内容简介

本书为期权理论的基础和高级思想提供了直观的、技术性的解释。如果需要在短时间内进行决策，简单的方法和直觉将比复杂的数学计算更具价值。从这个角度看，本书对期权交易、期权定价、风险管理决策及其他相关从业者来说意义非凡——

（1）在建立正式的数学模型之前，基于直观的经济论据，深入理解期权希腊字母、Delta对冲、隐含波动率等期权理论中的关键概念；

（2）深入研究布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型及其基本理论假设与含义，以促进其实际应用；

（3）快速高效地将期权理论转换为实战。

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编辑推荐

★来自经验丰富的行业专家——高盛董事总经理兼全球外汇奇异期权主管亚当•S.伊克巴勒。

★期权交易面临的挑战更多是概念理解上的，而非纯数学上的，本书直面这些挑战并在期权理论和实战之间建立起清晰的联系。

★对期权理论和技术机制的真正探索，兼具广度和深度，有助于促进更有效的期权交易和波动率策略。

★本书的观点适用于股票、债券、商品和其他期权，尤其是外汇期权场外交易市场（OTC），流动性高、约束条件低的OTC为实践本书的思想提供了绝佳的“训练场”。

作品目录

前言
致谢
关于作者
第1章 波动率和期权
1.1 什么是期权？
1.2 期权是对波动性进行押注的工具
1.3 期权权利金和盈亏平衡
1.3.1 了解期权权利金
1.3.2 权利金与盈亏平衡点的关系
1.4 三种执行价格
1.5 什么是波动率？
1.5.1 隐含波动率（σ隐含）
1.5.2 正态分布概率与盈亏平衡
1.5.3 隐含波动率和实际波动率
1.5.4 实际波动率（σ实际）
1.6 本章小结
第2章 怎样不借助模型去理解期权
2.1 普通期权
2.1.1 期权的收益
2.2 假设条件
2.3 在经济假设的前提下理解Vt
2.4 Delta 和 Delta对冲策略
2.5 期权价值函数
2.6 定义Delta
2.7 理解Delta
2.8 Delta：期权到期时为实值期权的概率
2.9 在实际期权交易中应用Delta作为期权到期时为实值期权的概率
2.10 构建Vt
2.10.1 詹森不等式：Vt=V(St, t, σi)≥max(St－K, 0)
2.10.2 詹森不等式背后的直觉经验
2.10.3 美式期权
2.10.4 Vt的梯度
2.10.5 Vt的图像
2.11 期权的Delta
2.12 关于远期合约的一点小知识
2.13 看跌-看涨平价关系式
2.14 本章小结
第3章 基础希腊字母：Theta
3.1 Theta（θ）
3.1.1 平值期权的隔夜Theta
3.1.2 θ(St, t, σi)与St的关系
3.1.3 θ(St, t, σi)与t的关系
3.2 本章小结
第4章 基础希腊字母：Gamma
4.1 Gamma（Γ）
4.2 Gamma 和时间损耗
4.3 交易者的Gamma（Γ交易者）
4.4 详述Gamma和时间损耗之间的权衡
4.5 损益解释公式
4.5.1 示例：期限为1周的期权的Gamma、时间损耗和损益解释公式
4.6 Delta对冲和损益方差
4.7 交易成本
4.8 以天为单位的损益解释公式
4.9 Gamma曲线
4.9.1 Gamma和现货价格
4.9.2 Gamma和隐含波动率
4.9.3 Gamma和时间
4.9.4 总Gamma
4.10 本章小结
第5章 基础希腊字母：Vega
5.1 Vega
5.2 通过PDF理解Vega
5.3 通过Gamma交易理解Vega
5.4 ATMS期权的Vega和期限
5.5 Vega和现货价格
5.6 Vega和隐含波动率的相关性
5.7 用于实际期权交易的Vega曲线
5.8 Vega和损益解释公式
5.9 本章小结
第6章 隐含波动率和期限结构
6.1 隐含波动率（σ隐含）
6.2 期限结构
6.3 平Vega和加权Vega
6.3.1 平Vega
6.3.2 加权 Vega
6.3.3 Beta-加权Vega
6.4 远期波动率、远期方差和期限波动率
6.4.1 计算远期隐含波动率
6.5 利用每日远期波动率建立期限结构模型
6.6 使用三参数GARCH模型设置基础波动率
6.6.1 三参数模型的应用
6.6.2 GARCH的局限性
6.6.3 采用三参数模型的风险管理
6.6.4 GARCH的经验估计值
6.7 波动率套利和远期波动率协议
6.7.1 GARCH模型下的波动率套利
6.7.2 波动率套利策略交易中的常见陷阱
6.8 本章小结
第7章 Vanna、风险逆转和偏态
7.1 风险逆转
7.2 偏态
7.3 Delta空间
7.4 在Delta 空间中的波动率微笑
7.5 波动率微笑Vega
7.5.1 波动率微笑Vega的名义本金
7.6 波动率微笑Delta
7.6.1 与波动率微笑Delta相关的注意事项
7.7 本章小结
第8章 Volgamma、蝶式策略和峰度
8.1 蝶式策略
8.2 Volgamma和蝶式策略
8.3 峰度
8.4 波动率微笑
8.5 蝶式策略和波动率微笑Vega
8.6 本章小结
第9章 布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型
9.1 对数正态扩散模型
9.2 BSM偏微分方程
9.3 费曼-卡茨（Feynman-Kac）公式
9.4 风险中性概率
9.5 在BSM模型中现货价格超过盈亏平衡点的概率
9.6 本章小结
第10章 布莱克-斯科尔斯希腊字母
10.1 现货Delta、双Delta和远期Delta
10.1.1 现货Delta
10.1.2 平值期权的执行价格和Delta中性跨式期权
10.1.3 双Delta
10.1.4 远期Delta
10.2 Theta
10.3 Gamma
10.4 Vega
10.5 Vanna
10.6 Volgamma
10.7 本章小结
第11章 可预测性和均值回归
11.1 过去和未来
11.2 实证分析
附录A 概率
A.1 概率密度函数（PDFs）
A.1.1 离散型随机变量和概率质量函数
A.1.2 连续随机变量和概率密度函数
A.1.3 正态分布和对数正态分布函数
附录B 微积分
术语表
参考文献
索引
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作者简介

〔英〕亚当•S.伊克巴勒（Adam S. lqbal）

高盛投资公司董事总经理兼全球外汇奇异期权主管，曾担任高盛EMEA（欧洲、中东和非洲地区）G10外汇期权交易主管。

曾担任太平洋投资管理公司外汇波动率投资组合经理、巴克莱投资银行外汇期权交易员。

拥有伦敦帝国理工学院金融数学和金融经济学双博士学位、牛津大学应用数学硕士学位、剑桥大学理论物理硕士和学士学位。