DELTA对冲策略

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delta对冲策略 代码

delta对冲策略 代码

delta对冲策略代码以delta对冲策略为主题,本文将详细介绍该策略的实现代码和运行原理。

一、引言在金融市场中,投资者经常面临风险,特别是股票市场的波动性较大。

为了降低风险,投资者可以采用对冲策略。

其中一种常见的对冲策略是delta对冲策略,本文将详细介绍该策略的代码实现。

二、代码实现以下是一个简单的Python代码实现delta对冲策略的示例:```pythonimport numpy as npdef delta_hedging(S, K, r, T, sigma, N):dt = T/Nt = np.linspace(0, T, N+1)d1 = (np.log(S/K) + (r + sigma**2/2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))delta = np.exp(-r*T) * norm.cdf(d1)gamma = norm.pdf(d1) / (S * sigma * np.sqrt(T))portfolio_value = []stock_position = []option_position = []for i in range(N):portfolio_value.append(delta[i] * S[i] + (1 -delta[i]) * np.exp(-r*(T-t[i]))*K)delta_i = -gamma[i] * (S[i+1] - S[i]) / (S[i] * dt)# 根据delta调整股票头寸option_i = delta[i] * S[i] - delta_i * S[i] # 根据调整后的delta计算期权头寸stock_position.append(delta_i)option_position.append(option_i)portfolio_value = np.array(portfolio_value)stock_position = np.array(stock_position)option_position = np.array(option_position)return portfolio_value, stock_position, option_position```三、代码解读1. 首先,导入了需要用到的库,包括numpy和scipy的norm函数。

delta对冲套利策略

delta对冲套利策略

delta对冲套利策略Delta对冲套利策略是一种常见的金融交易策略,利用衍生品市场的价格波动,通过对冲操作获得收益。

本文将对Delta对冲套利策略进行详细介绍,并探讨其应用和风险管理。

我们需要了解Delta的概念。

Delta是衡量期权价格变动对标的资产价格变动的敏感度指标。

对于认购期权,Delta的取值范围是0到1,表示期权价格变动相对于标的资产价格变动的比例;对于认沽期权,Delta的取值范围是-1到0,表示期权价格变动与标的资产价格变动的相反方向。

Delta对冲套利策略利用了期权Delta值的不同来实现套利。

在Delta对冲套利策略中,投资者同时持有期权合约和标的资产,通过动态调整标的资产头寸来实现对冲。

具体而言,如果投资者持有认购期权,Delta对冲策略要求投资者持有相应数量的标的资产,使得标的资产头寸的Delta值与期权合约的Delta值相等。

这样,无论标的资产价格如何变动,期权价格的Delta值变动与标的资产价格变动的Delta值变动将相互抵消,从而实现对冲。

以一个简单的例子来说明Delta对冲套利策略。

假设投资者持有认购期权合约,Delta值为0.6,标的资产价格为100元。

根据Delta 对冲策略,投资者需要持有100/0.6=166.67份标的资产,以实现对冲。

如果标的资产价格上涨1元,其Delta值变为0.7,此时期权价格的Delta值将下降0.1。

由于投资者持有166.67份标的资产,标的资产价格上涨1元将获得166.67元的收益。

而期权价格的Delta值变动导致期权价格下跌0.1,相当于损失10元。

因此,通过Delta对冲,投资者在标的资产价格上涨时可以获得收益。

除了对冲套利,Delta对冲策略还可以用于风险管理。

在金融市场中,价格波动是不可避免的,投资者需要承担相应的风险。

通过Delta对冲,投资者可以降低持仓在标的资产价格波动中的敏感度,从而减少风险。

通过及时调整标的资产头寸,投资者可以控制持仓的Delta值,实现风险的有效管理。

期权Delta风险对冲

期权Delta风险对冲

期权Delta风险对冲【期权风险对冲的理论基础】(⼀)期权风险对冲的含义风险对冲的基本思想可以通过基于Taylor展⽰式的资产组合价值随市场因⼦变化的⼆阶形式来表现:⾦融衍⽣品的价格F可以表⽰成下⾯的形式 F = F(S, t,r,σ)其中:S表⽰标的物资产的当前价格,t表⽰当前时间,r表⽰⽆风险利率,σ表⽰标的物资产价格的波动率。

⾦融衍⽣品定价公式的泰勒展开式:(⼆)期权风险对冲指标的含义解析期权的风险指标通常⽤希腊字母来表⽰,包括:delta值、gamma值、theta值、vega值、rho值等。

BS模型下,期权风险对冲原理,在BS模型下,期权的价格变化可以分解为: Δc≈Delta×ΔS+1/2Gamma×(ΔS2)+Vega×Δσ+Theta×Δt Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho为期权的“希腊值”,分别代表期权不同维度的风险暴露。

⼈们借⽤希腊字母表⽰的Delta、Gamma、Vega、Theta和Rho等参数⽅法来度量衍⽣品价格对风险因⼦的敏感性。

其中Delta⽤于衡量衍⽣⼯具证券价格对其标的资产价格变动的敏感度;Gamma是衡量该衍⽣证券的Delta值对标的资产价格变化的敏感度;它等于衍⽣证券价格对标的资产价格的⼆阶偏导数,也等于衍⽣证券的Delta对标的资产价格的⼀阶偏导数。

Vega⽤来衡量衍⽣证券的价值对标的资产价格波动率的敏感度;Theta⽤于衡量衍⽣证券的价值对时间变化的敏感度;Rho⽤来衡量衍⽣证券的价值对利率的敏感度。

敏感度分析法的最终⽬的是估算出风险敞⼝等同价值(REE),只是估算中采⽤的系数不同。

⽤不同的希腊字母进⾏风险对冲,会涉及到对冲效果相互⽭盾的问题,即⽤⼀个希腊字母的对冲期权风险的同时可能会增加期权对另⼀个希腊字母的风险暴露。

实践中,⾦融机构⾸先考虑期权对基础资产价格变化的免疫,并对其他希腊字母的风险暴露进⾏监控,使其在规定的区域内发⽣波动,只有在对其他希腊字母风险⼤到难以接受程度时才进⾏调整。

如何利用投资工具进行对冲操作

如何利用投资工具进行对冲操作

如何利用投资工具进行对冲操作对冲是一种投资策略,旨在降低投资风险。

通过使用对冲工具,投资者可以抵消他们的投资组合中的风险因素,从而实现更稳定的回报。

本文将介绍如何利用投资工具进行对冲操作,并提供一些常用的对冲策略。

一、什么是对冲对冲是一种通过同时持有相互关联但风险不同的资产,来减少投资组合总体风险的策略。

投资者可以通过对冲来平衡风险和回报,以达到更稳定的投资结果。

二、对冲工具的种类1. 期权:期权是一种金融衍生品,可用于对冲投资组合中的风险。

购买看跌期权可以对冲投资组合中股票的下跌风险,而购买看涨期权可以对冲投资组合中的股票下跌风险。

2. 期货合约:期货合约是一种标准化的协议,约定在将来特定日期以特定价格交割特定商品或金融资产。

通过购买或卖出期货合约,投资者可以对冲某种特定资产的价格波动风险。

3. 互换:互换是一种金融合约,其中两个交易对手协商交换一系列现金流。

互换合约可以用于对冲汇率风险、利率风险和信用风险。

4. ETF(交易所交易基金):ETF是一种投资基金,可在证券交易所上市交易。

通过购买不同类型的ETF,投资者可以对冲特定行业或市场的风险。

5. 期权策略:期权策略是一种利用期权合约进行对冲的投资策略。

例如,投资者可以同时买入看涨期权和看跌期权,以对冲股票价格的上涨和下跌风险。

三、常见的对冲策略1. Delta对冲:Delta对冲是一种利用期权来对冲股票价格波动风险的策略。

投资者根据期权的Delta值买入或卖出相应数量的期权合约,以实现股票价格下跌或上涨时的风险对冲。

2. 融资对冲:融资对冲是一种利用借贷来对冲投资组合风险的策略。

投资者可以通过借贷资金,并将其用于购买其他资产来实现对冲。

3. 跨期对冲:跨期对冲是一种利用期货合约对冲投资组合中商品价格波动风险的策略。

投资者可以同时买入和卖出不同到期日的期货合约,以对冲价格波动风险。

四、对冲操作的基本步骤1. 确定投资组合的风险因素:首先,投资者需要分析他们的投资组合,并确定主要的风险因素,如股票价格、利率或汇率波动等。

delta对冲的回归系数

delta对冲的回归系数

delta对冲的回归系数delta对冲是一种常用的风险管理策略,通过持有资产组合的对应期权头寸来对冲资产组合的价格波动风险。

该策略的回归系数指的是delta对冲策略在不同市场环境下的效果,即对冲比例与资产价格变动的关系。

在以下的文章中,我将详细介绍delta对冲策略的回归系数。

回归系数是用来衡量两个变量之间关系的统计指标,反映变量之间的线性关系的紧密程度。

在delta对冲中,回归系数表示对冲比例与资产价格的变动之间的关系。

回归系数一般用斜率表示,可以通过拟合回归模型获得。

在进行delta对冲的过程中,对冲比例是一个关键参数。

这个比例可以通过对资产组合进行数学建模来计算得到,也可以通过历史数据来进行统计分析得到。

通过计算回归方程可以得到对冲比例的回归系数,从而了解对冲策略在不同市场情况下的效果。

回归系数的值可以为正数、负数或零。

正数表示对冲比例与资产价格变动之间存在正相关关系,即当资产价格上涨时,应增加对冲比例以减少风险;负数表示对冲比例与资产价格变动之间存在负相关关系,即当资产价格上涨时,应减少对冲比例以减少风险;零表示对冲比例与资产价格变动之间不存在线性关系,即无论资产价格是上涨还是下跌,对冲比例都不需要调整。

通常情况下,对冲比例的回归系数应接近于1。

这意味着当资产价格变动时,对冲比例可以完全对冲资产组合的价格波动风险。

然而,在实际操作中,对冲比例的回归系数往往不是精确的1,这可能是由于模型的假设不准确、数据的不完全性等原因造成的。

对冲比例的回归系数的值越接近于1,说明对冲策略的效果越好,能够更好地减少资产组合的价格波动风险。

反之,如果回归系数的值较小,说明对冲策略的效果较差,不能充分对冲资产组合的价格波动风险。

需要注意的是,回归系数只能反映对冲比例与资产价格变动之间的线性关系。

在实际操作中,资产价格的变动往往是复杂的,可能受到多个因素的影响,因此仅仅依靠对冲比例的线性关系来对冲风险可能是不够的。

分析期权的Delta对冲策略介绍蒙特卡罗模拟

分析期权的Delta对冲策略介绍蒙特卡罗模拟

是Globalintime方法,即通过提供一个决策规则,在每个 时间瞬间监控股价并决定是否进行对冲头寸调整,解决 因连续交易而带来的交易成本问题。 渐进分析的结果是,得
到一个相对简单的用以计算无需对冲区域的公式。 (四)Zakamouline的双渐进解 Zakamouline()研究了基于效用的对冲策略的特性,并 提出了一个对冲策
化、重要的技术水平、隐含波动率、历史波动率等。 基于效用最大化的对冲方法 对冲实际上必须在降低风险和产生成本两者之间进行权 衡。经济学家研究类似的权衡问题时,通常会
使用效用的概念,作为在不同方法之间进行比较和选择 的框架基础。 效用最大化策略试图寻求一种全局最优的对冲策略。其 做法是,首先为对冲策略定义一个效用函数,然后最大 化该效
alleyWilmott渐进方法和Zakamouline双渐进方法。本文详 细介绍了WhalleyWilmott渐进方法和Zakamouline双渐进方 法的特性。并分别
通过MonteCarlo模拟进行动态对冲模拟对比分析了三种方 法(以固定时间间隔进行对冲和区间对冲)的对冲效果。 实证分期权析结果表明,以固定时点对冲和区间对冲相 比,不能
下,做市商在交易系统中并不享有特殊地位,做市商的 双边报价与投资者的委托共同参与集中撮合,交易仍然 严格按照“价格优先、时间优先”原则进行。 做市商的义务 .保持市场
的流动性 投资者随时都可以按照做市商的报价买入、卖出期权合 约,不会因为市场只有买方或者卖方而无法交易,从而 保持了市场的流动性。 .保持市场价格的稳定性和连续性
期权的交易制度可以分为集合竞价、连续交易和做市商 制度。集合竞价由投资者按照自己所能接受的心理价格 自由地进行买卖申报,交易系统对全部有效委托进行一 次集中撮合处理过程;

如何用Delta和Gamma对期权头寸进行有效的对冲

如何用Delta和Gamma对期权头寸进行有效的对冲

如何用Delta和Gamma对期权头寸进行有效的对冲自9月份以来在郑州商品交易所举办的的模拟期权交易中,我们经常看到Delta 和Gamma两个参数的变化,那这两个参数有什么作用呢?对我们的投资能提供什么样的指导呢?下面笔者介绍如何用Delta和Gamma对我们的期权头寸进行有效的对冲。

一、关于Delta和Gamma的介绍1.Delta介绍衍生证券的Delta为衍生证券的价格变化与其标的资产价格变化的比率,假设△c表示衍生证券价格的变化,△F表示标的资产的价格,Delta用△记号,则△=△c/△F 。

Delta实际上度量的是当资产的价格发生变化时,衍生证券的价格变化是多少。

例如,假设看涨期权的价格F为300,Delta为0.2,价格为15000。

假设投资者以此价格买了100张棉花期货期权合约,则投资者需要卖出100×0.2=20张期货合约,此时就达到了保值的目的,也就是在期货头寸上的损失可以由期权的盈利来抵消。

例如,如果期货价格下跌200,因此损失4000元,期权的价格将下跌0.2×200=40元,盈利4000元,盈亏平衡恰好平衡。

但由于市场每天都在变化,实际上市场不一定总能达到此效果,因此我们需要建立一种动态对冲策略。

在经典的Black-Scholes模型背景下,我们可以得到欧式看涨期货期权价格为(略)其中r 为无风险利率,T为到期日,t为现在时刻,F是t时刻的期货价格,N为累积正态概率,K为执行价格,?滓为波动率。

则欧式期货看涨期权的Delta为:△=e-r(T-1)N(d1)Black和Scholes就是通过卖出一份衍生证券和买入delta份标的证券来构造无风险的投资组合,通过delta对冲策略构造在短期内组合头寸收益等于无风险收益率从而得到上面的期权定价公式。

2.Gamma介绍Gamma度量的是delta的变化率,即当标的资产价格发生变化时,delta将变化多少。

由此我们可以看出,当Gamma绝对值较小时,delta的变化也较小,当Gamma的绝对值较大时,delta的变化也很大,因此此时必须对组合头寸进行调整,否则风险较大,所以Gamma是我们用来作为组合调整的依据。

结构性产品Delta对冲交易策略的模拟和实证分析

结构性产品Delta对冲交易策略的模拟和实证分析

() 2 假定 观测 日只有 一天 , 即是产 品到 期 日( 产
品正式运 营 15年后 ) . 。只设 一 天 的 目的是 简 化产
品, 使对 冲交 易相对 简单 。




与工程 来自1 0卷 () 3 本产 品 的主 要特 点 之 一就 是 保本 型 ,0 % 10 的保 本率让 投 资者 能够 有 更 多 的积 极 性 参 与进 来 , 特别 是美 元 近 期 的联 邦 基 金 目标 利 率 维 持 在 0 —
假设投 资 者投 入 了 2 0 500美元 购买 该 结 构 化
产品, 则期 末 投资者 会 得到 ¥ 50 0Xm x 1 8 % 2 0 a { , 5 X S } 其 中 J 表 示 期初 基 金 指 数 , S/ 。 ( s 。 5 表示 期末
在, 银行 必定需要 想尽 一切办 法把 风险 最小 化 , 润 利
管理 科 学
结构 性 产 品 D l e a对 冲交 易 t 策略 的模拟 和 实证 分析
廖辰轩 张 驰
( 海 交 通大 学 ,上海 20 5 ) 上 0 0 2


结构性理财产 品通过金融衍 生交 易将产品的还本金额和( ) 或 付息金额 与某 一特定资产 的价格 波动联系在一起。通
过 构建 结 构 性 产 品 着重 模 拟 产 品 的 D l 对 冲 交 易 策 略 并得 出实 证 结果 。结 果 表 明 采用 dl ea t ea区 间避 险 策 略 时 ,e a区 间 的 百 t dl t 分 比为 5 和 1% 时 , 行 的 期 末 收 益 为 最 大 , 为 210 44美 元 。采 用 WhlyWi o 避 险策 略 时 ,ea区 间 的 百 分 比 为 % 0 银 都 5 .8 a — l t e m dl t 5 时 , 行 的 收 益 为最 大 , 206 92美 元 。 % 银 为 6 .0
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1 Electronic copy available at: /abstract=2508639
∂C ∂t
∂C + rS
∂S
+
1 2
Σ2S2
∂2C ∂S2
= rC.
(4)
Assuming that the risk free rate r is close to zero (which does not seem extravagant given currently low interest
Keywords: options hedging efficiency, optimal hedging frequency, realized and implied volatility, index
futures, investment strategies
JEL: G11, G14, G15, G23, C61, C22
Working Papers contain preliminary research results. Please consider this when citing the paper.
Please contact the authors to give comments or to obtain revised version. Any mistakes and the views expressed herein are solely those of the authors.
University of Warsaw National Bank of Poland e-mail: jjablecki@.pl
RYSZARD KOKOSZCZYŃSKI Faculty of Economic Sciences
University of Warsaw National Bank of Poland e-mail: rkokoszczynski@.pl
Warsaw 2014
Electronic copy available at: /abstract=2508639
Options delta hedging with no options at all
JULIUSZ JABŁECKI Faculty of Economic Sciences
PIOTR WÓJCIK Faculty of Economic Sciences
University of Warsaw e-mail: pwojcik@.pl
Abstract
The adjustment speed of delta hedged options exposure depends on the market realized and implied volatility. We observe that by consistently hedging long and short positions in options we can eventually end up with pure exposure to volatility without any options in the portfolio at all. The results of such arbitrage strategy is based only on speed of adjustment of delta hedged option positions. More specifically, they rely on interrelation between realized volatility levels calculated for various time intervals (from daily to intraday frequency). Theoretical intuition enables us to solve the puzzle of the optimal frequency of hedge adjustment and its influence on hedging efficiency. We present results of a simple hedge strategy based on the consistent hedging of a portfolio of options for various worldwide equity indices.
2 Options as volatility instruments
Exposure to volatility arises naturally in delta hedged options positions. To see this, recall some basic delta hedging arithmetic and consider a trader who writes a call option C on an underlying S with implied volatility Σ and hedges away the delta risk by going long (∂C/∂S) units of the underlying instrument (typically a futures contract). Observe that
Electronic copy available at: /abstract=2508639
1 Introduction
The puzzle of optimal hedging frequency is a well-known problem in quntitative finance and researchers try to solve it focusing on many different issues. Firstly, we can focus on various sepcification of option pricing models, starting from BSM model (Black and Scholes [1973], Merton [1973]) and going to many more advanced including stochastic volatility (Heston [1993], Hull and White [1987]), price jumps (Doman and Doman [2009]) or regime switching (autor, rok), etc. Secondly, we have to choose the frequency of adjustment of our delta parameter, which is naturally dependent on the chosen option pricing model but strongly affects the efficiency of our hedge through noise trading, transaction costs, etc. Thirdly, we have to differentiate periods when it is optimal to hedge our options exposure more often compared to periods when more optimal is to hedge less frequent (eg. based on the comarison of volatiltiy estimators calculated with various frequencies). These and many other issues will help us to answer the question concerning optimal frequency in option hedging and possibility to design profitable investment strstegy based on RV disequilibrium.
∂C P &L = d −C(S, t) + S
∂S

∂C −
∂t
∆t

1 2
∂2C ∂S2
(∆S)2,
(3)
where the approximation stems from the fact that we omit the higher order derivatives in the Taylor expansion. Since the option was written at Black-Scholes implied volatility Σ, it also satisfies the Black-Scholes differential equation, i.e.:
Plugging equation (5)
into (3) we obtain that the trader’s daily P&L on a delta hedged option position is given by
P &L ≈ 1 ΓS2 Σ2∆t − ∆S 2 .
(6)
2
S
Hence, the total profit and loss accummulated until expiration can be approximated by
C
(S
+
∆S,
t
+
∆t)
=
C(S, t)
+
∂C ∂S
∆S
+
∂C ∂t
∆t
+
1 2
∂2C ∂S2
(∆S)2
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