用Python計算收益波動率有許多其他的方法，包括使用數學公式，如布朗運動（Brownian Motion）模型，以及利用金融建模庫，如Quantlib。無論采用哪種方法，計算收益波動率的能力對于許多金融和經濟應用都是至關重要的。