期权定价是现代金融学的重要研究课题之一,如何对期权进行合理定价是其发挥风险管理作用的核心。在期权定价中,对标的资产的波动率的估计至关重要。与低频数据相比,高频数据包含了更多日内波动的信息,利用高频数据能更好地观测资产价格的真实波动情况。现已有众多研究基于高频数据对已实现波动率进行建模和预测,但鲜有将其应用到期权定价中。本文则考虑了跳跃、正负波动以及测量误差对已实现波动率模型的影响,将已实现波动率测量误差对期权定价模型做了扩展。实证部分采用上证50ETF的高频数据计算已实现波动率来检验模型预测效果,并在上证50ETF期权上验证模型的定价能力。在已实现波动率模型构建部分,本文首先根据已实现波动率的跳跃、正负波动,构建了多个已实现波动率模型,并进一步研究了测量误差对模型预测的影响。实证结果表明,引入测量误差在一定程度上提高了模型对已实现波动率的预测能力。在期权定价部分,本文选取2021年的上证50ETF期权数据,按期权种类、到期时间以及实虚值程度对期权数据进行分类。对各类型期权进行描述性统计,发现上证50ETF期权存在明显的“波动率微笑”特征。进一步地,本文将传统模型和已实现波动率模型对上证50ETF期权进行定价研究,探讨了不同模型在不同类型期权下的定价能力。本文实证研究发现,在隐含波动率较高的期权类型中,已实现波动率模型的期权定价效果要优于传统模型,同时,考虑测量误差的已实现波动率模型要显著优于未考虑测量误差的模型。