编程金融小白学 股票期权 lv.0 基本概念

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编程金融小白学 股票期权

最近 沉迷股市 学习期权,所以 学了半斤八两的我 来写写 关于 股票期权 的介绍手册, 帮助 像我一样的小白 从 编程 与 数学的角度 了解期权。若有哪里不对,欢迎大佬在评论区留言。

基本概念

什么是期权?

  • 2015年 2月 9日,股票期权(option)入驻了我国证券市场。
  • 期 -> 未来,权 -> 权利
  • 期权 顾名思义 就是追寻未来的权利。
  • 说起来 期权也没有那么的复杂,和买保险是一个意思。
    • 例:张三 买了辆新车,并买入了一份一个月的保险(一个月的期权),如果 他的车在这个月内没有出问题,那么他就损失了这一部分保险费,如果这个月 车出了大毛病,那么他就有权利 去保险公司 所取赔偿(在期权内就是有权 不损失保险以外的金额)。
  • 在期权里 定金是不退的。

认购期权

  • 又称 看涨期权
  • 认购期权(call option),就是上面举的例子,购买认购期权就是 拥有 未来买入某个东西的权利。如果 这个东西在未来 价格 比你订的价格低,那么你就有权利不购买它,你就只损失这一笔 定金。
  • 锁定 买入价

认沽期权

  • 又称 看跌期权
  • 认沽期权(put option),和认购相反,就是 在未来拥有卖出的权利。
  • 锁定 卖出价

Python 期权类

  • 好了 我们现在知道了 认购与认沽期权 那么就可以来构建期权类了。

option_price: 期权价

deposi: 定金

current: 现价

class Option:
    def __init__(self, option_price:float, deposit:float):
        self.opt = option_price
        self.dep = deposit
    
    def call_opt(self, current:float):
        '''
        认购期权(买)
        若 现价 - 期权价 < 0 ,不履行合约, 扣除定金
        若 现价 - 期权价 > 0 ,履行合约,扣除定金
        '''
        return max(current-self.opt, 0) - self.dep
    
    def put_opt(self, current:float):
        '''
        认沽期权(卖)
        若 期权价 - 现价 < 0 ,不履行合约, 扣除定金
        若 期权价 - 现价 > 0 ,履行合约,扣除定金
        '''
        return max(self.opt-current, 0) - self.dep
    
    def __repr__(self):
        return f"期权(期权价{self.opt},定金{self.dep})"
  • 好了 我们现在 构建 好了 这个期权类。接下来可以,就可以绘制 认购 与 认沽的线性图 更直观的理解它了。

  • 为了绘图 导入库

 # 导入 需要的 library 库  
import numpy as np # 科学计算
import matplotlib.pyplot as plt # 画图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 设置中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置中文负号
买入认购线性图
  • 设定 我们 买入 期权价 500元的认购期权,定金100元。(支付100元 约定 一个月后 以500 元 价格 购买它)
  • 一个月后 它的价格 变为 X。(若 X为 600,那么我不赚钱 ( 600 − 500 ) − 100 (600-500)-100 (600−500)−100 ,若700 我赚一百 ( 700 − 500 ) − 100 (700-500)-100 (700−500)−100, 若 400 我不履行合约 亏定金100 ( 0 − 100 ) (0-100) (0−100))。
  • 设定 因变量 Y 为 赚的钱, 就可以 画出:
# 买入 期权价 500元的认购期权,定金100元。
buy = Option(500,100)
X = np.linspace(0,1000,100)
Y1 = np.array([buy.call_opt(x) for x in X])
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=600)
plt.axhline(y=0,ls="-",c="green")
plt.plot(X,Y1)
plt.grid(True)
plt.title('买入认购期权')
plt.ylabel('收益')
plt.xlabel('到期价格')
plt.ylim((-300,300))
plt.show()

01

买入认沽线性图
  • 设定 我们 买入 期权价 500元的认沽期权(就是觉得一个月后 会跌),定金100元。(支付100元 约定 一个月后 以500 元 价格 卖出它)
  • 一个月后 它的价格 变为 X。(若 X为 600,那么我不履行合约亏一百 0 − 100 0-100 0−100 ,若700 我不履行合约还亏一百 0 − 100 0-100 0−100, 若 400 我履行合约 但不赚钱 ( 500 − 400 ) − 100 (500-400)-100 (500−400)−100)。
  • 设定 因变量 Y 为 赚的钱, 就可以 画出:
# 买入 期权价 500元的认沽期权,定金100元。
buy = Option(500,100)
X = np.linspace(0,1000,100)
Y2 = np.array([buy.put_opt(x) for x in X])
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=600)
plt.axhline(y=0,ls="-",c="green")
plt.plot(X,Y2)
plt.grid(True)
plt.title('买入认沽期权')
plt.ylabel('收益')
plt.xlabel('到期价格')
plt.ylim((-300,300))
plt.show()

02

  • 那么 有了买入 那么 就有卖出 所以 我们 可以由买入 期权 变成卖出期权。
  • 也就是 把 买入图 按x轴 倒一下
卖出认购线性图
  • 设定 我们 卖出 期权价 500元的认购期权(就是觉得一个月后 不会涨),收入定金100元。(收入100元 约定 一个月后 以500 元 价格 卖出它),由于卖方没有权利毁约,所以一个月后必须卖出。
  • 一个月后 它的价格 变为 X。
  • 设定 因变量 Y 为 赚的钱, 就可以 画出:
# 卖出 期权价 500元的认购期权,定金100元。
sell = Option(500,100)
X = np.linspace(0,1000,100)
Y3 = np.array([-sell.call_opt(x) for x in X])
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=600)
plt.axhline(y=0,ls="-",c="green")
plt.plot(X,Y3)
plt.grid(True)
plt.title('卖出认购期权')
plt.ylabel('收益')
plt.xlabel('到期价格')
plt.ylim((-300,300))
plt.show()

03

卖出认沽线性图
  • 设定 我们 卖出 期权价 500元的认沽期权(就是觉得一个月后 不会跌),收入定金100元。(收入100元 约定 一个月后 以500 元 价格 买入它),由于卖方没有权利毁约,所以一个月后必须卖出。
  • 一个月后 它的价格 变为 X。
  • 设定 因变量 Y 为 赚的钱, 就可以 画出:
# 卖出 期权价 500元的认沽期权,定金100元。
sell = Option(500,100)
X = np.linspace(0,1000,100)
Y4 = np.array([-sell.put_opt(x) for x in X])
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=600)
plt.axhline(y=0,ls="-",c="green")
plt.plot(X,Y4)
plt.grid(True)
plt.title('卖出认沽期权')
plt.ylabel('收益')
plt.xlabel('到期价格')
plt.ylim((-300,300))
plt.show()

04

期权线性图
  • 我们学会了 四种期权的简单构成 那么就可以画出所有的图 进行对比。
  • 红色 为认购,绿色 为认沽
  • 实线 为买入,虚线 为卖出
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=600)
plt.axhline(y=0,ls="-",c="black")
plt.plot(X,Y1, color='red', label='买入认购')
plt.plot(X,Y2, color='green', label='买入认沽')
plt.plot(X,Y3, color='red', label='卖出认购',ls = '--')
plt.plot(X,Y4, color='green', label='卖出认沽',ls = '--')
plt.grid(True)
plt.title('期权')
plt.ylabel('收益')
plt.xlabel('到期价格')
plt.ylim((-300,300))
plt.show()

05

  • 在 图中 我们可以看到 这属于 零和博弈,有买入 那么 就有买出。在不考虑 税等因素情况下,买入的收益 就是卖出的亏损。

  • 所以 期权是一种 即使 市场处于波动情况下 投资方 依然可以盈利的 金融产品。

  • 补充说明(欧式期权 与 美式期权):

    • 在全球 有两种 期权 (或三种)
    • 欧式期权:一种买方只能到期日当天行使权利 (中国使用的类型)
    • 美式期权:一种买方可以在交易期间任何时间都可以行使权利
    • 第三种:在到期前指定一段时间可以行使权利
  • 您 看到这 基本上了解了 期权的最基本的原理,现实交易肯定不可能这么的简单,那么接下来就 再 聊聊 现实中的 期权的时间价值 和 内在价值吧。

合约要素

实值,虚值与平值
  • 实值,虚值与平值 这三要素 理解起来很是简单:
    • 实值:如果我现在行使权利 那我就赚了
    • 虚值:如果我现在行使权利 那我就亏了 所以我不会行使权利
    • 平值:如果我现在行使权利 不赚也不亏
  • 我们用实例 来解释一下(我用的是 tushare,这是我的推荐码https://tushare.pro/register?reg=361123):
import pandas as pd
import tushare as tus
pro = tus.pro_api()
print(tus.__version__)
1.2.54
# 获取 期权合约信息
opt_name = pro.opt_basic(exchange='SSE', fields='ts_code,name,exercise_type,list_date,delist_date')
# 选取 当月的合约
opt_name.query('list_date > "20200401" and delist_date < "20200529"')
ts_codenameexercise_typelist_datedelist_date
92510002475.SH华夏上证50ETF期权2005认购3.00欧式2020042020200527
92610002476.SH华夏上证50ETF期权2005认沽3.00欧式2020042020200527
101910002471.SH华夏上证50ETF期权2005认购2.95欧式2020040820200527
102010002472.SH华夏上证50ETF期权2005认沽2.95欧式2020040820200527
188510002469.SH华夏上证50ETF期权2005认购2.45欧式2020040220200527
188610002470.SH华夏上证50ETF期权2005认沽2.45欧式2020040220200527
231410002473.SH华泰柏瑞沪深300ETF期权2005认购4.20欧式2020040820200527
231510002474.SH华泰柏瑞沪深300ETF期权2005认沽4.20欧式2020040820200527
  • 介绍一下 上表信息。
  • 50 ETF 和 300 ETF 是目前 中国唯二 的 两个 在证券交易所可交易的期权。
  • 10002475.SH 为 在 tushare 的编号
  • 华夏上证50ETF期权2005认购2.95 的意思是 投资者有权利以2.95元每份 买入 10000份 在2020年05月的 50ETF合约。也就是预期 在 5月 价格 会比 2.95元 高。
  • 2020年4月17日 收盘价为 2.793 元。当天的价格如图:

06

  • 若我们 在 2020年4月17日 以 0.0150元每份 买入 华夏上证50ETF期权2005认购2.95, 那么这时候 收盘价 对于行权价 2.95元 就为虚值,就是说 我现在就行使权利不合算,会亏本。
  • 若我们 在 2020年4月17日 以 0.1978元 买入 华夏上证50ETF期权2005认沽2.95, 那么这时候 收盘价 对于行权价 2.95 就为实值,就是说 我现在就行使权利 会赚, 但是 我们还要考虑到买入的成本。
内在价值与时间价值
  • 我们通过上面的例子 可以算出 若 0.1978元 买入 2.95元的5月期货,那么对于 4月17日那天 收盘价2.793元 就直接行使权利的话 它的 内在价值为 2.95 − 2.793 = 0.157 2.95 - 2.793 = 0.157 2.95−2.793=0.157元。但是我们 又以 0.1978元购入,所以可以得出 它的时间价值为 0.1978 − 0.157 = 0.0408 0.1978 - 0.157=0.0408 0.1978−0.157=0.0408元。

  • 在其他因素不变的话,距离到期时间越短,它的时间价值就越低。呈抛物线加速衰减。

  • 接下来 看一下 认购期权 与 认沽期权 在 2020年04月的数据 (今日为4月19日 周日)

call295 = pro.opt_daily(ts_code='10002471.SH', start_date='20200408')
call295
ts_codetrade_dateexchangepre_settlepre_closeopenhighlowclosesettlevolamountoi
010002471.SH20200417SSE0.01040.01040.01160.02250.01160.01500.01503.87116559168.051792.0
110002471.SH20200416SSE0.01110.01110.01050.01170.00910.01040.01041.41481466280.039377.0
210002471.SH20200415SSE0.01210.01210.01200.01700.01070.01110.01111.66492153384.034645.0
310002471.SH20200414SSE0.00940.00940.01010.01230.00810.01210.01211.61541615393.028321.0
410002471.SH20200413SSE0.01600.01600.01600.01600.00890.00940.00941.65601915005.023352.0
510002471.SH20200410SSE0.01950.01950.01900.02160.01580.01600.01601.35662392633.017205.0
610002471.SH20200409SSE0.02060.02060.02230.02280.01830.01950.01951.37232803389.012130.0
710002471.SH20200408SSE0.02780.02780.02460.02660.02060.02060.02060.90212119503.05423.0
put295 = pro.opt_daily(ts_code='10002472.SH', start_date='20200408')
put295
ts_codetrade_dateexchangepre_settlepre_closeopenhighlowclosesettlevolamountoi
010002472.SH20200417SSE0.22500.22500.20790.20790.18100.19780.19780.40367704138.07258.0
110002472.SH20200416SSE0.23200.23200.23960.23990.22000.22500.22500.24735640617.06228.0
210002472.SH20200415SSE0.21750.21730.21850.23200.21180.23200.23200.31166925738.05288.0
310002472.SH20200414SSE0.24820.24820.23820.24600.21730.21730.21750.14503281409.03741.0
410002472.SH20200413SSE0.24210.24070.24750.25290.23960.24820.24820.12813179785.02868.0
510002472.SH20200410SSE0.24190.24140.24150.24830.21350.24070.24210.12602941148.01855.0
610002472.SH20200409SSE0.24960.24960.24210.24370.23450.24140.24190.05721370615.01278.0
710002472.SH20200408SSE0.24330.24330.24810.25690.24060.24960.24960.15243806835.01044.0
  • 可以看到 由于认购期权 为虚值 购入的价格很低。这是因为 购买 虚值的期权 就像赌博,以小博大。例如,我在 04月17日时 购买了 一亿份 华夏上证50ETF期权2005认购2.95 花费 150万元 定金。若在5月27日时,价格涨到了3.05元 每份,那么我就相当于 赚了一千万元。若是没有比 2.95元高,那么我就损失 150万。在虚值交易中,这和杠杆类似。
  • 看到这 你可能会冲动 去购买期权,但如果现实都这么容易能赚钱 大家都不用辛苦劳作了。金融市场 风险和利润成正比,以后 如果我有时间的话,会继续补完后面的 各种交易策略 与简易代码,在 预测哪种情况下 可以使用哪种策略等等。
  • 若有帮助请给我 “一键三连”支持一下 (优快云 应该没有这功能吧)

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Tushare财经数据调取方法(行情数据) Tushare财经数据调取方法(行情数据) Tushare网站 二、行情数据 1.日线行情:本接口是未复权行情,停牌期间不提供数据。 import tushare as ts pro = ts.pro_api() #单个股票 df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20180701', end_date='20180718') df ts_code trade_date open 阅读详情

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Varalpha的博客 1259

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

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Varalpha的博客 2510

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

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一直想试着将自己的交易思路程序化,可惜困难重重 ,连第一步获取数据都要花很多精力,直到最近发现了Tushare,不仅使用非常便利,功能也无比强大,股票、期货、基金、财经新闻,甚至电影票房等都可以非常便捷的获取,更难得的是这么强大的存在居然是开源免费的,不得不说国人的开源项目越来越强大了!不废话了,简单介绍下用法:一、安装使用前提安装Python安装pandaslxml也是必须的,正常情况下安装了A...

weixin_37988176的博客 1437

信号与系统(Python) 学习笔记摘录 (3) LTI 系统 与 滤波器

快速链接: 【总目录】信号与系统 学习笔记 Signals and Systems with Python (1) 简介 Intro (2) 傅里叶 Fourier 常用函数的傅里叶变换汇总 (3) LTI 系统 与 滤波器 3. LTI 系统 与 滤波器 3.1. 频域分析 3.1.1. 基本信号 3.1.2. 傅里叶变换分析法 3.1.3. 傅里叶级数分析法 3.1.4....

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线性时不变系统

《信号与系统学习笔记》—线性时不变系统(一) 《信号与系统学习笔记》—线性时不变系统(二) 线性时不变系统(LTI)对复指数信号的响应(数字信号处理的特征值与特征函数) 线性时不变系统(LIT ) ...

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Tushare最好用的金融数据接口之一

Tushare最好用的金融数据接口之一 作者 l_byll 1. tushare面向人群 当你使用某个接口的时候,你首先要了解的就是它所面向的人群,tushare接口主要面向于从事金融相关的高校,企业和个人,只要对金融感兴趣,或者你所从事的业务与金融相关,你都可以使用tushare接口对你的业务提供可靠的业务支撑。 2. tushare初体验 首先你要使用这个接口,那么你肯定要先找到他的开发文档,了解这个接口都提供什么样的数据服务。 tushare现在分为两个版本,首先是比较老一点的tushare版本,这

l_byll的博客 1万+

【傅里叶变换】7. LTI连续系统的频域分析

【 1. 频率响应 】 例 基本信号ejwt作用于LTI系统的响应 例 【 2. 无失真输出 】 例 【 3. 理想低通滤波器的响应 】 例

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Varalpha
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