期权定价模型系列【2】—期权的希腊字母计算及应用

本篇文章旨在介绍期权常见希腊字母的计算及应用
本专栏更多侧重于理论及文字方面的展示,文章具体的代码可以参考我的另一个专栏【期权量化】。
【期权量化】专栏有同名文章,并且给出了文章的具体代码。
专栏地址:

http://t.csdn.cn/Y30Hkicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/Y30Hk

想了解更多希腊字母的代码,可以参考我的其余文章:

nullicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/mNIJm

nullicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/4pQZQ

http://t.csdn.cn/bs56Zicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/bs56Z

http://t.csdn.cn/RaXuOicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/RaXuO

http://t.csdn.cn/zTFHiicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/zTFHi

1.前言

期权价格会受到多个因素的影响,如标的资产价格、时间、波动率等,所以引入希腊字母来衡量不同因素对期权价格的影响程度,即Delta、Gamma、Vega、Theta和Rho,从而更综合的研究期权的影响因素。对于单独希腊值的作用,Delta经常被用做计算期权交易杠杆的指标、期权和期货之间对冲时的对冲比率、表示期权到期时成为实值期权的概率等。Gemma值存在方向性风险,对买权者有利,也常用来衡量Delta的稳定性,特别对于Delta中性策略,需要根据Gamma指标及时调整策略。Vega、Theta、Rho通常分别用作衡量波动率风险、时间成本和利率风险的指标。

2.Delat

2.1计算方式

Delta表示期权价格对标的资产价格变化的敏感度,即标的资产价格变动一个单位时,期权价格的变化量。对于看涨/看跌期权,公式可表达为:

 

同样,基于期权价格与标的资产价格变化的关系,不难看出以下性质:

0≤𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝑐𝑎𝑙𝑙≤1

−1≤𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝑝𝑢𝑡≤0

无论是看涨期权还是看跌期权,实值期权的Delta绝对值大于虚值期权Delta绝对值。平值期权Delta绝对值约为0.5。

2.2 Delta的应用

(1)计算杠杆。假设目前黄金期货合约的现货价格为375,有一份3个月后到期的看涨期权,价格为20,Delta=0.8。如果期货合约上涨1%,即3.75,则期权的价格会上涨3.75*0.8=3从涨幅来看,期权合约约上涨15%。则此期权合约的杠杆约为15倍。从实际交易角度来看,当标的资产价格向有利方向变化时,拥有越大绝对值的Delta期权,其价值增长越快;而标的资产价格向不利方向变化时,拥有越小绝对值的Delta期权,其价值下降越小。

(2)对冲指标。由公式可以看出,Delta是期权价格对标的资产价格的偏导数,来测量期权价格对标的资产价格变化的敏感性。因此,Delta可被称作为对冲比率。假设△=0.4,如果买入5手看涨期权,则需要卖出0.4*5=2手对应标的资产的期货合约进行对冲风险;相反的,如果△=-0.4,买入5手看跌期权,则需要买入2手对应标的资产的期货合约对冲风险。

(3)实值概率。一个看涨期权的Delta常常被认为是看涨期权在到期时会是实值的概率。假设行权价为360的黄金看涨期权,△=0.7,那么,12月到期时,此期权的价格有70%的概率会超过360。因此,深度实值期权的Delta绝对值接近1,即深度实值的看涨期权的Delta接近于1.0,而深度实值的看跌期权的Delta接近于-1.0。且期权的虚值程度越深越趋于0。

2.3 Delta倒推行权价

在OTC市场中,期权报价往往采用的是Delta值而不是行权价格,这是一种常见的报价方法。Wystrup在1999年提出了行权价可以表示成Delta的解析解方法,对于看涨期权而言,有:

 

对于看跌期权而言,有:

 

例子:

 

也就是说,为了得到0.25的delta值,需要假设行权价为2217.0587。

2.Gamma

2.1 计算方式

Gamma表示Delta随标的资产价格变化而变化的敏感度。即标的资产价格变动一个单位时,Delta的变化量。对于欧式期权而言,看涨期权与看跌期权的gamma数值是一致的:

 

Gamma的主要特点为:

(1)同一行权价的看涨期权和看跌期权的Gamma值均相等。其中,买入期权的Gamma为正值,卖出期权的Gamma为负值。

(2)平值期权附近的Gamma最大,实值和虚值期权的Gamma值均较小,且趋于0。

2.2 Gamma的应用

(1)衡量Delta稳定性。Gamma经常作为衡量Delta的稳定性。Gamma越高,意味着Delta对标的资产价格的变化越敏感。例如,当运用Delta值估算期权成为实值的概率时,Gamma值可以表示Delta提供的概率的稳定性。

(2)调整Delta中性对冲。Delta经常作为Delta中性的对冲指标,这里的假设是Delta值维持不变,但实际上,由于Gamma的存在,Delta的值是变化的,如果只单一考虑Delta作为对冲因子,则会产生误差。所以当Gamma值很高时,表明Delta的变化速度比较快,Delta中性交易需要及时调整。

(3)衡量方向性风险。Gamma对买入期权者有利,而对于卖出期权者不利。由于买入期权的Gamma为正值,当价格向有利方向运动,头寸会加速增值,当价格向不利方向运动时,头寸会减速减值。然而,对于卖出期权的负值Gamma,情况相反。值得注意的是做多Gamma时,不要忘记时间上的风险。虽然Gamma对买入期权有利,但往往要承担更多期权时间价值的损耗。相反,空头方虽承担一定负Gamma风险,但却得到时间价值上的优势。

3.vega

3.1 计算方式

Vega表示期权价格对标的资产波动率的敏感度,即期权价格变化与隐含波动率变化的比值。看涨期权与看跌期权的vega是一致的。

 

由Vega曲线可得知以下特征:(1)同一行权价的看涨期权和看跌期权的Vega值均相等,且都为正值。(2)平值期权附近的Vega最大,实值和虚值期权的Vega值均较小,随着虚值程度加深,趋于0。

3.2 vega的应用

(1)敏感度。Vega能有效衡量波动率与期权价格之间的变化关系。在期权定价,Black-Scholes模型中,假设条件之一是标的资产的波动率在期权有效期内是固定不变的。但实际上,波动率会受到时间和标的资产等因素的影响而发生变动。

(2)衡量风险。Vega可以表示期权价格面临的波动率风险。Vega值越大,意味着波动率变化引起的期权价格变化越大,面临Vega风险。

4.Theta

4.1 计算方式

Theta表示的是随时间流逝,期权价格损耗的速度。即表示时间每经过一天,期权价值会损耗多少。

 

由Vega曲线可得知以下特征:(1)无论是看涨期权还是看跌期权,买方的Theta值通常是负的。这意味着,其他条件不变的情况下,随着到期日的临近,期权的时间价值降低。相应的,期权卖方的Theta通常为正数。值得注意的是,深度实值的看跌期权的Theta值通常为正,因为标的资产价格下跌的是有限的。

(2)通常情况下,平值期权附近的Theta绝对值最大。

4.2 theta的应用

衡量时间价值。Theta值可以粗略计算继续持有期权的时间成本。例如,临近到期日,平值期权的时间价值开始加速衰减,所以对于期权买方,此时买入平值附近的期权成本较大,因为每天时间损耗大,可考虑时间损耗较小的深度实值期权。

5.Rho

5.1 计算方式

Rho是指期权价格对无风险利率变化的敏感程度,即表示无风险利率变化1%,期权价格变化多少。

 

 

由Rho曲线可得知以下特征:(1)看涨期权的Rho为正值,看跌期权的Rho为负值。当标的资产价格较高时,看涨期权对无风险利率比较敏感;当标的资产价格较低时,看跌期权对无风险利率变动会比较敏感。

(2)离到期日越远,Rho的绝对值越大。无风险利率上升,看涨期权的价格上升;而无风险利率上升,看跌期权的价格下降。

5.2 rho的应用

相比于其他希腊值,Rho对期权价格的影响有限,若投资期限较长,也许宏观经济会发生剧烈变化导致利率变化明显,此时需特别注意Rho指标。由于国内的货币政策比较稳健,无风险利率相对比较平稳,对于虚值和深度虚值期权,Rho的影响几乎可以忽略不计。

6.代码部分

见专栏:nullicon-default.png?t=N6B9http://t.csdn.cn/Y30Hk

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/70392.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

接口测试自动化:简化测试流程,提升效率

接口测试自动化:简化测试流程,提升效率 什么是接口测试自动化? 接口测试自动化是指使用特定的工具和技术来自动化执行接口测试的过程。通过编写脚本,自动化工具可以模拟用户与软件系统的交互,验证接口的功能和性能。…

启动springboot,出现Unable to start embedded Tomcat

报错信息 org.apache.catalina.core.ContainerBase : A child container failed during startjava.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.LifecycleException: Failed to start component [StandardEngine[Tomcat].StandardHost[localhost].TomcatEmbedd…

智能优化算法:白鲨优化算法-附代码

智能优化算法:白鲨优化算法 文章目录 智能优化算法:白鲨优化算法1.白鲨优化算法1.1 初始化1.2 速度更新1.3位置更新1.4鱼群行为 2.实验结果3.参考文献4.Matlab5.python 摘要:WSO 算法是 Braik 等于 2022 年提出一种基于白鲨深海觅食策略的新型…

【Opencv入门到项目实战】(十):项目实战|文档扫描|OCR识别

所有订阅专栏的同学可以私信博主获取源码文件 文章目录 1.引言1.1 什么是光学字符识别 (OCR)1.2 应用领域 2.项目背景介绍3.边缘检测3.1 原始图像读取3.2 预处理3.3 结果展示 3.轮廓检测4.透视变换5.OCR识别5.1 tesseract安装5.2 字符识别 1.引言 今天我们来看一个OCR相关的文…

aardio 调用 python pickle load 数据

aardio 调用 python pickle load 词典数据 dump_pickle.py import os import sys import time import pickle from readmdict import MDX, MDDos.chdir("/mdict")mdxfile "your.mdx" if not os.path.exists(mdxfile):print("{mdxfile} not found!&…

2023年大数据与计算国际会议 (WBDC 2023)| EI、Scoups检索

会议简介 Brief Introduction 2023年大数据与计算国际会议(WBDC 2023) 会议时间:2023年11月17 -19日 召开地点:中国西安 大会官网:www.iwbdc.org 2023年大数据与计算国际会议(WBDC 2023)将围绕“…

docker下载和案例

文章目录 Docker安装一,根据官方文档安装二,根据我以下方式 Docker配置错误导致漏洞一,CRLF注入漏洞介绍在nginx中该漏洞例子解决方法 目录穿越漏洞介绍解决方法 Docker安装 一,根据官方文档安装 官方文档 二,根据我以下方式 docker安装要求: Docker要求Ce…

VTK学习笔记(二十一)

显示立方体已经做过了&#xff0c;现在想简单处理一下立方体&#xff0c;比如每个面上增加一些文字。效果如下。 #include <vtkAnnotatedCubeActor.h> #include <vtkCamera.h> #include <vtkNamedColors.h> #include <vtkNew.h> #include <vtkPrope…

SQL 数据科学:了解和利用联接

推荐&#xff1a;使用 NSDT场景编辑器助你快速搭建可编辑的3D应用场景 什么是 SQL 中的连接&#xff1f; SQL 联接允许您基于公共列合并来自多个数据库表的数据。这样&#xff0c;您就可以将信息合并在一起&#xff0c;并在相关数据集之间创建有意义的连接。 SQL 中的连接类型…

积木报表集成前端加载js文件404

项目场景&#xff1a; 在集成积木报表和shiro时候&#xff1a; 集成积木报表&#xff0c;shrio&#xff0c;shrio是定义在另一个模块下的&#xff0c;供另一个启动类使用&#xff0c;积木报表集成shrio的时候&#xff0c;需要依赖存放shrio的核心包&#xff0c;该核心包除了存…

Eleastisearch5.2.2利用镜像迁移构建实例后ES非健康状态

正常迁移完成后启动服务&#xff0c;查看ES非健康状态 此时观察ES集群状态&#xff1a;curl -XGET -u elastic:xxx localhost:9200/_cluster/health?pretty 注意到"active_shards_percent_as_number" : 88.8888 该项的值不产生变化;集群状态"status" : “…

常见的数据结构(顺序表、顺序表、链表、栈、队列、二叉树)

线性表&#xff08;Linear List&#xff09;  1.什么是线性表 2.线性表的特点 3.线性表的基本运算 顺序表 1.什么是顺序表 2.时间复杂度&#xff1a; 链表 1.什么是链表 2.单向链表 3. 双向链表 4.ArrayList和LinkedList的使用 栈Stack  1.什么是栈  2.栈的基本方法 队列…

【果树农药喷洒机器人】Part2:机器人变量喷药系统硬件选型

&#x1f4e2;&#xff1a;如果你也对机器人、人工智能感兴趣&#xff0c;看来我们志同道合✨ &#x1f4e2;&#xff1a;不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】 &#x1f4e2;&#xff1a;文章若有幸对你有帮助&#xff0c;可点赞 &#x1f44d;…

【ChatGPT 指令大全】怎么使用ChatGPT辅助程式开发

目录 写程式 解读程式码 重构程式码 解 bug 写测试 写 Regex 总结 在当今快节奏的数字化世界中&#xff0c;程式开发变得越来越重要和普遍。无论是开发应用程序、网站还是其他软件&#xff0c;程式开发的需求都在不断增长。然而&#xff0c;有时候我们可能会遇到各种问题…

C语言数据类型

C语言具有多种数据类型&#xff0c;用于存储不同类型的数据。大体可以分为基本数据类型和派生数据类型两大类。 一、基本数据类型 整型&#xff08;Integer&#xff09;&#xff1a; 用于表示整数值&#xff0c;包括int、short、long和long long等类型&#xff0c;可以有不同…

AI:03-基于深度神经网络的低空无人机目标检测图像识别的研究

文章目录 数据集收集与预处理深度神经网络模型设计模型训练与优化目标检测与图像识别代码实现:实验结果与分析讨论与展望低空无人机的广泛应用为许多领域带来了巨大的潜力和机会。为了实现无人机的自主导航和任务执行,准确的目标检测和图像识别是至关重要的。本文旨在研究并提…

软件外包开发的VUE开发框架

Vue.js&#xff08;通常简称为Vue&#xff09;是一个流行的渐进式JavaScript框架&#xff0c;用于构建用户界面。它的核心库专注于视图层&#xff0c;但也可以结合其他库和工具来构建完整的单页面应用&#xff08;SPA&#xff09;。以下分享Vue.js的开发框架和特点&#xff0c;…

剑指offer-1.1C++

sizeof空类问题 问&#xff1a;定义一个空的类型&#xff0c;里面没有任何成员变量和成员函数。对该类型求sizeof&#xff0c;得到的结果是多少&#xff1f; 答&#xff1a;1 问&#xff1a;为什么不是0&#xff1f; 答&#xff1a;空类型的实例中不包含任何信息&#xff0…

小说推文怎么做详细教程。小说推文项目拆解及分享

科思创业汇 大家好&#xff0c;这里是科思创业汇&#xff0c;一个轻资产创业孵化平台。赚钱的方式有很多种&#xff0c;我希望在科思创业汇能够给你带来最快乐的那一种&#xff01; 如何制作小说推文的详细教程&#xff01; 我做自媒体已经五年了&#xff0c;在自媒体行业也…

STM32CubeMX之freeRTOS消息队列

创建一个消息队列&#xff0c;两个发送任务&#xff0c;一个接受任务 发送任务一&#xff1a;等待时间为0 发送任务二&#xff1a;等待时间为最大 接受为0 简单来说就是&#xff1a; 任务一&#xff1a;一个普写 一个死写 一个普读 任务二&#xff1a;创造队列 一个普写 …