期权的各种套利分类

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了期权的各种套利分类。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

标的方向、波动率

期权的交易策略主要可以分为两大类,一类是交易标的方向,另一类是交易波动率

目前市场上基本把所有不考虑标的方向、纯交易期权波动率的策略都统称为“波动率套利”策略。(做“波动率套利”的交易员们不愿意(或没有能力)预测期权标的的涨跌方向,他们仅交易“市场变动幅度”,即“波动率”这一指标)

无风险、统计

套利分为两种,一种是无风险套利,一种是统计套利。无风险套利一般指当市场中出现的一些违背数学等式的情况时进行交易。此类套利由于不承担市场的任何风险,无论出现涨跌这部分收益都已在开仓时锁定,因此被称头无风险套利。例如,在期权交易领域,期权平价公式就为我们举了一个很好的例子,当出现认购期权价格与行权价的现值之和不等于认沽期权与标的证券现价时就可以进行无风险套利。

另外一种套利是统计套利,即交易的对象之间只是存在某种统计上的相关性(比如两只同类型股票之间可能存在近似的线性关系),并不一定存在严格的数学关系。然而统计的样本变多后,能够在胜率上体现出一定的优势,即便不能保证百分百盈利,但是高胜率的策略还是受欢迎的。

同一期权的隐含波动率与预测波动率套利

首先需要构建一个未来波动率曲面的预测模型,然后从过去的价格数据中推测出未来一段时间内的波动率预测值,由于隐含波动率是反映了当前全市场交易者对未来一段时间内的波动率预期值,通常预测出的波动率与隐含波动率通常不是一个数。

当对自己预测值非常有信心时,就可以在隐含波动率高于预测值时卖出期权低于预测值时买入期权,然后通过买入或卖出标的将组合调整为delta中性,以此来进行波动率套利。

波动率 skew 套利

波动率偏斜曲线(skew)是同一月份所有行权价认购期权或认沽期权连成的曲线,这根曲线的形状通常会是一个半边笑,或是微笑的状态。

当这根曲线的形状偏离了历史上大部分的形状,那么波动率skew套利的机会或许就来临了,比如波动率偏斜曲线在某个行权价处显得特别高,形成了一个凸点,那么可以试图卖出这个行权价的期权,买入它两侧行权价的期权,调整买卖数量保持 delta中性,以期待从波动率skew曲线回归到正常状态后平仓获利。

波动率 cone 套利

波动率圆锥曲线(cone)主要是用不同月份的平值认购期权或认沽期权连成的曲线,这根曲线的形状通常会是向上或向下单边倾斜的曲线。当这根曲线的形状偏离了历史上大部分的形状,那么波动率cone套利的机会或许就来临了

比如波动率圆锥曲线在某个月份处显得特别突出,形成了一个凸点,与上skew套利类似,可以试图卖出这个月份的平值期权,买入前后两个月的平值期权,将买卖数量调整为delta中性,当波动率cone曲线回归到正常状态后就可以平仓获利。

波动率曲面套利

波动率是有均值回归的特性的。

当我们通过模型计算出某期权的隐含波动率与通过 BS公式反算的隐含波动率进行对比,其中一定存在着一些差异性的,因此可以找到每日最被高估和低估的期权合约,分别卖出和买入,要保证卖出与买入的期权类型为同一类(否则将无法配平delta),接着通过合约的持仓数量,形成 delta 中性,从而赚取波动率估值回归的收益

Vega策略和Gamma策略

所谓的Gamma策略,一般指的是标的市场价格发生大幅波动时,策略获得盈利。Gamma策略本身依据的逻辑并不是均值回归,因为Gamma依赖的是标的资产的价格发生变动而产生的收益。尽管价格有时也会依据均线逻辑发生回归现象,但这明显不是我们关注的范畴。

Vega 策略,是波动率将会围绕长期均值上下波动。因为波动率许多时候是人交易标的资产所产生的情绪变化导致的,从长期来说,大多数投资者不是死多头或死空头,而是理性的,情绪中性的,倾向于由“极端状态回归“正常状态”,因此围绕它来进行上下套利是符合逻辑的。

举例,论文中使用的Vega策略

把在文中拟合的隐含波动率动态曲面和与真实世界中的隐含波动率曲面做比较,当隐含波动率曲面出现明显套利机会时,低买高卖,保持开仓时的delta中性,然后收敛后进行平仓操作文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-846555.html

到了这里,关于期权的各种套利分类的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【OpenCV】获取各种分类器的haarcascades_*.XML 文件的详细介绍

      安装 OpenCV并获取xml文件: 首先,请参考Windows下 OpenCV 的下载安装教程(详细)中的步骤,下载 OpenCV。 一旦下载完成,请找到你的 OpenCV 安装路径。以我为例,我的路径是 d:/python/python/Lib/site-packages 。 在该路径下,你将找到一个叫做 cv2 的文件夹。 进入 cv2 文件夹后,你

    2024年02月13日
    浏览(39)
  • ETF套利及交易者如何进行套利的

    ETF(Exchange-Traded Fund)套利是一种通过利用市场中不同交易所交易价格之间的差异来获得利润的策略。ETF是一种基金,可以像股票一样在证券交易所上市交易,其价格会随着基础指数的波动而变化。套利者可以通过买入低价的ETF份额,然后在另一个市场上卖出高价的ETF份额,

    2024年02月13日
    浏览(37)
  • 【100个高大尚求职简历】简历模板+修改教程+行业分类简历模板 (涵盖各种行业) (简历模板+编辑指导+修改教程)

    很多人说自己明明投了很多公司的简历,但是都没有得到面试邀请的机会。自己工作履历挺好的,但是为什么投自己感兴趣公司的简历,都没有面试邀请的机会。反而是那些自己没有投递的公司,经常给自己打电话。 造成这些现象的主要原因,都是因为自己的简历没有写好。

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 套利策略样本外跟踪

    量化策略开发,高质量社群,交易思路分享等相关内容  『正文』 ˇ 日线版本: 15分钟版本: 1.计算套利品种价比的高开低收,不是价差。 2. 计算斜率,加一下过滤条件。 3. 每个品种要设置好相同价值的交易数量。 4. 计算移动出场. 含有 自动换仓模块,出场加速模块. 202

    2023年04月15日
    浏览(35)
  • 低风险稳健套利策略

      数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程 欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学,点击下方链接报名: 量化投资速成营(入门课程) Python股票量化投资 Python期货量化投资 Python数字货币量化投资 C++语言CTP期货交易系统开发 数字货币JavaScript语言量化交易系统开发

    2024年01月24日
    浏览(42)
  • 【Mquant】5:构建价差套利(一)

    价差套利是一种金融交易策略,通过利用不同市场或不同交易所之间的 价格差异 来获取利润。以下是价差套利的原理: 基本原则:价差套利的基本原则是同时在相关合约上建立一个多头部位和一个空头部位,以利用两个头寸之间的差值变化来获利。 跨交易所套利:在不同交

    2024年02月04日
    浏览(35)
  • 即插即用的涨点模块之注意力机制(CBAMAttention)详解及代码,可应用于检测、分割、分类等各种算法领域

    目录 前言 一、CBAM结构 二、CBAM计算流程 三、CBAM参数 四、代码详解         CE模块通常只注意了通道特征,但在视觉任务中,空间任务通常更为重要,是不可忽略的,因此CBAM将通道注意力机制与空间注意力机制进行串联,充分关注特征信息。         什么是空间特征

    2024年04月28日
    浏览(35)
  • TRB爆仓分析,套利分析,行情判断!

    毫无疑问昨日TRB又成为涨幅榜的明星,总结下来,多军赚麻,空头爆仓,套利爽歪歪! 先说风险最小的套利情况,这里两种套利都能实现收益。 现货与永续合约的资金费率套利年化资金费率达到惊人的3285%——DeFi的APY都没见过这么高的 ,每8小时结算一次,一天三次3%,过去

    2024年01月23日
    浏览(44)
  • CAPM (资本资产定价模型) APT(套利定价理论)

    横轴为风险(标准差sigma),纵轴为预期收益。 风险越高,收益就越高 这条C-M直线描绘的对于整个市场的收益,其对于单支股票并不适应,所以后面换了个横轴, 为单个证券对整个市场的联动性 σ i , M σ M frac{sigma_{i,M}}{sigma_M} σ M ​ σ i , M ​ ​ 。 也就是CAPM公式了 E [ R i

    2024年02月03日
    浏览(36)
  • 前端web3入门脚本六:套利夹子机器人,羊毛党必备

    DEX上有很多零风险套利的机会,包括三角套利,夹子机器人… 今天主要介绍一下架子机器人的思路和简易实现。 套利原理 : 夹子机器人的核心:在韭菜买入前以更低价格买入,并再韭菜买入后卖出,赚取差价 / 在韭菜卖出前以更高价格将token卖出 ,并在韭菜卖出后以低价将

    2024年02月05日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包