期權的套利怎么理解?

期權套利是利用期權價格之間的不合理偏差,通過構建對沖組合獲取無風險利潤的策略。其核心邏輯基于“無套利定價原則”——若存在價格偏差,市場力量會迅速修正,套利者通過反向操作鎖定利潤。

期權的套利怎么理解?

一、主要套利類型與操作邏輯

垂直套利(價差套利)

牛市價差:買入低行權價看漲期權+賣出高行權價看漲期權,預期標的資產溫和上漲。

熊市價差:買入高行權價看跌期權+賣出低行權價看跌期權,預期標的資產溫和下跌。

構建方式:同一到期日、不同行權價的期權組合。例如:

原理:利用行權價價差與標的資產價格變動的非線性關系,鎖定最大收益和虧損范圍。

跨式/寬跨式套利(波動率套利)

跨式套利:同時買入同一行權價、同一到期日的看漲+看跌期權,預期標的資產價格大幅波動(方向不確定)。

寬跨式套利:買入不同行權價(看漲行權價>看跌行權價)、同一到期日的看漲+看跌期權,成本更低但需更大波動幅度。

原理:押注隱含波動率上升或實際波動超出預期,通過雙邊收益覆蓋成本。

蝶式/飛鷹式套利(區間套利)

蝶式套利:買入低+高行權價看漲/看跌期權+賣出中間行權價同類型期權,預期標的資產價格在中間行權價附近窄幅震蕩。

飛鷹式套利:類似蝶式,但通過賣出兩個中間行權價期權+買入外側期權,擴大盈利區間。

原理:利用期權價格的非線性特征(如Gamma效應),在標的價格穩定時獲取最大收益。

期現套利(ETF期權專用)

構建方式:買入ETF現貨+賣出對應看漲期權(備兌開倉),或買入看跌期權+賣空ETF(反向套利)。

原理:利用期權理論價格與現貨價格的偏離,通過期現對沖鎖定無風險收益(需考慮分紅、利率、交易成本)。

二、套利生效的核心條件

價格偏差存在:期權市場價格偏離理論價值(如Black-Scholes模型定價),或跨合約價差異常(如不同行權價期權隱含波動率倒掛)。

流動性充足:套利需同時買賣多個合約,若流動性不足可能導致滑點過大或無法成交。

交易成本可控:包括傭金、滑點、資金成本、行權費用等,需確保套利利潤覆蓋成本。

市場有效性:套利機會通常短暫,需快速執行(高頻交易或算法交易)。

三、套利的風險與挑戰

模型風險:定價模型假設(如波動率恒定、無跳躍風險)與實際市場不符,導致理論套利機會失效。

市場沖擊風險:大額交易可能推高買入價或壓低賣出價,減少套利利潤。

執行風險:期權行權或交割環節可能出現操作失誤或系統故障。

流動性風險:極端行情下,合約可能無人接盤,導致無法平倉。

利率與分紅風險:期現套利中,若忽略利率變化或ETF分紅,可能產生額外損失。

四、實際案例與策略優化

案例1:某日,50ETF期權某行權價看漲期權隱含波動率顯著低于其他行權價,形成“波動率微笑”異常。套利者可買入該期權+賣出其他行權價期權,構建垂直套利組合,待波動率回歸后平倉獲利。

案例2:在標的資產價格長期橫盤時,蝶式套利可反復賺取時間價值衰減收益,但需警惕突破行情導致虧損。

策略優化:結合量化模型(如波動率錐分析)、高頻交易系統、風險對沖工具(如股指期貨)提升套利效率與穩健性。

小結:以上就是期權的套利怎么理解?希望對各位期權投資者有幫助,了解更多期權知識內容。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/bicheng/96188.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/bicheng/96188.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/bicheng/96188.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

RabbitMQ 重試機制 和 TTL

目錄 1. 重試機制 1.1 簡介 1.2 配置文件 1.3 消費者確認機制為 auto 時 1.4 消費者確認機制為 manual 時 2. TTL 2.1 設置消息的過期時間 2.2 設置隊列的過期時間 2.3 給過期隊列中消息設置過期時間 1. 重試機制 1.1 簡介 在消息傳遞過程中, 可能會遇到各種問題, …

四、FVP啟動linux

目錄 1 實驗目的及環境 1.1 實驗目的 1.2 實驗環境 1.2.1 拉取代碼 1.2.2搭建交叉編譯環境 2 相關鏡像編譯 2.1 TF-A鏡像編譯 2.2 U-Boot鏡像編譯 2.3 Linux Kernel鏡像編譯 2.4 構建跟文件系統 3 啟動linux內核 3.1 啟動腳本構建 3.2 啟動Linux內核 1 實驗目的及環境 1.1 實驗…

淺聊一下微服務的服務保護

在微服務架構里,服務間調用關系錯綜復雜,一個服務出問題很可能引發連鎖反應,也就是 “雪崩”。今天就帶大家從零開始學習 Sentinel,這款阿里開源的微服務保護工具,幫你解決雪崩難題,做好流量控制、隔離降級…

ECharts Gallery:Apache官方數據可視化模板庫,助你快速制作交互圖表并實現深度定制

你有沒有過這種時候?手里攥著一堆 Excel 數據,想做個直觀的圖表給同事看,用 Excel 自帶的圖表吧,樣式丑不說,稍微復雜點的交互(比如點擊柱子顯示詳情)根本做不了;想自己用代碼寫吧&a…

[數據結構——lesson3.單鏈表]

目錄 引言 學習目標: 1.什么是鏈表 2.鏈表的分類 2.1 單向鏈表和雙向鏈表 (1)單向鏈表 (2)雙向鏈表 2.2 帶頭結點鏈表和不帶頭結點鏈表 (1)帶頭結點鏈表 (2)不帶頭結點鏈表 2.3 循環鏈表和不循環鏈表 (1)循環鏈表 (2)非循環鏈表 3.鏈表的實…

從零深入理解嵌入式OTA升級:Bootloader、IAP與升級流程全解析

引言(Opening)想象一下,你開發的一款智能水杯、一個環境監測設備或者一臺共享充電寶,已經部署到了成千上萬的用戶手中。突然,你發現了一個軟件bug,或者需要增加一個酷炫的新功能。你不可能派人跑到每個設備…

【Ansible】實施 Ansible Playbook知識點

1.清單概念與靜態清單文件是什么?答:Ansible 清單是被管理主機的列表,用于明確Ansible的管理范圍,分為靜態清單和動態清單。靜態清單是通過手動編輯的文本文件來定義被管主機,文件格式可以是INI格式或YAML格式。在INI格…

【Linux】vim工具篇

目錄一、vim的多模式1.1 命令模式1.1.1 光標移動1.1.2 復制及撤銷1.1.3 剪切及刪除1.1.4 替換1.1.5 批量化注釋/去注釋1.2 底行模式二、vim的配置個人主頁<—請點擊 Linux專欄<—請點擊 一、vim的多模式 vim是一款功能強大的文本編輯器&#xff0c;它編輯代碼主要圍繞命…

Spark 核心原理:RDD, DataFrame, DataSet 的深度解析

Apache Spark 是一個強大的分布式計算系統&#xff0c;以其內存計算、速度快、易用性強等特點&#xff0c;在大數據處理領域占據重要地位。理解 Spark 的核心原理&#xff0c;特別是其三種核心抽象——RDD, DataFrame, DataSet——對于高效地使用 Spark 至關重要。本文將深入解…

Docker 命令行的使用

1.Docker 命令列表[roothost1 ~]# docker Usage: docker [OPTIONS] COMMANDA self-sufficient runtime for containersCommon Commands:run Create and run a new container from an imageexec Execute a command in a running containerps List cont…

Redis Stream:輕量級消息隊列深度解析

&#x1f4e8; Redis Stream&#xff1a;輕量級消息隊列深度解析 文章目錄&#x1f4e8; Redis Stream&#xff1a;輕量級消息隊列深度解析&#x1f9e0; 一、Stream 數據結構解析&#x1f4a1; Stream 核心概念&#x1f4cb; Stream 底層結構? 二、消息生產與消費&#x1f68…

Android studio的adb和終端的adb互相搶占端口

在Android Studio調試時&#xff0c;有時候也需要借助終端的adb命令&#xff0c;他們互相搶占端 口&#xff0c;導致調試麻煩解決如下&#xff1a;① 終端adb的版本是&#xff1a;1.0.39路徑是:/usr/lib/android-sdk/platform-tools/adb② Android Studio使用的adb來源于Androi…

GEO服務商推薦:移山科技以劃時代高精尖技術引領AI搜索優化新紀元

引言&#xff1a;AI搜索生態重塑與GEO優化戰略地位躍升AI技術對信息檢索范式的顛覆GEO優化在企業增長中的核心作用第一章&#xff1a;AI搜索新紀元的企業營銷挑戰與機遇生成式AI成為用戶主要信息入口的行業趨勢企業在AI搜索中的“答案主權”爭奪戰GEO優化服務商的核心能力模型&…

Android SystemServer 系列專題【AttentionManagerService】

AttentionManagerService是framework中用來實現屏幕感知的一個系統級服務&#xff0c;他繼承于systemserver。我們可以通過dumpsys attention來獲取他的一些信息。如下針對屏幕感知的功能的引入來針對這個服務進行一個介紹。1、屏幕感知Settings UI實現屏幕感知的功能在A14上面…

nginx 反向代理使用變量的坑

nginx采用反向代理的時候使用變量的坑 正常情況&#xff1a; location ~ ^/prod-api(?<rest>/.*)?$ {# 假設 $mes_backend 形如: http://127.0.0.1:16889proxy_pass $mes_backend$rest$is_args$args;proxy_http_version 1.1;proxy_set_header Host $host;…

Origin繪制徑向條形圖|科研論文圖表教程

數據排列格式截圖&#xff0c;請查看每張圖↘右下角水印 目錄 數據排列格式截圖&#xff0c;請查看每張圖↘右下角水印 本 期 導 讀 No.1 理解圖形 1 定義 2 特點 3 適用場景 No.2 畫圖教程 1 導入數據&#xff0c;繪制圖形 2 設置繪圖細節 本 期 導 讀 徑…

MySQL InnoDB 的 MVCC 機制

前言 多版本并發控制&#xff08;MVCC&#xff09;是 MySQL InnoDB 存儲引擎實現高性能事務的核心機制。它通過創建數據快照&#xff0c;使得讀寫操作可以無鎖并發&#xff0c;極大地提升了數據庫的并發性能。本文將深入探討 MVCC 的工作原理、實現細節以及它與事務隔離級別的緊…

景區負氧離子氣象站:引領綠色旅游,暢吸清新每一刻

在綠色旅游成為消費主流的今天&#xff0c;游客對 “清新空氣” 的需求不再是模糊的期待&#xff0c;而是可感知、可選擇的具體體驗。景區負氧離子氣象站的出現&#xff0c;正以科技之力重塑綠色旅游格局&#xff0c;讓 “暢吸清新每一刻” 從口號變為觸手可及的現實&#xff0…

Pytorch筆記一之 cpu模型保存、加載與推理

Pytorch筆記一之 cpu模型保存、加載與推理 1.保存模型 首先&#xff0c;在加載模型之前&#xff0c;我們需要了解如何保存模型。PyTorch 提供了兩種保存模型的方法&#xff1a;保存整個模型和僅保存模型的狀態字典&#xff08;state dict&#xff09;。推薦使用第二種方式&…

當AI在代碼車間組裝模塊:初級開發者的創意反成「核心算法」

前言&#xff1a;哈嘍&#xff0c;大家好&#xff0c;今天給大家分享一篇文章&#xff01;并提供具體代碼幫助大家深入理解&#xff0c;徹底掌握&#xff01;創作不易&#xff0c;如果能幫助到大家或者給大家一些靈感和啟發&#xff0c;歡迎收藏關注哦 &#x1f495; 目錄當AI在…