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商品期貨期權波動率預測方法

發布時間: 2021-04-16 02:27:31

Ⅰ 期權怎麼做波動率

(1)歷史波動率:歷史波動率是度量資產價格歷史變動的指標。它度量的是資產價格在一段特定時期內的活躍程度。通常,歷史波動率是取一段時期內每日資產收盤價變動百分比的平均值,並將其年化。歷史波動率通常稱為實際波動率或已實現波動率。
(2)隱含波動率與歷史波動率反映的是標的資產過去一段時間的波動程度不同,隱含波動率是資產價格未來一段時間的波動率,是由相應的期權價格估計出來。如果知道期權的價格和所有除了隱含波動率以外的因素,那麼就可以用期權定價模型計算出資產的隱含波動率。
由於以同一隻資產為標的的期權合約有很多,執行價格和到期時間不同的期權具有不同的隱含波動率。即使到期時間相同,不同執行價格的期權也具有不同的隱含波動率。
隱含波動率的作用:
隱含波動率反映了投資者對標的資產未來價格變動的預期。高的隱含波動率意味著市場預期資產價格會朝一方大幅波動或上下大幅振盪。相反,低的隱含波動率意味著資產價格波動較小。研究隱含波動率可以得到更多的信息。
由於隱含波動率可以左右期權價格,隱含波動率的改變意味著期權價值的改變。很多時候,相對於資產的看跌期權看漲期權的隱含波動率會有明顯的變化,這是市場傾向轉變的一個信號。
基於波動率的期權策略:
1.利用歷史波動率和隱含波動率的差異來做交易
專業的期權交易者、做市商和機構投資者通過delta對沖來做波動率交易。意思是說,他們通過買賣期權來對沖標的資產敞口部分,這樣會消除股市小幅波動帶來的風險。這種對沖是一個持續的隨市場變化而調整的過程。為了對沖標的資產的風險,交易者捕捉資產上的歷史波動率和期權價格的隱含波動率。也就是說,如果賣出期權的隱含波動率高於對沖標的資產的歷史波動率,他們就會賺錢。同樣的,買入期權的隱含波動率低於對沖標的資產歷史波動率,也會賺錢。
這個策略的風險相對較低,但是它涉及的交易數量非常大,需要一個合適的資產組合風險管理系統。盡管這種對沖波動率交易很難實施,並且不適用於非機構投資者,但是它把波動率分析變成了可行的交易策略。
這並不是說波動率分析就不是個人投資者投資武器中的重要部分。個人投資者仍然有很多可以用波動率分析進行微調的策略。
2.有擔保買權
有擔保買權(持有資產多頭和虛值看漲期權空頭)是一個很常用的策略。有擔保買權在到期日資產價格略微高於期權執行價格時獲得最大收益。選擇這一買權的第一準則是標的物需是溫和上漲型的資產。有擔保買權並不適合一隻正在上漲、並且漲勢迅猛的資產。
接下來,要關注標的資產的隱含波動率和歷史波動率。一般來說,隱含波動率越高的資產越適合做標的資產,但是這並不總是成立的。歷史波動率如果非常高,那麼就意味著資產波動非常大,資產價格下跌到執行價格以下的概率就很大。擔保買權標的資產的隱含波動率和歷史波動率相差越大越好。
最後,比較當前隱含波動率與歷史隱含波動率。隱含波動率接近歷史最高水平,是利用該策略的好時機。
如果想在期權到期前退出該策略,你需要尋找資產價格上漲但是隱含波動率降低的時機,也就是說,你賣出的看漲期權接近實值,波動率降低,可以全部平倉獲得較多的收益。而你持有資產的隱含波動率上升,你的收益將會抵消期權平倉時支付的高額權利金。

期貨價格的波動率有哪幾種怎麼計算最好給些資料。

期貨價格波動大致有;小幅波動,中幅波動,大幅(峰谷)波動。怎麼計算需要請問「主力莊家」。期貨市場,一般需要避開節前後交易日,防止「過山車」行情,祝你幸運,留在市場,永葆青春。資料;請你多關照95-99年度的鄭州白糖,10-11年度的鄭州棉花,PTA,及上海交易所的銅和橡膠品種,自己看收獲的經驗值更加深刻。

Ⅲ 什麼是期權波動率,如何計算

隱含波動率是制期權市場投資者在進行期權交易時對實際波動率的認識,而且這種認識已反映在期權的定價過程中。從理論上講,要獲得隱含波動率的大小並不困難。由於期權定價模型給出了期權價格與五個基本參數(St,X,r,T-t和σ)之間的定量關系。

只要將其中前4個基本參數及期權的實際市場價格作為已知量代入期權定價模型,就可以從中解出惟一的未知量σ,其大小就是隱含波動率。因此,隱含波動率又可以理解為市場實際波動率的預期。

期權定價模型需要的是在期權有效期內標的資產價格的實際波動率。相對於當期時期而言,它是一個未知量,因此,需要用預測波動率代替之,一般可簡單地以歷史波動率估計作為預測波動率。

但更好的方法是用定量分析與定性分析相結合的方法,以歷史波動率作為初始預測值,根據定量資料和新得到的實際價格資料,不斷調整修正,確定出波動率。

(3)商品期貨期權波動率預測方法擴展閱讀:

影響:

標的資產的波動率是布萊克-斯科爾斯期權定價公式中一項重要因素。在計算期權的理論價格時,通常採用標的資產的歷史波動率:波動率越大,期權的理論價格越高;反之波動率越小,期權的理論價格越低。波動率對期權價格的正向影響。

可以理解為:對於期權的買方,由於買入期權付出的成本已經確定,標的資產的波動率越大,標的資產價格偏離執行價格的可能性就越大,可能獲得的收益就越大,因而買方願意付出更多的權利金購買期權;對於期權的賣方。

由於標的資產的波動率越大,其承擔的價格風險就越大,因此需要收取更高的權利金。相反,標的資產波動率越小,期權的買方可能獲得的收益就越小,期權的賣方承擔的風險越小,因此期權的價格越低。

Ⅳ 期貨價格的波動率怎麼算

你得先定義什麼是波動率,你問波動率大小你得先給波動率定下量化標准

Ⅳ 期貨品種的波動率怎麼算

波動率的演算法和期貨當日漲跌幅度的演算法一樣啊。只是漲跌幅度一般在期貨指的是漲停跌停的幅度。

Ⅵ 期貨價格的波動率有哪幾種怎麼計算最好給些資料。

期貨價格波動大致有;小幅波動,中幅波動,大幅(峰谷)波動。怎麼計算需要請問「主力莊家」。期貨市場,一般需要避開節前後交易日,防止「過山車」行情,祝你幸運,留在市場,永葆青春。資料;請你多關照95-99年度的鄭州白糖,10-11年度的鄭州棉花,PTA,及上海交易所的銅和橡膠品種,自己看收獲的經驗值更加深刻。

Ⅶ 如何求期權定價中的波動率~~怎樣想出一種自己方法,不是歷史波動率和隱含波動率~~急求!!!

B_S公式中的波動率就是指的隱含波動率、

Ⅷ 估算未來期權的隱含波動率有哪些方法

期權波動率是期權交易中的一個重要的「修正值」(Fudge Factor)。在任何一個時間點上,交易者都可以確切地知道影響期權價格的下列因素:股票價格、定約價、離到期日的時間、利息和股息。唯一剩下的因素是隱含波動率。計算的VIX波動率指數(VIX)是必需的隱含波動率,在最新的交易價格隱含波動率期權市場計算,以反映市場投資者對於未來市場預期的核心數據。這個概念是類似的到期收益率債券(到期收益率):隨著市場價格的變化,使用適當的本金和利率會打折息債券,當債券以折現率的現值等於該債券的市場價格是到期收益率,這是對債券回報率隱含。通過使用抗發射市場價格在計算過程評價模型利用國債到期收益率,收益率是到期收益率暗示。 隱含波動率的估計方法很多,計算期權的隱含波動率的時候,必須首先確定評價模型的選擇,其他參數值和所需的選項所觀察到的市場價格的時間。例如,在Black-Scholes期權定價模型(1973),價格,履約價格,無風險利率,期限和股票收益等數據的波動入公式的題材,的理論價格可用的選項。如果題材和期權市場是有效率的,價格充分反映其真實價值,以及正確的定價模式也可以在選項中,使用反函數的概念,通過市場價格和期權的市場價格可以觀察到黑Scholes期權模型,可以發起反隱含波動率。因為代表的市場價格未來變動的,所謂的隱含波動率的投資者期望的隱含波動率。

Ⅸ 期貨市場中,市場的平均波動率和品種波動率是怎麼計算的市場效率是怎麼算的

你在做期貨波動率嗎? 我也在做有一種短期的就直接價差再除以各一個基數!中線要考慮隔夜的影響!國外有一中是把短期乘以一個西格瑪值 西格瑪值是有隔夜之間的一個除數 不好說

Ⅹ 期貨市場風險的預測和度量.VAR方法

一、VaR風險測量方法 風險測量的模型主要有兩大類:參數模型和非參數模型。參數模型包括分析法的各類模型,利用了靈敏度和統計分布特性簡化了VaR,但由於對分布形式的假定和靈敏度的局部特徵,分析法很難有效處理實際金融市場的厚尾性和大幅度波動的非線性問題,因而會產生測量誤差以及模型風險。非參數法包括歷史模擬法和Monte Carlo模擬法,相對分析法來說,模擬法可以較好地處理非正態問題,是一種完全估計,可有效處理非線性問題。 1.參數法 分析法是VaR計算中最為常用的方法,它利用證券組合的價值函數與市場因子間的近似關系、市場因子的統計分布(方差-協方差矩陣)簡化VaR的計算。分析法根據證券組合價值函數形式的不同,可分為兩大類:Delta-類模型和Gamma-類模型。其中,Delta-類模型識別的是線性風險,Gamma-類模型可識別凸性風險,例如組合中含有期權類的衍生品。本文將採用Delta-類模型中的Delta-正態模型與Delta-GARCH模型進行分析。 2.非參數法 (1)歷史模擬法 最簡單而又直觀的方法就是歷史模擬法,其核心就是根據市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布,用給定歷史時期上所觀測到的市場因子的變化,來表示市場因子的未來變化。然後,根據市場因子的未來價格水平對頭寸進行重新估值,計算出頭寸的價值損益變化。最後,在歷史模擬法中將組合的損益從小到大進行排序,得到損益分布,通過給定置信度下的分位數求出VaR。 (2)Monte Carlo模擬法 由於分析利用了統計分布特徵,如果市場存在厚尾性和大幅度波動的非線性問題,則風險測量偏差會比較大。Monte Carlo模擬是反復模擬決定金融工具價格的隨機過程,每次模擬都可以得到組合在持有期末的一個可能值,然後進行大量的模擬,那麼組合價值的模擬分布將收斂於組合的真實分布,然後根據置信度得到VaR。

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