σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Calculus-Skill›Modul 4 · Optimierung und Sensitivitäten›Thema 4.3·~1 Std. 15 Min.Mittelstufe

Abschlussprojekt: Greeks per finiten Differenzen

Position in der SkillModul 4 von 4 · Thema 3 von 3
4.3 Abschlussprojekt: Greeks per finiten Differenzen
—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Zwei Wege zu einem Greek

Die Greeks messen, wie der Preis einer Option auf ihre Eingaben reagiert. Delta $\Delta=\frac{\partial C}{\partial S}$ ist die Änderung je Einheit Aktienkurs, Gamma $\Gamma=\frac{\partial^2 C}{\partial S^2}$ ist, wie schnell sich das Delta selbst ändert, und Vega $\mathcal{V}=\frac{\partial C}{\partial\sigma}$ ist die Änderung je Einheit Volatilität. Es sind die partiellen Ableitungen und Taylor-Koeffizienten dieser Fähigkeit, angewandt auf einen Preis.

Für einen Black-Scholes-Call haben die Ableitungen geschlossene Formen: $\Delta=N(d_1)$, $\Gamma=\frac{\varphi(d_1)}{S\sigma\sqrt{T}}$ und $\mathcal{V}=S\,\varphi(d_1)\sqrt{T}$, wobei $N$ die Standardnormalverteilungsfunktion und $\varphi$ ihre Dichte ist. Geschlossene Formen sind exakt und schnell, doch die meisten echten Bewertungsmodelle (Exoten, Monte-Carlo, kalibrierte Modelle) haben keine.

Hier kommen finite Differenzen ins Spiel: Eine Eingabe nach oben und unten verschieben, neu bewerten und teilen. Delta ist ein zentraler Differenzenquotient $\frac{C(S+h)-C(S-h)}{2h}$, Vega dasselbe in $\sigma$, und Gamma ein zweiter Differenzenquotient $\frac{C(S+h)-2C(S)+C(S-h)}{h^2}$. Die einzige Wahl ist die Verschiebung $h$: zu groß, und die Steigung ist grob, zu klein, und Rundungsrauschen dominiert (siehe das Thema Grenzwerte). Finite Differenzen mit einer geschlossenen Form zu vergleichen ist der Standardtest, dass ein Bewertungsmodell und seine Greeks stimmen.

Einheiten von VegaDie obige Formel liefert Vega je Änderung der Volatilität um 1,00 (also 100 Prozentpunkte). Händler nennen Vega je Volatilitätspunkt (0,01), das ist die Formel geteilt durch 100. Prüfen Sie immer, welche Konvention eine Zahl nutzt, bevor Sie sie mit der eines anderen Desks vergleichen.

Lab: Was bewertet wird

  • Der Black-Scholes-Preis25 Pkt.
  • Ein zentraler Differenzenquotient25 Pkt.
  • Greeks aus Formeln25 Pkt.
  • Greeks per finiten Differenzen25 Pkt.
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