卖期权的时候,我们在卖什么?

news2024/11/23 17:11:21

一直在思考一个问题,卖期权到底是怎么回事?卖实值期权、平值期权、虚值期权背后的本质有什么区别?卖近期的和远期的期权背后的本质又是什么?我们用沪深300指数期权来研究一下。

 

我们先从数据上来直观感受一下。上面这个表格是2020-12-09日这一天期权的情况。这里列了四类期权(都是看跌),分别代表实值期权(5400行权价),平值期权(5000行权价),虚值期权(4800行权价)和深度虚值期权(4400行权价)。

我们先来看时间维度,也就是theta*close。我们知道,theta是期权价格相对于时间的偏导,所以我们乘上期权价格(close列),就可以认为是单位时间获得的一个期权费的绝对值。

从这一角度来看,越平值,越近月,那么时间价值流逝最快。这里,5400行权价是因为这里的数据是用沪深300现货的价格作为underlying asset的价格,所以会出现时间价值为正的情况。看起来,如果我们卖出期权为了获得时间价值,那么就应该空近月平值的期权。

那么,我们在不同虚度的期权的组内来看一下期权时间价值流逝的速度。我们可以看到,平值期权内部,最邻近的期权价值流逝的最快;在虚值组,虚度越大,那么越是远月,流逝的越快。譬如IO2109-P-4400单位时间的流失金额为24块钱,可以看到,居然大于行权价为4800的近月合约的期权了。我们可以学习一下下面这张图,当然,我们要知道,乘上期权的价格才是真正获得的时间价值。

 看起来,如果我们单纯为了收取保费的话,近月平值期权很有诱惑力。但是,平值期权的delta理论值为0.5;同时,近月平值期权的gamma值大于平值期权的其他月份的期权。

 

gamma是个啥?就是赚钱的加速度。如果我们是卖期权,那么gamma值越大的合约,意味着对方赚钱的加速度越快。

那么,看起来远月的虚值期权不错,比空近月不那么虚的还要好。但是,我们注意到,越是远月的期权,他的vega值很大。Vega大家都知道就是波动率的敞口。

说到这里,我们可以抽象出点东西来了。

卖期权这件事情,本质上就是向市场暴露4个敞口,然后获得时间价值的市场认为公允的等价交换。这一等价交换就体现为时间价值的衰退。

这四个敞口分别是:

delta:未来标的资产绝对价格变动的敞口

gamma:标的资产价格变动引起的亏钱速度变快的敞口

vega:未来标的资产波动率的上升

rho:无风险利率的变化,这里我们忽略不计

所以,我们卖期权的背后,其实是对delta、gamma、vega这三个风险因素暴露的组合。

所以,举几个例子:

在情绪短期高点,内心想做空的时候,但是对于波动率没有把握,觉得波动率可能继续上行的时候,可以选择实值看跌,卖出。这个的背后就是承担了delta风险来获取时间价值;

在波动率高点(某种意义上说,波动率是存在均值回复的,相对delta更加容易把控),而对方向毫无判断,且不愿意暴露敞口的时候,为了获取时间价值可以卖出远期深度虚值的期权。

市场经历过了升波阶段,同时也觉得市场高估,短期存在确定性回调,那么就应该空平值的近月期权 。这样可以获得最大的时间价值decay,但是暴露了不少的delta、不少的gamma、不少的vega,相对来说需要有更高的把握,或者对风险因子有暴露敞口的意愿。

从上面的表格中还可以看出来gamma和vega的区别:如果短期买跨式,本质上是long gamma;买长期的跨式,本质上是long vega。

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:http://www.coloradmin.cn/o/489113.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于R语言的贝叶斯时空数据模型实践技术

时间-空间数据(以下简称“时空数据”)是最重要的观测数据形式之一,很多科学研究的数据都以时空数据的形式得以呈现,而科学研究目的可以归结为挖掘时空数据中的规律。另一方面,贝叶斯统计学作为与传统统计学…

【OpenCV】 2D-2D:对极几何算法原理

2D-2D匹配: 对极几何 SLAM十四讲笔记1 1.1 对极几何數學模型 考虑从两张图像上观测到了同一个3D点,如图所示**。**我们希望可以求解相机两个时刻的运动 R , t R,t R,t。 假设我们要求取两帧图像 I 1 , I 2 I_1,I_2 I1​,I2​之间的运动,设第一帧到第二帧的运动为…

MiniGPT-4部署过程

文章目录 项目背景部署过程环境配置与文件准备部署推理报错1报错2 项目背景 2023年4月19日,开源项目MiniGPT-4发布,该项目是由KAUST(沙特阿卜杜拉国王科技大学),是几位博士开发的。 项目地址:https://gith…

Spark大数据处理讲课笔记3.4 理解RDD依赖

文章目录 零、本讲学习目标一、RDD依赖二、窄依赖(一)map()与filter()算子(二)union()算子(三)join()算子 三、宽依赖(一)groupBy()算子(二)join()算子&#…

字符设备驱动

字符设备就是按字节流进行读写的设备,读写数据分先后顺序,如点灯,IIC,SPI,LCD等都是字符设备,这些设备的驱动就叫字符设备驱动。 include/linux/fs.h中 file_operations 结构体为内核驱动操作函数集合&…

如何关闭tomcat?tomcat端口号被占用怎么办

我tomcat一跑就报被占用怎么办?我没开tomcat呀!! 这种情况一般是你上一次打开tomcat没有关tomcat服务就关闭了变成软件(如强行关闭正在运行tomcat的idea),这样你在开tomcat就会显示端口号占用了&#xff0…

API 渗透测试从入门到精通系列文章(上)

导语:这是关于使用 Postman 进行渗透测试系列文章的第一部分。 这是关于使用 Postman 进行渗透测试系列文章的第一部分。我原本计划只发布一篇文章,但最后发现内容太多了,如果不把它分成几个部分的话,很可能会让读者不知所措。 所…

SMOKE Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation 论文学习

论文地址:SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation Github 地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/main/configs/smoke 1. 解决了什么问题? 预测物体的 3D 朝向角和平移距离对于自动驾…

hive之入门配置

学习hive之路就此开启啦,让我们共同努力 目录 Hive网站: Hive的安装部署: 启动并使用Hive: 安装Mysql: 安装Mysql依赖包: 启动Mysql: 查看密码: 登录root: 密码错误报错: 元数据库配置…

信创国产中间件概览

信创国产中间件概览 中间件国内中间件市场份额第一梯队仍然是IBM> 和Oracle,市场份额合计51%。第二梯队为五大国产厂商,包括东方通、普元信息、宝兰德、中创中间件、金蝶天燕,市场份额合计15%。东方通应用服务器TongWeb对标 开源&#xf…

人脸检测和行人检测3:Android实现人脸检测和行人检测检测(含源码,可实时检测)

人脸检测和行人检测3:Android实现人脸检测和行人检测检测(含源码,可实时检测) 目录 人脸检测和行人检测3:Android实现人脸检测和行人检测(含源码,可实时检测) 1. 前言 2. 人脸检测和行人检测数据集说明 3. 基于YOLOv5的人脸检…

Databend 开源周报第 91 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。 Whats On In Databend 探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。 新数据类型&…

【Robot Framework】RF关键字大全

收录工作当中最常用的Robot Framework关键字 内容较多,可以CtrlF快速搜索自己想要的 1. RF循环使用(FOR循环) {list1} create list LOG TXT INI INF C CPP JAVA JS CSS LRC H ASM S ASP FOR ${file_type} IN {list1} log 构造请求参数 ${t…

第二十二章 解释器模式

文章目录 前言一、解释器模式基本介绍解释器模式的原理类图 二、通过解释器模式来实现四则运算完整代码抽象表达式类 Expression变量表达式类 VarExpression抽象运算符号解析器 SymbolExpression加法解释器 AddExpression减法解释器 SubExpression计算器类 CalculatorClint 测试…

【C++】仅需一文速通继承

文章目录 1.继承的概念及定义继承的概念继承的定义定义格式:继承关系和访问限定符继承基类成员访问方式的变化 2.基类和派生类对象赋值转换3.继承中的作用域4.派生类的默认成员函数题目:设计出一个类A,让这个类不能被继承(继承了也没用) 5.继承与友元6.继承与静态成员7.复杂的菱…

VK Cup 2017 - Round 1 A - Bear and Friendship Condition(并查集维护大小 + dfs 遍历图统计边数)

题目大意: 给你一些n个点m条边,如果三个点(a,b,c)是合法的,当且仅当 a-b,b-c,c-a都有一条边,问你这个图是否合法,如果有一个或两个点视为合法 思路 考虑什么图才是个合法图:除了点…

Spring 更简单的读取和存储对象

✏️作者:银河罐头 📋系列专栏:JavaEE 🌲“种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在” 前面介绍了通过配置文件的方式来存储 Bean 对象,那么有没有更简单的方式去存储 Bean 对象? 有以下 2 种方…

【论文】LearningDepth from Single Monocular Images

2005 NIPS 文章目录 特征提取卷积核的使用Multiscale 多尺度提取特征特征的相对深度 模型结论特征提取数据集导致的error 文章使用了Markov 随机场(Markov Random Fields, MRF) 从单图像上直接估计出图像的深度信息。 与RGBD输入数据不同的是,文章中采用了YCbCr数据…

知识点总结-DAY1

1. 请解释OSI模型中每一层的作用 应用层:为用户提供服务,处理应用程序之间交换的数据。 表示层:处理数据在网络上的表示形式,如加密和解密、压缩和解压缩等。 会话层:建立、维护和终止两个节点之间的会话&#xff0c…

安全防御 --- IPSec理论

IPSec 1、概述: 是IETF(Internet Engineering Task Force)制定的一组开放的网络安全协议,在IP层通过数据来源认证、数据加密、数据完整性和抗重放功能来保证通信双方Internet上传输数据的安全性。 IPSec安全服务 机密性完整性…