模型(ex: BS)不是市場本身

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2018年2月6日可能受到前一晚美股下跌千點的帶動, 台指期盤中有較往日相對重的下跌, 槓桿程度過度的賣方被掃出場; 不少維持率低於25%的交易人被強制平倉砍單, 由於目前期商的做法是 --- 不論賺賠部位而整戶砍出, 可能引發了類似蝴蝶效應的結果, 讓邏輯上(2/21結算日)應該賺錢的賣買權(sell calls)也受傷慘重. 網路上的論壇已有不少討論和建議提出, 個人附議期交所應該訂立新的強制平倉制度來防止一些不公平現象, 或像期指一般也建立價格穩定措施(已實施)
不同波動率下的價格對數常態分配
但是, 用BS模型或一些希臘字母描述的風險因子, 來解釋或批判當天市場如何地不合理, 卻是不很適切的! 原因在於: 模型是人類用來描述. 模塑或簡化解釋市場行為的方法, 但絕對不是市場本身; 市場的本質仍是競價(也就是沒有波動率, 沒有delta, 沒有vega, 沒有...等的), 用模型的理論價去質疑競價結果的合理性, 邏輯上是很有疑義的
因此, 在現行期交所的制度下,選擇權的漲停版是當天大盤的漲跌點,期交所認為如果當天大盤漲停(跌停),所有的買權calls(賣權Puts)都漲(跌)停,讓delta不要大於正1(負1), 這是合理也不需要修改的! 如此選擇權市價在該扭曲的時候, 才會和理論價有大幅差異; 而在平靜的市況時, 市價和理論價也會有合理的不同
價差交易, 其實不侷限在教科書中或多數人認為的那些所謂垂直價差, 時間價差...等, 有一些人做的是波動率的價差交易, 價差建立在OP市場價格與根本契約導出的理論價格之間! 貿然修改目前選擇權的漲停版制度, 祈使其和理論價合理化趨近, 必然扼殺此類價差交易, 讓某些交易型態消失絕非是健全市場該有的手段
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買賣權等距市價比值 上圖全名叫做 ---買賣權等距市價比值, 是一種挺有邏輯性的市場測溫計, 而且重點是植基於真槍實單(金錢)砸出來的權利金報價之上
十幾年前還在上班累積操作資金的時候(沒辦法! 沒有富爸爸), 從事的是資料科學(data science)相關, 也是Oracle ERP的data architect, 並受過SAP Data Warehousing 模組的訓練
2B是近來很夯的用語, 指的不是鉛筆, 而是Big data(大數據)和Blockchain(區塊鏈) Big data(大數據): 想當然耳就不解釋了, 還不懂可以問孤狗大神; 不過現在這名詞被濫用, 多數時候您們認為的大數據分析, 實際上就只是傳統的數據分析而已
先說選擇權: 第1階段 --- finding strategies with sufficient profit potential to justify making a trade(找尋最能賺的策略) --- 大部分選擇權相關的書籍, 以及各式的網路資料, 都停留在這邊
交易某些時候和數學一樣, 好像有客觀正確的解答; 但發表分數時又很不一樣, 數學答案錯立刻得不到分數, 交易策略錯誤卻很可能得到分數, 運氣好時甚至是大大地得分!
資金若小, 單一策略衝獲利是OK的. 如果資金夠大, 最好開發出一些相關係數低的不同策略(ex: 5個 ?) 賺管理財而非機會財比較容易
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