以泰勒展開式快速理解Black–Scholes 模型

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Black–Scholes 模型的背景

在經典的 Black–Scholes 設定中,標的資產 S_t​符合對數常態分佈

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且滿足隨機微分方程(SDE):

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其中

  • μ為資產的「飄移率」(drift),
  • σ 為資產的「波動度」(volatility),
  • W_t​ 為標準布朗運動 (Wiener process),
  • S_t 為資產價值在時間 t的隨機變數。

然而,在定價無套利理論下,最終我們會將 μ 改成無風險利率 r 來對應「風險中立測度」。也就是說,在風險中立世界中,資產的價值演化滿足

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這個模型通常也被稱作 lognormal model

接下來,若我們考慮一個衍生品的價格 V(S,t),則我們想找出滿足市場無套利、對應風險中立測度下的定價偏微分方程,也就是經典的 Black–Scholes PDE。


泰勒展開推導伊藤引理(Ito' s Lemma)並獲得 Black–Scholes PDE

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常見的 Greeks 及其涵義

Delta (Δ)

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    • 代表當標的物價格 S 微小變動時,選擇權(或衍生品)價格的變化量。
    • 在對沖策略中,通常持有 Δ 股標的資產可抵消選擇權價格對S 一階敏感度的風險

Gamma (Γ)

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    • 代表 Δ 本身對 S 的變化速度。
    • Gamma 大小也衡量了對沖誤差的敏感度。當市場價格 S 不斷波動時,需要不斷地調整對沖部位,此時 Γ越大,調整越頻繁也越「昂貴」。

Vega (ν)

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    • 代表當標的物波動度 σ 改變時,衍生品價格的變化。
    • Vega 越大,表示該衍生品對波動度的敏感度越高。

Theta (Θ)

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    • 代表當時間往後推移(其他條件不變)時,衍生品價格的變化率。
    • 對於歐式選擇權而言,隨著到期日的逼近,時間價值遞減(特別是虛值選擇權),通常 Θ 為負。

Rho (ρ)

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    • 代表當無風險利率 r 改變時,衍生品價格的變化率。
    • 對於較長到期的衍生品,ρ 的影響會比較顯著。

Black–Scholes PDE 與反應-對流-擴散方程 (Reaction–Convection–Diffusion PDE) 的關係

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Reference: Paul Wilmott on Quantitative Finance

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