【原创】论码农的财富修养

《喜剧之王》里看到了演员的自我修养,然后想聊下码农的财富修养,这里不是聊理财,更多是保险Insurance;
保险是什么,是一种通过支付少量的保险费用来应对未知风险的机制,比如车险、财险、健康险等;
码农有什么需要保险的地方呢?股权Sharestock!海外是很多高科技公司上市的天堂,然后就会有很多码农通过各种渠道,比如薪水、激励等,获得公司的部分股权,而且每年可以解禁一部分,然后可以在重税之下套现。
这里主要有两个风险,一个是股价Price风险,一个是汇率Exchange风险;
因为授予股权的时候是按照当时的股价和汇率来确定的,比如¥100w,当时的股价是$40,汇率是6.5,分5年授予,换算之后每年授予770股,
1)如果股价不变,你每年交税5w,到手15w,5年交税25w,到手75w;(虽然税很重,但是可以接受;)
2)如果股价翻倍到$80,你每年交税10w,到手30w,5年交税50w,到手150w;(最好不过了;)
3)如果股价腰斩到$20,你每年交税2w,到手8w,5年交税10w,到手40w;(虽然税少了,依然接受不了,这时你最大的风险是损失100w,即当股价跌到0时全部损失掉;)

 

当股价下跌时,有什么保险可以用吗?答案是对冲Hedging,也叫套期保值,这是专业玩家手中常用的一个工具;
当你被授予股权时,你相当于在市场中持有多头头寸Long Position,只是暂时不能卖而已,即使在眼睁睁看着股价下跌的时候,这时如果你购买Buy了8份一年后到期,行权价是$40的平值看跌期权Put Option,每份100股,期权价格大概是股价的10%(这里主要是时间价值),本例中大概是$4,你需要支付的总的权利金是$3200,大概2w,有了这份看跌期权,再来看下以上3种情况:
1)如果股价不变,你每年交税5w,权利金2w,到手13w,5年交税25w,权利金10w,到手65w;(少了10w;)
2)如果股价翻倍到$80,你每年交税10w,权利金2w,到手28w,5年交税50w,权利金10w,到手140w;(少了10w;)
3)如果股价腰斩到$20,你每年交税2w,权利金2w,但是期权价格至少已经涨到$20+,这时你把期权卖掉至少可以赚到8w+,到手16w+,5年交税10w,到手80w+;
看明白了吗?当股价不变或上涨时,看跌期权就会失效,在第2)种情况下,当期权失效的同时这你的多头头寸也会上涨,并且极有可能上涨超过你的权利金损失;但是当股价下跌时,你到手的反而比股价不变的时候还要多;
权利金就相当于你的保险,你得到的保障是一年以后还能以行权价来卖出股票,最差的情况也就是股价不变的情况,这时你将损失你的全部权利金也就是保险费用,即每年2w,这个数字就是你最大的风险,而不再是一开始的100%;

 

有人会觉得平值看跌期权的价格比较高,这时你有两种选择:

1 你可以买入虚值看跌期权,价格会便宜很多,比如20%的虚值看跌期权,行权价是$32,期权价格大概是股价的7%,本例中是$2.8,
1)如果股价不变,你每年交税5w,权利金1.5w,到手13.5w,5年交税25w,权利金7.5w,到手67.5w;少了7.5w;
2)如果股价翻倍到$80,你每年交税10w,权利金1.5w,到手28.5w,5年交税50w,权利金7.5w,到手142.5w;少了7.5w;
3)如果股价腰斩到$20,你每年交税2w,权利金1.5w,但是期权价格至少已经涨到$12+,这时你把期权卖掉至少可以赚到5w+,到手13w+,5年交税10w,到手65w+;
当股价不变或者上涨时损失更小,当股价下跌时看跌期权也赚的更少一些,这就要看个人的判断以及偏好;

2 你可以卖出20%的看涨期权,卖出80%的看跌期权,这里20%的看涨期权的权利金可以为你抵消20%的看跌期权的成本,即你只需要支付60%的看跌期权的权利金;

 

这里有个问题是只能以起始价格即$40来提前锁定收益,即只能应对下跌风险,不能适应上涨,比如中途股价翻倍到$80,然后又跌回到$40,你只是临时的享受了喜悦,最终还是损失了全部股价波动以及权利金,有没有更灵活的方式在上涨中保护收益?
当然有,一种可行的方式是:一开始对全部头寸,买入$40的平值看跌期权,当股价上升到$50时,你卖掉$40看跌期权,同时买入$50的平值看跌期权;当股价上升到$60时,你卖掉$50看跌期权,买入$60的平值看跌期权;当股价上升到$70时,你卖掉$60的看跌期权,买入$70的平值看跌期权...
当股价上升到$80以上时,你手中有一份是$80看跌期权,它可以为你锁定绝大部分的收益,大概40w,你付出的只是4份看跌期权的权利金:$40,$50,$60,$70,加起来大概不到10w,你的最低到手是30w+,而如果你什么都不做,你的到手是15w;

 

最后,刚才假定汇率不变,其实汇率也有很大的风险,比如授予时汇率是7,中途升值,卖出时汇率是6,你将损失15%的收益,不过应对的方法是一样,依旧是保险,对冲!

转载于:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/9868059.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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