衍生产品类型为远期，期货，掉期和期权。衍生工具是从另一项基础资产中获取价值的工具。对于股票期权，其价格取决于标的股票。 在本文的第一篇中，我们将建立两个期权定价模型。...第一个是著名的Black Scholes期权定价模型，第二个是Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型。之后，我们还将讨论什么是期权，以及如何对隐含波动率进行建模。...因此，让我们从Black Scholes Options的定价公式开始。 Black Scholes股票期权定价公式 Black Scholes期权定价公式作了一些假设。首先是市场没有套利。...现在，如上所述，我们不需要知道如何得出Black Scholes期权定价公式。我们只需要在公式中插入不同的参数，例如看涨/卖出期权，股票价格，执行价格，短期利率，隐含波动率等。...W可以通过减少Cox-Ross-Rubinstein公式中的时间步长来减少价格差异。 如何计算期权？ 希腊人衡量期权合约对不同市场因素的敏感性。例如，delta是对基础股票价格的敏感性。
在本文的第一篇中，我们将建立两个期权定价模型。第一个是著名的Black Scholes期权定价模型，第二个是Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型。...之后，我们还将讨论什么是期权，以及如何对隐含波动率进行建模。我们还将讨论为什么在实践中将这两种期权定价公式反向用于计算隐含波动率而不是期权价格。 我们将使用R进行分析。...因此，让我们从Black Scholes Options的定价公式开始。 Black Scholes股票期权定价公式 Black Scholes期权定价公式作了一些假设。首先是市场没有套利。...现在，如上所述，我们不需要知道如何得出Black Scholes期权定价公式。我们只需要在公式中插入不同的参数，例如看涨/卖出期权，股票价格，执行价格，短期利率，隐含波动率等。...W可以通过减少Cox-Ross-Rubinstein公式中的时间步长来减少价格差异。 ---- 01 02 03 04 如何计算期权？ 希腊人衡量期权合约对不同市场因素的敏感性。
QuantLib是用C++开发，所提供的工具包括了我们平常做经济金融计算时用到的很多模型(如：衍生品定价、分析等)，专门针对金融工程领域涉及的库，可以很方便的用在研究与实际产品中。...国内大商所豆粕期权和郑商所白糖期权都是美式期权，在每天连续交易时段中定价比较适合的是二叉树模型。...相比较于闭式解的BS模型，基于数值模拟的二叉树模型的运算量提高了一个数量级，因此高效的定价引擎对于这些商品期权的交易员而言十分重要。...商品期权的CTA策略交易 前文已经提到过国内的商品期权主要采用美式期权合约设计，在定价方面需要使用二叉树模型。...商品期权的最小价格变动通常比其标的物本身更小（相同的价格变动对应的TICK跳动更多），所以会比其标的物更适合交易CTA类的策略。
在这篇文章中，我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。...该方法利用计算时间与推理时间进行定价训练，与GPU上的蒙特卡罗模拟相比，它实现了额外的数量级加速，这使得在生产环境中的实时奇异期权定价成为一个现实目标。...在下面的小节中，大家将看到在传统的CUDA代码中使用蒙特卡罗模拟，然后在Python中使用不同的库实现相同的算法。 CUDA方法 传统上，蒙特卡罗期权定价是在CUDA C/ C++中实现的。...Numba库方法-单核GPU 使用Numba可以很容易地从CPU代码转移到GPU代码。在函数装饰中将 njit 改为 cuda.jit。并使用 GPU 线程并行进行外部for-loop计算。...5 总结 在第1部分中，我们向大家展示了在CUDA C/ C++中实现蒙特卡罗期权定价的传统方法，但有点复杂，但它具有最佳的绝对性能。
接下来国内预计将会推出的大商所豆粕期权和郑商所白糖期权都是美式期权，在每天连续交易时段中定价比较适合的是二叉树模型。...相比较于闭式解的BS模型，基于数值模拟的二叉树模型的运算量提高了一个数量级，因此高效的定价引擎对于这些商品期权的交易员而言十分重要。...，在定价方面需要使用二叉树模型。...商品期权的最小价格变动通常比其标的物本身更小（相同的价格变动对应的TICK跳动更多），所以会比其标的物更适合交易CTA类的策略。...同时由于EXCEL VBA的局限性，对于障碍期权等奇异期权，买家往往无法自己进行估值，必须依赖于OTC做市商给出的数字。
例如连续复利10%的100元钱1年后的实际利息为100*EXP(10%*1)=110.517元。期权公式中由于均涉及未来价格的贴现，贴现方式在模型中采用的都是连续复利。...Delta 在期权的对冲和套保中，Delta是一个重要参数。它定义为期权价格变动与标的股票价格变动之比。...例如我们下面的例子中股票从15到25元变动的10元，这一过程中股票的期权变动为4元，则Delta为4/10=0.4。说明0.4份股票和1份期权的组合可以对冲掉风险。...但是，这个价格有意义吗？两个分叉的期末价格完全是主观上的猜测！在不加主观因素的条件下如何设定这个u和d呢？于是波动率的概念出场了。 波动率σ是一年内股票连续复利收益的标准差。...例如上例中如果通过历史数据计算σ为30%，则u=EXP(30%*SQRT(1))=1.3498588，d=EXP(-30%*SQRT(1))=0.7408182，代入二叉树的一般形式，即可得到期权的现价
Binomial Tree 53.1 用1步或者2步二叉树方法计算美式／欧式期权价值 European Option可以使用二叉树来计算，使用概率乘以期权期望的折现。...，American option在第一步就会提前行权 53.2 描述在二叉树中如何捕获波动率 标准差越高，股票涨跌的离差(dispersion)就越高，因此在二叉树里评估each time period...所以就是使用股票价格lognormal分布公式来求股票价格从S到X的Z值，假设是 ? 会使用和查表找 ? 和 ?...warrant可以用separate call option的估值方法来定价 value of each warrant= ?...公式代表option和S的非线性回归 55.10 描述对冲活动如何在实践中发生，描述scenario analysis如何用来计算期权的期望gains and loss 在实践中管理一个delta-neutral
下个月，以太坊将有价值数十亿美元的加密货币、数百万用户和数千个应用程序转移到一个新的和改进的区块链上。这是经过多年的研发，最终将在所谓的合并中达到顶峰，即以太坊权益证明链的实际技术部署。...Talati 表示，人们预期 ETH 的价格在合并后升值，这是有结构性原因的。她说，“从财务角度来看，[以太坊] 供应的净发行量将是净负值”。...有人将此称为以太坊的“第三次减半”，这些程序性的供应削减有时被认为会推高价格。...以太坊的看涨期权赋予合约持有人以固定价格购买加密货币的权利，而相反，看跌期权赋予合约持有人以预定价格出售它的权利。...如果下半年市场形势缓和，ETH价格可能会因需求增加而上涨至或突破之前的历史高位。如果合并不在今年进行，投资者对项目和团队的信心将不可避免地因再次推迟而受损。
以t为期限，以S0为当期价格的欧式看涨期权价格计算公式为： ? 其次，Black-Scholes模型，也被称为二叉树，需要满足很多假设才能使模型准确。然而，这些规则在现实生活中往往无法实现。...我们将再次跳过期权定价背后的技术和数学方面（如随机过程、布朗运动和扩散方程）。相反，我们试图看看是否可以利用机器学习来使用数据近似所有这些数学公式（数据驱动方法而不是模型驱动方法）。...或者，另一方面，机器学习可以“学习”如何执行金融模型（如期权定价），甚至比金融数学更好，因为我们可以在模型中加入许多新的方法和数据，允许模型揭示人类隐藏的模式和相关性。...从理论上讲，相同类型、接近执行价格和到期日的期权价格和价差不应存在显著差异。 好的，让我们进入异常检测。...目前减去执行价格不是正态分布的原始数据。 如上所述，我们对股票期权定价进行异常检测，以便将其作为预测高盛股价走势的一项功能。 期权定价异常对于预测股价走势有何重要性？
因此，期权购买者的最大损失不过是期权费用加佣金。 看涨期权是这样一种合约：它给合约持有者(即买方)按照约定的价格从对手手中购买特定数量之特定交易标的物的权利。...伴随着计算机技术的进步，学界和业界都开始运用各类数值方法对期权进行定价，最常用的两种方法是蒙特卡罗方法和有限差分方法。...例如，当高盛为衍生品定价时，它采用了一种高度计算密集型的计算方法——蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation) ，这种方法根据模拟的市场走势进行预测。...但随着期权复杂度越来越高， 传统定价方法消耗的资源不断增多，运用量子算法对金融衍生品进行定价逐渐成为学界和业界关注的新方向。...2.2 基于qGAN的期权定价 以下将验证量子机器学习算法，即量子生成对抗网络 (qGAN)是如何促进欧式看涨期权的定价。
课程从介绍简单的金融应用开始，带领学员回顾Python的基础知识，并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程中。...接着课程以专题的形式介绍了Python与Excel的结合，学习如何使用Python的相关库生成Excel可调用的函数；Python与Hadoop和MongoDB结合进行大数据分析的基础知识。...4、高频金融数据 第五讲、输入输出操作 本讲介绍Python提供的基本输入输出操作，以及如何在金融数据分析与投资中有效的进行使用。...1、Python运行效率分析 内存分配与运行效率 2、并行计算（Monte Carlo算法、串行计算、并行计算） 3、动态编译（介绍例子、二叉树期权定价） 4、使用Cython静态编译 5、基于GPU生成随机数...，构建相对完整的期权分析系统，帮助学员掌握金融系统开发的要点以及Python整合应用的方式，与之前介绍相比，在案例分析中更多的使用面向对象方法。
p=12111 在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。 相关视频 Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。...它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。...Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例 01 02 03 04 现在，进行蒙特卡洛定价。...我们将为3个欧洲看涨期权定价，具有3种不同的行权价格。我们在15年中使用100000个模拟，每个月进行一次。...15 #期权行权价格 strikes <- c(140, 100, 60) 为了使用模拟Heston模型，我们首先需要定义如何进行模拟。
在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型 Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。...它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。...期权定价模型案例 01 02 03 04 现在，进行蒙特卡洛定价。...我们将为3个欧洲看涨期权定价，具有3种不同的行权价格。我们在15年中使用100000个模拟，每个月进行一次。...15 #期权行权价格 strikes <- c(140, 100, 60) 为了使用模拟Heston模型，我们首先需要定义如何进行模拟。
在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型 Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。...它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。...q = 股息收益 # v0 = 初始方差, vT = 长期方差 # rho = 相关系数, k = 是Vt回归至θ的速度； # sigma = 波动率 } 02 03 04 现在，进行蒙特卡洛定价...我们将为3个欧洲看涨期权定价，具有3种不同的行权价格。我们在15年中使用100000个模拟，每个月进行一次。...15 #期权行权价格 strikes <- c(140, 100, 60) 为了使用模拟Heston模型，我们首先需要定义如何进行模拟。
它也没有考虑跳跃，例如由新闻引起的跳跃。 尽管有这些限制，GBM 仍然是对股票价格行为进行建模的有用起点。特别是，它非常有助于建立对各种金融概念的直觉——尤其是期权定价。...在这篇文章中，我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法： 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化，我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生，或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。...让我们在我们的 GBM 模拟中对一个操作进行矢量化来演示。 不像我们在循环版本中那样为每天的每个模拟生成一个新的随机数，我们将在一开始就生成一个包含整个模拟所需的所有随机数的矩阵。...特别是，它是一个有用的工具，可以帮助您建立 _期权定价_等概念。 利用 R 的矢量化工具，我们可以立即运行数以万计的模拟。
一切都涉及风险，关键是你对自己的赔率和赔率多少有深刻的了解。 作为一名期权交易员，我的优势在于卖出定价过高的期权，并在价格下跌时买回来。...目前有几种定价模型，如布莱克-斯科尔斯-默顿模型、二叉树模型和蒙特卡洛模型。它们都提供了资产在预定义的时间范围内的定价估计。通常IV(隐含波动率)夸大了市场的恐惧。但有时恐惧是真实的。...在此之前，我常常向人们解释我的机器学习流程是多么的花哨，却无法解释Alpha。现在很简单：我出售定价过高的期权溢价，仅此而已。资产价格边界方法非常复杂，但Alpha来源很清楚。...试图买卖的大型机构是被敲诈的主要目标，因为快速的玩家可以很容易地抢到你之前，以更高的价格卖给你同样的东西，或者以更低的价格从你那里买，然后卖给/从别人那里买。...我在一个屏幕显示放期货和Tastytrade广播，在另一个屏幕上显示我的头寸。最终，我会坐上6个小时，修改、交易、改进或通常“触摸”我的交易。我从惨痛的教训中认识到，期权交易只在开盘和收盘时进行。
作者：Andrea Barletta 和 Paolo Santucci de Magistris，Aarhus 大学 由于场外期权合约的买卖在交易双方间私下进行而非通过公开市场，因而可能很难确定合约的价格有利于买方还是卖方...为对这些合约进行定价，金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度 (RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值，进而 估算RND值。...我们在两篇文章中对该方法进行了详述 (A Non-Structural Investigation of VIX Risk Neutral Density（估算 RND）和 It Only Takes...然后用户检查输入数据对应的价格曲线并根据需要调整行权价格的上下限（看跌或看涨期权最低和最高行权价格）。之后用户选择核、展开式阶数以及用于估算展开系数的方法（例如，主成分分析）。...例如，我们考虑在分析中添加时间点和到期日，我们将研究使用多变量密度，并应用期权价格的历史数据来预测整个密度曲线，而非仅在某一个时间点的曲线。
[71]的研究中，采用了一种新的多层深度学习方法，利用时间序列的概念来表示数据，从而能够预测当前股票的收盘价。 2、深度学习下的保险业 保险业现在面临的问题是，如何有效地管理欺诈检测。...此外，考虑到贷款定价过程中的关键特征和算法，此研究分别使用这两个模型对贷款违约概率进行了预测。...[100]利用DNN结构对期权定价问题进行了研究，以相当高的精度重构了著名的BLACK-SCHOLES期权定价模型计算公式。...实验结果表明，该模型可以在误差较小的情况下对期权进行定价。 8、深度学习和零售 零售用的最多的是增强现实（AR），此项技术能够改善客户的购买体验。...另外，这项研究还应用实证数据对模型进行了验证。 [117]专注于使用深度强化学习实现证券交易中的自动振荡，其中他们使用递归卷积神经网络(RCNN)方法从经济新闻中预测股票价值。
MonteCarlo模拟方法是数值期权定价以及value-at-risk风险管理以及信用价值调整的基础。...隐含波动率 给定类似于Black-Scholes-Merton(1973)的期权定价公式，隐含波动率是指：在其他条件不变的情况下，通过将这个隐含波动率数值代入到公式中，可以得到不同的执行价格和期限的期权的市场报价...在2014年3月31日这一天，共有395份看涨期权。 从表中可以看出，交易的看涨期权中有非常实值的（指数的水平比期权执行价格高出很多），也有非常虚值的（即指数的水平比期权执行价格低很多）。...Groupby方法可以得到一个更为有意义的索引，我们可以分别按照MATURITY和STRIKE进行索引。在这个例子中，我们只保留PRICE和IMP_VOL的列。...那么，今天我们就来教大家如何在融行业中使用Python量化分析到此结束，在这过程中能够了解python的功能强大。
衍生品定价和套期保值的随机过程 随机过程在量化金融中的最大应用是衍生品定价。 当对衍生品进行定价时，大多数量子将使用两种方法中的一种。...=== 衍生定价方法一 Black Schole Black Scholes模型用于在一组假设下对特定类型的衍生品合约进行定价。...导数定价 方法二 - 模拟方法 鉴于Black Scholes公式隐含的局限性和假设，通常采用蒙特卡罗方法（模拟）来为更少的简化假设。 这两个选项在计算复杂性和时间之间进行权衡。...每次想要对导数进行定价时，使用模拟方法计算复杂度更高，但是为替代随机过程推导Black Scholes偏微分方程的“等价”更加耗时，然后仍然找到封闭形式的衍生品定价式。因此，大多使用模拟方法。...想要这样做的原因如下图所示。事实上，你如何选择和校准你的随机过程将对期权的预期收益产生重大影响。 红色椭圆形显示市场跳跃的位置 。 === 使用衍生工具进行套期保值 套期保值是风险管理战略。
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