解析法Black-Scholes 模型:假设标的价格对数正态分布,通过公式计算不同到期日的收益概率(如 Delta 反映到期时行权概率)。
Monte Carlo 模拟:输入标的价格、波动率、利率等参数,模拟数千次路径,统计策略收益的概率密度函数(PDF)与累积分布函数(CDF)。
经验法历史波动率映射:用标的历史收益率分布(如 GARCH 模型拟合)替代对数正态假设,更贴近实际 “肥尾” 特征。
期权链反推:通过市场报价反推隐含概率分布(如利用期权价格构建风险中性密度函数),判断市场预期的关键价位(如持仓量集中的行权价)。
发布于2025-5-29 12:20 郑州


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