Python 是一種常用的編程語言，它的應用領域非常廣泛，其中之一就是金融學中波動率計算。

通過 Python 中的 scikit-learn 庫的波動率函數可以進行這方面的計算。具體方法如下：

from sklearn.covariance import MinCovDet
from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成樣本數據
n_samples = 1000
n_features = 2
X1 = 0.3 * np.random.randn(n_samples, n_features)
X2 = 0.3 * np.random.randn(n_samples, n_features) + [2, 1]
X = np.vstack((X1, X2))
y = np.hstack((np.zeros(n_samples), np.ones(n_samples)))
# 計算 Minimum Covariance Determinant (MCD)
robust_cov = MinCovDet().fit(X)
# 計算離群點得分
mahal_dist = robust_cov.mahalanobis(X)
# 繪制離群點分數圖
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=mahal_dist, cmap='rainbow')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代碼中，首先使用 make_gaussian_quantiles 函數生成兩個高斯分布的樣本，然后將它們合并成一個數據集。之后使用 MinCovDet 函數計算 Minimum Covariance Determinant，以估計正常數據的協方差矩陣。最后計算離群點得分 mahal_dist，并通過散點圖展示出來。

這是一個簡單示例，你可以在金融數據分析中靈活運用此方法，對于波動率計算和離群點檢測有著良好的效果。