平顶山期货开户 信阳期货怎样开户

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Black-Scholes模型根据当前标的价格和静态波动率来得到当前的期权价格,存在着一些难以克服的缺陷,比如说假设股票价格的收益率是遵循一个固定的均值和方差的正态分布等。但是在实证中我们发现波动率事实上随时间变化有一个集聚过程,这与Black-Scholes模型假设有极大的出入。另外金融界与学术界也意识到金融价格时间序列的分布形态明显体现出尖峰厚尾的回报特点,也即是说市场的尾部风险较高,这实质上是期权定价中一个明显的溢价因素,且不能被固定波动率的假设所捕捉。除此之外,金融价格时间序列中波动率偏离后均值复归的特点也是Black-Scholes模型无法刻画的难点。在期权市场的实际交易中隐含波动率往往呈现波动率微笑形态,随着执行价格不同位置的变化,期权反推的隐含波动率并不一致。

就波动率本身而言,我们可以由市场数据观察到它的主要特性包括:波动率簇集(volatility clustering)、回报分布尖峰厚尾(high peak/fat tails)导致的高波动率变化以及波动率均值回归(volatility mean-reverting)。其中尖峰厚尾特性是由于有不同方差的分布混合而产生的。显然,要对期权进行准确的定价,对于波动率随机过程的刻画就尤为重要,特别是在非平值期权的定价方面。