Author Archives: laofish

横盘?

距离上次低点还稍有空间

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再次观测波动率

年前12月18号写过一篇对波动率的观测,当时市场隐含波动率在逐步攀高,而我的结论是已实现波动率没有持续 上行的趋势。 下图是已实现波动率的两种度量,日内和日间。可以看到我看空的时间点没问题,几乎可以认为时间点选的很好,不过这只是图上看,后面有个尖点在图上容易不当做一回事,但是交易日内碰到这样的,那感觉是不一样的。但事后来看,对已实现波动率的判断没有问题。落实到我的操作上,当时虽然日内波动有几个交易日上来一点,但认为还是显著低于隐含波动率的,因此做空gamma,这个操作问题不大。 不过在隐含波动率上,但是市场没有特别给面子,19,20两天标的继续下跌,市场隐含波动率继续升高,然后才开始回落,下图是最近三个月的隐含波动率图,上交所发布的。在我觉得隐含波动率被高估之后,市场隐含波动率维持高位维持了一周左右,期间标的在19和20号都轻微下跌,因此期权市场有点恐慌的味道。 我在19号做空gamma的同时,把vega几乎调整成了正值,这点操作完全错误,特别是在看对已实现波动率的情况下,这也就是自己在交易时,过于保守。不过但是想的是,做空gamma的同时,要避免黑天鹅事件,就是主要就是指16号etf跌了2.2%,最多跌了3%多,因此买了很多的深度虚值的认沽,这本来不是问题,保守稳健本来就是自己的风格。 但是现在反思,我错误的地方在于,在买了深度虚值的认沽的同时,没有卖空平值认沽。我看空已实现波动率,但是对隐含波动率确偷偷的认为不会轻易下跌,甚至可能轻微上涨。 可实际上,就算隐含波动率上涨,涨幅也不大,因此,我至少可以做平vega,因此可以认为是交易上的失误之处。

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美式期权baw定价的python实现

这一年多,写小程序的语言,逐步从matalb转到了python。实际上,我觉得MATLAB对于我来说,要友好很多,帮助文件论述清晰,还有详尽的示例,而且相关工具函数齐备,临时做些计算非常方便。不过,知乎上提及金融分析,基本上都是python了,而且社区论坛python也要活跃很多。虽然这些论坛主要是搞程序的在做,但对新进入的人来说,肯定优选python作为入门工具了。Matlab在金融工程里面的份额肯定要减少很多了。 # -*- coding: utf-8 -*- """ __author__ = 'laofish' __title__=pyderivatives_fun.py __mtime__ = 2017-01-07 """ import numpy as np import time import pandas as pd from optbkfun import * from scipy.stats import norm # from statsmodels import * import scipy.optimize … Continue reading

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