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关键词

4.2 期权

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,假设是 ? 会使用和查表找 ? 和 ? 增加stock的CF会增加call的price,降低put的price 54.5 计算权证warrant的价值,识别使用权证的复杂性 warrant是一个权利可以让债券持有者按照签订的价格购买股票 warrant可以用separate call option的方法来定价 value of each warrant= ?

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4.3债券

discount factor:就是用来把一个FV给折现的factor,d(t), 代表年份

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    调整 - Quanto 调整

    自然货币是美元,结算货币是欧元 接着再考虑一个和上面 IRQ Cap 相似的合约,其自然货币和结算货币正好相反,标的利率是 USD LIBOR,自然货币为 USD,但该合约以 EUR 结算, 因此在 Quanto 合约时,我们只需调整 LDOM(0, U, T) ,然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 ? 自然货币是美元,结算货币是人民币 考虑一份商品 Quanto 看涨期权合约(Commodity Quanto Call, CMQ Call)标的商品是布伦特原油(brent oil),因此自然货币为 自然货币是人民币,结算货币是美元 接着再考虑一个和上面 CMQ Call 相似的合约,标的商品是上海金(Shanghai gold),因此自然货币为 CNY,但用 USD 结算,那么该合约在 QUSD 因此在 Quanto 合约时,我们只需调整商品价格 C(T) 的远期 F(0, T),然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 ?

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    调整 - 时间调整

    1 非利率产品 对于非利率产品,比如外汇、商品和权益产品,利率风险因子对产品的影响远不如其他风险因子对其影响大。 因此为了简化问题,我们通常假设利率不是随机变量,上面公式中的 P(T, M) 也不是随机变量,可从期望符号中提出来。此外,远期测度也就是风险中性测度,我们可以把期望符号上标符号去掉。 ? 代表 Sn,m(t),A(t) 代表 An,m(t),求 S(T) 在 Tp 时点的期望有两个调整项: 凸性调整:从年金测度 QA 到 T 远期测度 时点调整:从 T 远期测度到 Tp 远期测度 在实际中 4 总结 到目前三种类型的调整已经全部讲完,我们总结一下: 凸性调整:在风险中性测度和远期测度下变量的差异 Quanto 调整:在货币一测度和货币二测度下变量的差异 时间调整:在 T1 远期测度和 T2 远期测度下变量的差异 之所以要做调整,本质上是因为变量在不同测度下的不同,因此量化这些调整需要测度变换(change of measure),这是下帖的内容。

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    2.4 和模拟

    一样的权重和模型来保持一致性 29 Simulation Method 29.1 描述蒙特卡洛模拟的基本步骤 确定DGP Data Generating Process 估计一个未知变量或参数 保存估计

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    小米≠苹果*腾讯

    一边却表示小米应该是腾讯乘苹果,因为小米是一家全球罕见的全能型公司,看似矛盾的表达,背后是雷军对小米偏低的心有不甘。 从曾经千亿美元在望,到如今550亿美元的保守价,小米还没上市,就降了一大截。 雷军这样说,应该是表示,小米模型应该是苹果和腾讯的结合——前者硬件,后者互联网,两者市盈率分别是18.04和31.99,两者相乘是577,按照这个计算,小米超过5000 亿美元,与阿里腾讯并肩。 话说回来,小米550亿美元高吗?正如港交所总裁李小加称,有关是公司与投资者间的协议,在中国香港市场,港交所不会干涉,亦难以干涉。 而且既然360一度都能达到这个水平,小米550亿美元真心不贵,当然,大家分别在港股和A股,逻辑截然不同。

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    SaaS公司东山再起,影响的关键因素有哪些?

    自从2月份达到最低点3.3 以来,预期倍数在六个月里平均每月提高6%。现在SaaS公司的预期倍数为4.7,与过去两年的平均值5.2非常接近。 换言之,我们已经重回“正常”的环境。 所谓“正常”,是因为对于SaaS公司的并没有绝对标准。 ? 增速为75%的公司回升速度很快,几乎达到预期的两倍。这并不令人意外,因为这些公司的利润率在过去六个月里一直很高,并未发生质变。 这些变动似乎会影响到D轮和之后的,但是对早期并未产生太大影响。在极高的风险资本的支撑下,早期市场几乎与公共市场的变动绝缘。 过低的倍数使得SaaS公司更加团结,即使在过去的六个月里,SaaS公司的预期倍数有所提升,只要价格依然合理,或是低于历史价格,这种团结依然会持续下去。 软件公司对最佳的定义是:有效使用资金,将损失降到最小的同时实现收入增长最大化。关键因素是:对公司进行时,应关注公司将多少资金用于增加收入。

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    调整 - 凸性调整

    弄清量化金融十大话题 (下) 金融工程高度概览 日期生成 变量计算 模型校正 曲线构建 I - 单曲线 曲线构建 II - 多曲线 (基差) 曲线构建 III - 多曲线方法 (抵押品) 产品理论 产品 - 解析法和数值积分法 (CF) 产品 - 偏微分方程有限差分法 (PDE-FD) 产品 - 蒙特卡洛模拟法 (MC) 产品风险理论 (AAD) 风险计量 - 敏感度 (Greeks 价值调整 - 凸性调整 价值调整 - 时间调整 价值调整 - Quanto 调整 价值调整 - CVA 价值调整 - DVA 价值调整 - FVA 价值调整 - MVA 价值调整 - KVA 金融产品的调整分两类 3 定量方法 3.1 理论推导 定性方法可以大概分析出不同资产类别下面的凸性调整项(CA 项)的符号,要精确计算其还需要定量方法。以利率类举例,计算在 Q-测度下的远期利率: ? 再用零息利率的一年历史数据(260 工作日,t = -260, …, -1)上每个标准期限 {T1,…, Tk, …, TK} 上的,计算历史波动率 ?

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    基于 EFX 的存在将附加扩展到一般

    我们研究一般的EFX分配的存在。EFX分配的存在是一个主要的开放问题。对于一般,已知EFX分配总是存在的(i)当n=2或(ii)当所有代理人有相同的时,其中n是代理人的数量。 我们开发了新的技术,并将加法的一些结果扩展到关于EFX分配的存在的一般。我们表明,EFX分配总是存在的,(i)当所有代理人都有两个一般中的一个,或(ii)当项目的数量最多为n+3时。

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    商品期货的与驱动

    首先有两个概念,广义和广义驱动。 所谓的广义,主体是二字。强调的是一种静态的概念,可以和股票对标,一个公司低不是马上上涨的理由。 1、广义 然后我们先来讨论一下广义。 所谓的广义又可以分为和安全垫。 除了利润是一种指标外,还有基差。基差其实个人倾向于作为一种安全边际来考量,但是鉴于当下绝大部分使用驱动分析的研究员,都将基差作为的一种,所以这里还是放在下。 和股票一样,商品也有相对,所谓相对就是和别的品种去比较以及区域之间去比较。 然后介绍一下广义中的安全边际。安全边际,按照之前的逻辑,就是市场过度反应形成的局面。比如季节性。 比如向上(较低),驱动向上,那么就可以进一步考虑是否有做多的价值;同理,如果向下(较高),驱动向下,那么就可以进一步考虑是否有做空的价值。

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    角度看家电行业表现,家电龙头依然具备修复空间

    全球市场来看,整个市场的预期收益率下行,风险利率也处于相对低位的情况下,优质企业在疫情影响减缓及地产销售数据的逐步好转的过程中,悲观的情绪有望优先缓解,偏稳健资产重构带来的中枢提升预期更强。 对比其他消费行业,家用电器指数PB 和 ROE 匹配度较高,考虑家电板块中龙头个股,我们会发现若给予家用电器龙头股相同ROE 下的市场平均 PB ,则龙头个股 PB尚有很大提升空间。 厨电企业整体PE 所处分位数水平均较低,华帝股份、万和电气、浙江美大均处于过去3 年 PE 的地步区间,但疫情导致地产后周期的拉动作用或延后,厨电企业仍将面临零售端压力,工程渠道占优企业相对PE 小家电板块个股PE 所处分位数水平整体较高,细分板块依然具备较高成长性,且疫情影响下,具备线上渠道优势企业享受更高的PE 。 上游板块个股PE 所处分位数水平由于多元化业务与盈利能力差异较明显。 对标海外,家电龙头PE并不高 家电龙头个股有较稳定业绩表现,对标海外家电个股,家电龙头PE 并不高。

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    Android短文:理解插器和

    Evaluator 什么是器:根据当前属性改变的百分比来计算改变后的属性。 插器决定属性随时间变化的规律;而具体变化属性数值则交给器去计算。 类型器,返回Float类型属性改变 ArgbEvaluator 颜色类型器,返回16进制颜色 自定义器 本质:根据插器计算出当前属性改变的百分比 & 初始 & 结束 来计算此刻属性变化的具体 ; 自定义器很简单,这里举个匀速器的例子:动画进行了50%(初始=100,结束=200 ),那么匀速插器计算出了当前属性改变的百分比是50%,那么器则负责计算当前属性 = 100 如果需求上需要自定义器,方法实现需要自己根据业务去调整。

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    巴菲特指标:过高

    巴菲特指标其计算方式为: 美股总市值 / 美国国家GDP 2001年巴菲特在《财富》杂志上发表的《巴菲特论股市》一文中表示:所有公开交易的股票的市值占美国GNP的比例,这个比例虽然有一定的局限性,但是在任何时候衡量股市水平方面可能是最佳的单一指标 这可能是投资者在考虑模型时最关心的问题。虽然预测未来是不可能的,但通过历史数据可以很容易地看出每个模型在高或低时期之后的市场表现。 当时,这个比长期趋势(即图表上的x轴)高出67%(2.1个标准差)。2000年3月,标普500指数为1499美元。五年后,也就是2005年3月,标普500指数跌至1181美元。 国内生产总值是对先前经济活动的静态测量——它不预测未来,也不包括对未来经济活动的任何预期或。国内生产总值是按季度计算和公布的,但等到数据公布时,会拖延几个月。

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    Android 动画总结(6) -

    器算出属性改变的百分比,Evaluator 器根据这个百分比算出属性。 static ArgbEvaluator getInstance() { return sInstance; } /** * fraction 是一个 0-1 的比例

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    你的产品是如何的?

    在本文中,他通过三个部分介绍了风投如何对企业进行的方法,下面我们就一一进行说明。 一、营收倍数溯源 ? 随着一些股票自身股价的持续走高,对于许多投资者而言,如何进行是其首要考虑因素。 具体来说就是,为什么我们已经习惯了用营收倍数而非更传统的价值衡量方法,比如盈利或自由现金流来对SaaS公司(包括公共和私有企业)进行? 那么,收入倍数仅仅是描述SaaS公司现金流预期的一种捷径,还是基于客户续约和净负流失率的可能性,来评估那些具有更高收入可预测性水平的企业的一种方式呢? 所以,虽然你当然可以选择其中任何一种(当然是非常基本的)假设,但我们的这种方法现在至少与传统标准普尔股票的倍数相同: ? 这是否是一种合理的方法,不在本次讨论的范围之内(当然,当前现金流优于无担保的未来现金流!)。

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    房产模型训练及预测结果

    本文房产模型源数据为厦门市房价数据,文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1vOact6MsyZZlTSxjmMqTbw 密码: 8zg6 下载文件打开后如下图所示: 首先得清楚下四分位数和上四分位数的概念:例如总共有100个数,中位数是从小到大排序第50个数的,低位数是从小到大排序第25个数,高位数是从小到大排序第75个数。 四分位距是上四分位数减下四分位数所得,例如:上四分位数为900,下四分位数为700,则四分位距为200 异常值指的是过大或者过小的。 在我们这个删除异常值的方法中,低于(下四分位数-3四分位距)的或者高于(上四分位数+3四分位距)的会被判定为异常值并删除。 正态化 正态化就是将y的以e为底取对数,得到新的一列赋值给y。

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    谷歌Waymo暴增1000亿!摩根斯坦利最新高达1750亿美元

    亿美元,比首次暴增1000亿美元! 其中机器人自驾出租车业务800亿美元,而自动化物流服务甚至更被看好,高达900亿美元,软件授权许可收入70亿美元。 ? 华尔街对谷歌旗下的自动驾驶汽车企业Waymo的持续攀升。 摩根士丹利表示,基于该公司在3个关键业务领域的出彩表现和发展潜力,现在Waymo的可能高达1750亿美元。 AI自动驾驶前途无量,Waymo激增1000亿美元 ? 考虑到这一情况,我们对Waymo可能达到约1750亿美元。” 华尔街的其他投资机构对Waymo的也大都在1000亿美元以上,RBC Capital Markets的Mark Mahaney给出的为1190亿美元,瑞银的Eric Sheridan给出的

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    亚马逊三个阶段的方法

    如何给零售电商企业?在投资界有许多成熟的方法,例如P/S、EV/EBITDA、P/E、P/B、DCF法等。 不同业务领域,以及业务不同发展阶段,分别适用不同的方法。 ,常常采用SOTP法。 SOTP全称为Sum Of The Part:分类加总法。一种给多元化控股公司的方法,将公司同时经营的不同业务分别选择合适的方法,再根据持股比例加权汇总得出该多元化控股公司的总价值。 例如,某公司同时拥有高成长的网络游戏业务和稳定的高速公路业务,分别控股80%和60%,网络游戏适宜用PEG来,高速公路适宜用DCF来,用对应的方法对整体业务价值进行估算后,还要分别乘上持股比例

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