惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
爱范儿
爱范儿
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Jina AI
Jina AI
雷峰网
雷峰网
The Register - Security
The Register - Security
The Cloudflare Blog
博客园 - 【当耐特】
M
MIT News - Artificial intelligence
I
InfoQ
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
H
Help Net Security
博客园 - 司徒正美
Vercel News
Vercel News
WordPress大学
WordPress大学
S
SegmentFault 最新的问题
云风的 BLOG
云风的 BLOG
B
Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
B
Blog RSS Feed
L
LangChain Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
GbyAI
GbyAI
T
The Blog of Author Tim Ferriss
T
Tailwind CSS Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Recorded Future
Recorded Future
小众软件
小众软件
Martin Fowler
Martin Fowler
罗磊的独立博客
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
腾讯CDC
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
博客园 - Franky
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Y
Y Combinator Blog
V
Visual Studio Blog
F
Fortinet All Blogs
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Engineering at Meta
Engineering at Meta
N
Netflix TechBlog - Medium
V
V2EX
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale

文章列表

投资入门5-构造凸性策略之尾部风险与黑天鹅 构建自己的投资策略:版本1(定稿时间 2025-12-13) 投资入门0.1-期权合成期货,期权吃贴水 投资入门4-股指期货套利投资-一文看懂贴水的机会与风险 投资入门3-结构性存款 投资入门2-雪球介绍 投资入门1-双币存款 投资入门0-期权 《漫步华尔街》读书笔记
投资入门0.2-期权的各个字母含义
2026-01-10 · via

0. 前言

前一篇文章介绍了期权合成期货,里面提到了期权与期权关系的一个公式

看涨-看跌平价(Put-Call Parity):同一标的、同一到期、同一执行价的欧式期权满足

$C - P = S e^{-qT} - K e^{-rT}$

其中 $S$ 为现货、$K$ 为执行价、$r$ 为无风险利率、$q$ 为股息/分红收益率、$T$ 为到期年化时间。

本文后续以“期货/远期 F”为标的(Black-76)讲希腊字母

推出合成远期(合成期货):买看涨 + 卖看跌 → 到期净头寸等同多头远期,其合成远期价

$F_{\text{synth}} = K + (C-P) e^{rT}$

当 $T$ 不长、$r$ 不高时,常用近似

合成远期价(短期近似)

$F_{\text{synth}} \approx K + C - P$

本文在这个基础上继续介绍期权相关的内容

1. Δ(Delta):一阶导

delta是一个常在期权行情中看到的一个参数,具体的含义是期权对应的标的每涨一点,期权涨跌多少

理论上的定义是: ​ $\Delta=\frac{\partial V}{\partial F}$

若以现货 S 为标的:$ ΔS=e^{-qT}N(d1)$ (call)

若以期货/远期 F 为标的:$\Delta F=DFN(d_1)$ (call)

常见场景:

Call 的 Delta 在 0 到 1 之间(越深度实值越接近 1)

Put 的 Delta 在 -1 到 0 之间(越深度实值越接近 -1)

2. Γ(Gamma):二阶导

Gamma是Delta继续求导,也就是二阶导

Delta是速度,Gamma是加速度

加速度越大,说明速度变化起来越快

理论上的定义是:

$\Gamma=\frac{\partial^2 V}{\partial S^2}$

常见场景:

Gamma 越大,Delta 变化越快(价格一动,你的“像仓位程度”就变)

Gamma 通常在 ATM 附近最大、临近到期更尖锐

做多期权通常是正Gamma(凸性);卖期权通常是负Gamma(凹性)。

3.σ:波动率(volatility)

市场里最常用的是隐含波动率 IV:把市场成交价代回模型,反推出“市场认为的 σ”。

4. Vega:对波动率σ 的敏感度

理论上的定义是:

$\text{Vega}=\frac{\partial V}{\partial \sigma}$

这个 Vega 是“σ 变动 1.00(100%)时价格变动多少”

本文下文 Vega(1%) = Vega × 0.01

5. Θ(Theta):时间流逝的价值

理论上的定义是:

$\Theta=\frac{\partial V}{\partial t}$

交易软件上常给的是Theta/天的损耗

6. ρ(Rho):对利率 r 的敏感度(很多人忽略,但不是没用)

理论上的定义是:

$\rho=\frac{\partial V}{\partial r}\approx -TV$

在较短的到期日时,Rho通常比较小,对定价没什么影响

在利率比较高时,rho对期权定价的影响会比较大

本文 rho 公式基于 Black-76(期货/远期为标的);若是现货 BSM,rho 形式不同

7.实战计算演练

以中证一千期权为例,

2026年1月8号收盘,中证一千指数8129点,IM2601报价8151点.期权到期日20260116,剩余5个交易日

无风险利率(r)为1.29%

期权报价deltagamma时间价值vegarhothetaIV
MO2601-C-77004600.9340.00049.21.483-0.0952-3.9124%
MO2601-C-79002730.84450.000921.22.7943-0.0564-6.909822%
MO2601-C-81001370.58180.001485.14.57-0.0283-10.723.50%
MO2601-C-8300580.31390.001258.34.15-0.012-10.3425%
MO2601-P-77007-0.05520.00047.11.3-0.0014-3.2825%
MO2601-P-790023.4-0.16380.000923.42.894-0.0048-6.5623%
MO2601-P-810085-0.41790.001484.74.5743-0.0176-10.723%
MO2601-P-8300205.6-0.68650.001256.94.1517-0.0425-10.293124%

1.rho的计算

以MO2601-C-8100为例,报价(V)=137

本文示例为了和交易软件口径一致,采用“交易日年化”,取一年 242 个交易日

一年有242个交易日,还有5个交易日到期,T=5/242=0.02066

\rho_{1%} \approx -T,V\times 0.01

代入计算:$\rho=-T\cdot V\cdot 0.01=-0.0283$

2.贴现因子

$DF=e^{-rT}$

$DF=e^{-0.0129\times 0.02066}=0.999733$

3.σ/IV:波动率计算

还是以MO2601-C-8100为例

K=8100

市场价C=137

时间T=5/242=0.02066

无风险利率(r)为1.29%

远期价格 F=8151

波动率求解的公式比较复杂,常用二分法/牛顿迭代法来求解

$f(\sigma)=DF[FN(d_1)-KN(d_2)]-137=0$

求解函数使f(σ)=0

得到 $\sigma=\text{IV}=0.2343\approx 23%$

4.计算d1/d2

d1=0.2061

d2=0.1724

N(d1)=0.5816

φ(d1)=0.3906

4.Delta(Δ)计算

$\Delta=DFN(d_1)=0.999733\times 0.5816=0.5815$

解读:期货 每涨 1 点,期权价格大约涨 0.58 点

5.Gamma(Γ)计算

$\Gamma=\frac{DF\cdot \varphi(d_1)}{F\sigma\sqrt{T}}=0.001422$

解读:Gamma 每动 1 点,delta 大约变 0.0014。

6.Vega 计算

$\text{Vega}=\frac{\partial V}{\partial \sigma}$

Vega 1%=DFFφ(d1)√T*0.01=4.575

解读:IV 上升 1 个百分点,期权涨约 4.6 点

7.Theta(Θ):时间价值的衰减 计算

$\Theta=rV-\frac{DF\cdot F\cdot \varphi(d_1)\sigma}{2\sqrt{T}}$

换算到日,需要除以242后,得出-10.71

后记

本文囫囵吞枣般的介绍了期权的各参数计算规则,后续详细会介绍这些参数是怎么使用的

有个很好的比喻方便理解:

假设你在开车,delta就是车子当前的车速,gamma就是车上的油门,theta就是车的油耗。这3个参数共同组成了期权的定价。

文档信息