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1703564782 缺点
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1703564784 ·这个模型并不能把买单和卖单对市场的不同影响区分开。
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1703564786 ·这个模型没有考虑做市商的存货,这其实对每个交易的市场冲击都有重要影响。
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1703564788 [1] 这个概念最初用来表示大型金融机构的内部交叉交易,后来被延伸为任何不能被直接观察到的交易。
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1703564793 波动率交易:期权量化交易员指南(原书第2版) [:1703562377]
1703564794 波动率交易:期权量化交易员指南(原书第2版) 加总不同合约标的的期权
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1703564796 正如我们在本章开始时了解到的,最佳的降低对冲成本的方法就是减少对冲频率。如果我们在交易一些不同合约标的的期权,delta风险很可能会互相抵消。如果我们能够接受相关性,那就可以通过加总delta头寸来减少对冲,然后利用市场指数或者行业指数来对冲风险。总体来看,这里需要进行权衡。与使用个股期权对应的实际标的股票进行对冲相比,使用指数对冲的效果不会那么好,但是我们可以减少交易成本,因为我们只需要对冲残余风险,而不是每个个体风险。
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1703564798 期权加总的过程从原理上来说是相当简单的。考虑这样一个例子,我们持有价格SA=100的股票A,SI=1000的指数I。另外假设有一个交易所交易基金(ETF)与这个指数相匹配,因此所有的交易单位都是可比较的。股票A与指数的beta为β=1.5。这意味着如果指数上涨1个百分点,股票A会上涨1.5个点。如果我们持有股票A1000delta的多头头寸(无论是通过指数还是通过期权delta),同时指数上涨1个百分点,我们的损益(P/L)是:
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1703564803 对于每单位的指数ETF空头头寸来说,我们的损失是:
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1703564808 因此为了将头寸对冲掉,我们需要持有150份ETF空头头寸。相应的,ETF头寸的delta为:
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1703564813 为了将gamma加入到ETF式中,先用泰勒展开将期权价格的变化表示出来,如(式6-24)所示:
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1703564818 但由于:
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1703564823 所以得到:
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1703564828 因此gamma项满足如下关系:
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