Anterior, în „Analysis of Dual-Currency Financial Management Investment Products” [Link: https://www.craft.do/s/D1ykug8fYnhrpM], am vorbit despre managementul financiar în dublă valută, adică despre operațiunile conexe ale de vânzare Call and Put, iar urmărirea este, de asemenea, special pentru autor Vânzătorul care vrea să fie vânzător a făcut câteva elaborări specifice Acest articol dorește în principal să folosească unele informații și literatură pentru a explica matematic baza teoretică -profitabilitatea pe termen a strategiei vânzătorului:

De fapt, prietenii care sunt familiarizați cu opțiunile înțeleg că este o fantezie să înțeleagă cum să faci schimb doar citind cărți teoretice obscure. Atunci de ce atât de mulți profesori de fizică și finanțe pierd bani în comerț Majoritatea profesorilor încă lucrează din greu pentru a preda? a face bani din tranzacționare. Unde sunt banii? Sincer vorbind, decalajul aici este uriaș și trebuie să explorăm în continuare pentru a găsi Sfântul Graal al tranzacționării. Cu toate acestea, sincer vorbind, majoritatea oamenilor își vor pune speranța pe un anumit canal plătit, un anumit profesor sau un anumit grup WeChat pentru a rezolva această problemă. Următoarele utilizează simularea „Monte Carlo” pentru a explica de ce se poate aștepta matematic ca strategia vânzătorului să fie pozitivă:

1. Ce este simularea Monte Carlo?

Referindu-ne la definiția sa din Wikipedia, metodele Monte Carlo pot fi, în general, împărțite în două categorii: una este că problema care este rezolvată în sine are caracter aleatoriu inerent, iar acest proces aleatoriu poate fi simulat direct cu ajutorul puterii de calcul a computerului. De exemplu, în cercetarea în fizica nucleară, este analizat procesul de transmitere a neutronilor într-un reactor. Interacțiunea dintre neutroni și nucleele atomice este restricționată de legile mecanicii cuantice Oamenii pot cunoaște doar probabilitatea interacțiunii lor, dar nu pot obține cu precizie poziția neutronilor atunci când interacționează cu nucleele atomice, precum și viteza și direcția de deplasare. de noi neutroni produși prin fisiune. Oamenii de știință eșantionează în mod aleatoriu în funcție de probabilitatea lor de a obține poziția, viteza și direcția de fisiune. În acest fel, după simularea comportamentului unui număr mare de neutroni, intervalul de transmisie a neutronilor poate fi obținut prin statistici, care servesc drept bază pentru reactor. proiecta.

Celălalt tip este că problema de rezolvat poate fi transformată în numărul caracteristic al unei anumite distribuții aleatoare, cum ar fi probabilitatea unui eveniment aleator sau valoarea așteptată a unei variabile aleatoare. Prin metoda de eșantionare aleatoare, probabilitatea evenimentelor aleatoare este estimată pe baza frecvenței de apariție, sau caracteristicile numerice ale variabilelor aleatoare sunt estimate pe baza caracteristicilor numerice ale eșantionării și utilizate ca soluție a problemei. Această metodă este utilizată în principal pentru a rezolva probleme complexe de integrare multidimensională.

2. Soluție înainte

După cum este descris mai sus, simularea Monte Carlo este o soluție de simulare a algoritmului de forță brută în domeniul ingineriei financiare. Această metodă este concepută special pentru a rezolva unele prețuri de opțiuni exotice care nu au nicio soluție sau sunt greu de găsit soluții analitice. Prin urmare, această simulare poate fi utilizată pentru analiza problemelor europene de stabilire a prețurilor opțiunilor. Scurtă analiză a exemplului de preț: Să presupunem că există o opțiune de call europeană, care poate fi exercitată doar la sfârșitul perioadei, trebuie să plătiți VT=max(S-K, 0 acum). pentru a găsi prețul la V0 Cea mai mare problemă aici este că nu putem prezice viitorul, adică nu există nicio modalitate de a ști ce este S. Se poate presupune că S respectă o anumită distribuție, iar calea posibilă de convergență a lui Opiton pe durata S este simulată pe baza acestei distribuții, de exemplu:

Conform plății finale a opțiunii VT=max(S-K,0), găsiți VT corespunzătoare valorii terminale a tuturor S, apoi găsiți așteptarea și apoi reduceți-o, care este V0 de care avem nevoie:

Prin urmare, conform legii numerelor mari, pe măsură ce cantitatea de simulare crește, V0 va fi infinit apropiat și precis. Prin urmare, așa-numita stabilire a prețului în modelul matematic este de fapt o valoare medie Pentru opțiunile call europene, prețul inițial este reducerea valorii medii de max(S-K,0) plătită la sfârșitul perioadei de opțiune în cadrul distribuției. ipoteză (similară cu discountul DCF). Întregul proces de rezolvare a modelului este de fapt definit de Wikipedia ca un proces invers de rezolvare a forței brute (rezolvarea de la începutul perioadei până la sfârșitul perioadei)

3. Simulare inversă

Imaginea de mai sus poate fi de fapt răsturnată pe orizontală

Deci, dacă te uiți la această imagine înapoi, vei descoperi că totul este pe dos: există multe strategii de vânzător în fața noastră, iar toate expirările lor pot fi scrise ca max(S-K,0 atâta timp cât îndrăznești să vinzi). , puteți vinde suficient , venitul va continua să convergă și va converge la o valoare: V0. Ceea ce este și mai uimitor este că prețul simulat este cu siguranță mai mare sau egal cu 0. Prin urmare, teoretic, o strategie de vânzător pur este o „strategie pozitivă de tranzacționare cu valoarea așteptată”

Totuși, aici există de fapt un risc implicit, care este similar cu ramura „Martingale Strategy” a strategiei de grilă care trebuie evitată Trebuie să lași suficiente poziții (dacă nu ai destui bani, cu siguranță vei fi mâncat în ultimul timp); în plus, timpul este, de asemenea, un alt factor cheie Strategiei trebuie să aibă suficient timp pentru a converge, astfel încât tehnici precum extensia sunt deosebit de critice în timpul procesului de execuție a tranzacției.

4. Concluzie

Anterior în „Gânduri și alegeri strategice ale vânzătorilor de opțiuni” (https://www.craft.do/s/2ojd2Uh70xj5gY)

De ce să alegeți strategia de vânzare Se menționează în „statisticile CBOE că aproximativ 55-60% din contractele de opțiune sunt închise în avans înainte de data expirării; 10% sunt exercitate la expirare; 30-35% sunt anulate la expirare”. ” este de a ilustra faptul că așteptarea pe termen lung a strategiei este pozitivă de la nivelul schimbului de date, iar acest articol o detaliază în continuare printr-un model matematic Monte Carlo. Punctele de bază sunt: ​​Îndrăznește să fii vânzător dacă profunzimea managementului poziției este suficientă, strategia va fi forțată să convergă la o anumită valoare pozitivă V0; În plus, va fi nevoie urgentă de a studia impactul analizei datelor IV asupra strategiei în viitor. Mai simplu spus, IV va reveni inevitabil la 0 când expiră. Luna aceasta, în timpul Festivalului de primăvară, piața este adâncă (în jur de 20%) și este mult mai sigur să fii vânzător când prețul este de 80-100 Totuși, din 24 ianuarie, unele IV au revenit la 50-70. ceea ce evident sporeste mult riscul. Prin urmare, strategia vânzătorului de opțiuni implică de fapt tranzacții rare și este o afacere rentabilă să așteptați oportunități pentru a căuta oportunități cu o rată de câștig mai mare.

Descrierile de mai sus nu sunt descrise de sintagma „randimente limitate, riscuri nelimitate” din manual. Trebuie să ne adâncim în analiza nivelului matematic pentru a înțelege cu adevărat investiția sau tranzacționarea.