Category Archives: 学术研究

美式认沽期权何时会被提前行权

Posted on January 5, 2017 by laofish

很久不思考业务细节了，今天遇到一个问题，需要动脑子了。 我们知道美式认购期权不需要提前行权，原因有两个，一个是期权波动价值（由于价格波动获得利润的可能性），二是早晚行权支付的资金是一样的，那么晚点支付可以节省资金成本。如果你想了结头寸，你的选择应该是保留期权卖空股票，或者直接卖出期权而不是行权。实际上，上述也就是认购期权的时间价值，由于二者都是正的，因此美式认购期权时间价值永远大于零。 但是美式认沽期权就存在提前行权的必要了。不过在说美式期权之前，先要说欧式认沽期权。我们知道，欧式认沽期权有时候 theta 是正值，也就是说，它的时间价值为负。 但是需要注意的是，是深度实值认沽期权 theta 是正值，并不是实值 theta 是正值。 为什么会这样，这里同样有两点，其一是波动率，其二是资金成本，如果波动率消失了，那么现在拿到现金比将来拿到现金更好，这个是和 carry 有关，和前面认购期权相反。 波动率上，和认购期权不同的是，那么实际上因为股票价格不能为负，因此深度实值的认沽期权，波动上总是对我们不利的情况要远大于波动率对我们有利的情况，因此需要提前行权。 这还可以从 theta 的公式角度考虑， 其实也好理解，比如轻微实值的认沽期权，标的价格可能向下波动，也就是说内在价值可能增加，如果现在行权，那么你放弃了一部分波动的可能性，theta 的前半部分，就和这个波动的价值有关。 但是由于在股票价格下跌后，波动的不对称性，同样的波动，对内在价值的影响是不对称的。 再搞清上面的问题之后。美式认沽期权，若波动率溢价高于所损失的无风险利率，那么时间价值为正，反之为负。所以投资者可能会在波动率小到一定程度时，选择执行期权。 顺便提一句，什么时候提前行权带红利认购期权，只要红利超过剩余时间价值，就应该提前行权。

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百度指数及其他

Posted on March 25, 2016 by laofish

不知道博客还能维持多久，反正写是写的不多了，偶尔发点朋友圈点评下新闻就不得了了，最近也花了点时间申请个公众号，反正折腾着好玩。 我在 12 年那篇文章，脚注说我可以提供自己当时使用的代码，后面不断受到各种邮件求代码和数据，不过因为邮箱是 gmail，我半年才会看一次。 我自己是无所谓，其实代码很简单，原理也在这个博客里面一篇文章里面说了，只要稍微懂点技术，自己就可以写出来，花不了多少时间。 我也在这里把核心函数贴出来，算是做个回应： function curveData=filterP(picName) % 专心做一个曲线过滤的小程序 % 用这个把数据搞出来，存起来 %clear; 函数，不能用 clear %curveData 完全应该就是函数曲线的数据 %searchIndex 这个是对应的搜索量数据 %picName 数据图片名称 %indScale 数据图片刻度 % picName=input('name of the stock?','s'); % indScale=input('scale='); % 因为这是是函数调用，在调用的时候，参数已经赋值进去了，所以不必有这一句了 I = imread(picName,'jpg'); [row,col,c] = size(I);% 理论上有这一句，下面的通用性讲大大增强 … Continue reading →

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Eviews 编程的几点经验

Posted on October 23, 2011 by laofish

前几天在折腾数据，还是去年用matlab从百度指数的网页上抠下来的，具体有博文http://laofish.com/archives/362，不表。 从我开始打算搞这个主题，目前见证了两片working paper 的发表，还有好几篇待审，包括前几天看到得一篇投到《经济研究》上的，还见证了ZF从一篇练习到慢慢完善发表的全过程。只恨自己没恒心，早搞定发出来，搞到现在，所谓新想法早就成了明日黄花。也不得不感慨，学术届也TMD竞争激烈啊。 闲话休提，因为自己matlab技术不够，又不想自己钻研，所以又用起了被自己鄙视的Eviews，主要是因为自己常用的计量手段都内置了，实在是方便。 关于Eviews编程的教程，http://forums.eviews.com/viewtopic.php?f=5&t=1638，这篇帖子介绍的很好，不过时针对Eviews 7，有些函数Eviews 6还没有，我这里挑几个我遇到的问题和解决的经验说说。 1 注释，注释是用’，就是英文状态下的单引号，后面一行会被注释掉 2 获取回归结果的方式，首先直接获取公式对象的各种属性，如“eq1.@coefs(2)” 是获取公式eq1的系数向量中的第一个系数，具体的对象属性名称，可以在Eviews users guide里面对应章节获取。 2 有些回归结果并没有直接提供，如回归结果的pvalue，其实这个是我最看重的变量，因为这个计量经济学不就是看一个显著性，解释到底什么因什么是果的东西嘛，因为Eviews 的equation 对象不提供pvalue属性，这里就要用一个函数计算一下，使用方法!pval = @tdist(!tstat, !df)，tdist就是t分布的分布函数，具体内置的各种函数可以在Eviews command ref 这个pdf内的Operator and Function Listing章节获取。 3 还有些结果，无法通过上述两种方式获取，那么还有一个办法，只要他提供结果，就可以通过freeze，获取一个表，这个表格每一个单元格的内容都是可以获取的。由于表格内容都是字符串，所以都可以函数转化一下获取，如“@val(tab1(9,4))”。 4 最后，获取的变量要存储和显示，可以存储到矩阵和向量对象里面去，不过我最喜欢用的还是表格，table,使用方法很简单，如 result_granger_nan_tvol(!i,2*!k)=!granger_2，()内是制定存储变量!granger_2的结果到哪一个单元格当中去。 -EOF

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