期权套利是利用期权价格之间的不合理偏差,通过构建对冲组合获取无风险利润的策略。其核心逻辑基于“无套利定价原则”——若存在价格偏差,市场力量会迅速修正,套利者通过反向操作锁定利润。

期权的套利怎么理解?

一、主要套利类型与操作逻辑

垂直套利(价差套利)

牛市价差:买入低行权价看涨期权+卖出高行权价看涨期权,预期标的资产温和上涨。

熊市价差:买入高行权价看跌期权+卖出低行权价看跌期权,预期标的资产温和下跌。

构建方式:同一到期日、不同行权价的期权组合。例如:

原理:利用行权价价差与标的资产价格变动的非线性关系,锁定最大收益和亏损范围。

跨式/宽跨式套利(波动率套利)

跨式套利:同时买入同一行权价、同一到期日的看涨+看跌期权,预期标的资产价格大幅波动(方向不确定)。

宽跨式套利:买入不同行权价(看涨行权价>看跌行权价)、同一到期日的看涨+看跌期权,成本更低但需更大波动幅度。

原理:押注隐含波动率上升或实际波动超出预期,通过双边收益覆盖成本。

蝶式/飞鹰式套利(区间套利)

蝶式套利:买入低+高行权价看涨/看跌期权+卖出中间行权价同类型期权,预期标的资产价格在中间行权价附近窄幅震荡。

飞鹰式套利:类似蝶式,但通过卖出两个中间行权价期权+买入外侧期权,扩大盈利区间。

原理:利用期权价格的非线性特征(如Gamma效应),在标的价格稳定时获取最大收益。

期现套利(ETF期权专用)

构建方式:买入ETF现货+卖出对应看涨期权(备兑开仓),或买入看跌期权+卖空ETF(反向套利)。

原理:利用期权理论价格与现货价格的偏离,通过期现对冲锁定无风险收益(需考虑分红、利率、交易成本)。

二、套利生效的核心条件

价格偏差存在:期权市场价格偏离理论价值(如Black-Scholes模型定价),或跨合约价差异常(如不同行权价期权隐含波动率倒挂)。

流动性充足:套利需同时买卖多个合约,若流动性不足可能导致滑点过大或无法成交。

交易成本可控:包括佣金、滑点、资金成本、行权费用等,需确保套利利润覆盖成本。

市场有效性:套利机会通常短暂,需快速执行(高频交易或算法交易)。

三、套利的风险与挑战

模型风险:定价模型假设(如波动率恒定、无跳跃风险)与实际市场不符,导致理论套利机会失效。

市场冲击风险:大额交易可能推高买入价或压低卖出价,减少套利利润。

执行风险:期权行权或交割环节可能出现操作失误或系统故障。

流动性风险:极端行情下,合约可能无人接盘,导致无法平仓。

利率与分红风险:期现套利中,若忽略利率变化或ETF分红,可能产生额外损失。

四、实际案例与策略优化

案例1:某日,50ETF期权某行权价看涨期权隐含波动率显著低于其他行权价,形成“波动率微笑”异常。套利者可买入该期权+卖出其他行权价期权,构建垂直套利组合,待波动率回归后平仓获利。

案例2:在标的资产价格长期横盘时,蝶式套利可反复赚取时间价值衰减收益,但需警惕突破行情导致亏损。

策略优化:结合量化模型(如波动率锥分析)、高频交易系统、风险对冲工具(如股指期货)提升套利效率与稳健性。

小结:以上就是期权的套利怎么理解?希望对各位期权投资者有帮助,了解更多期权知识内容。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/96188.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/bicheng/96188.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/bicheng/96188.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

RabbitMQ 重试机制 和 TTL

目录 1. 重试机制 1.1 简介 1.2 配置文件 1.3 消费者确认机制为 auto 时 1.4 消费者确认机制为 manual 时 2. TTL 2.1 设置消息的过期时间 2.2 设置队列的过期时间 2.3 给过期队列中消息设置过期时间 1. 重试机制 1.1 简介 在消息传递过程中, 可能会遇到各种问题, …

四、FVP启动linux

目录 1 实验目的及环境 1.1 实验目的 1.2 实验环境 1.2.1 拉取代码 1.2.2搭建交叉编译环境 2 相关镜像编译 2.1 TF-A镜像编译 2.2 U-Boot镜像编译 2.3 Linux Kernel镜像编译 2.4 构建跟文件系统 3 启动linux内核 3.1 启动脚本构建 3.2 启动Linux内核 1 实验目的及环境 1.1 实验…

浅聊一下微服务的服务保护

在微服务架构里,服务间调用关系错综复杂,一个服务出问题很可能引发连锁反应,也就是 “雪崩”。今天就带大家从零开始学习 Sentinel,这款阿里开源的微服务保护工具,帮你解决雪崩难题,做好流量控制、隔离降级…

ECharts Gallery:Apache官方数据可视化模板库,助你快速制作交互图表并实现深度定制

你有没有过这种时候?手里攥着一堆 Excel 数据,想做个直观的图表给同事看,用 Excel 自带的图表吧,样式丑不说,稍微复杂点的交互(比如点击柱子显示详情)根本做不了;想自己用代码写吧&a…

[数据结构——lesson3.单链表]

目录 引言 学习目标: 1.什么是链表 2.链表的分类 2.1 单向链表和双向链表 (1)单向链表 (2)双向链表 2.2 带头结点链表和不带头结点链表 (1)带头结点链表 (2)不带头结点链表 2.3 循环链表和不循环链表 (1)循环链表 (2)非循环链表 3.链表的实…

从零深入理解嵌入式OTA升级:Bootloader、IAP与升级流程全解析

引言(Opening)想象一下,你开发的一款智能水杯、一个环境监测设备或者一台共享充电宝,已经部署到了成千上万的用户手中。突然,你发现了一个软件bug,或者需要增加一个酷炫的新功能。你不可能派人跑到每个设备…

【Ansible】实施 Ansible Playbook知识点

1.清单概念与静态清单文件是什么?答:Ansible 清单是被管理主机的列表,用于明确Ansible的管理范围,分为静态清单和动态清单。静态清单是通过手动编辑的文本文件来定义被管主机,文件格式可以是INI格式或YAML格式。在INI格…

【Linux】vim工具篇

目录一、vim的多模式1.1 命令模式1.1.1 光标移动1.1.2 复制及撤销1.1.3 剪切及删除1.1.4 替换1.1.5 批量化注释/去注释1.2 底行模式二、vim的配置个人主页<—请点击 Linux专栏<—请点击 一、vim的多模式 vim是一款功能强大的文本编辑器&#xff0c;它编辑代码主要围绕命…

Spark 核心原理:RDD, DataFrame, DataSet 的深度解析

Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统&#xff0c;以其内存计算、速度快、易用性强等特点&#xff0c;在大数据处理领域占据重要地位。理解 Spark 的核心原理&#xff0c;特别是其三种核心抽象——RDD, DataFrame, DataSet——对于高效地使用 Spark 至关重要。本文将深入解…

Docker 命令行的使用

1.Docker 命令列表[roothost1 ~]# docker Usage: docker [OPTIONS] COMMANDA self-sufficient runtime for containersCommon Commands:run Create and run a new container from an imageexec Execute a command in a running containerps List cont…

Redis Stream:轻量级消息队列深度解析

&#x1f4e8; Redis Stream&#xff1a;轻量级消息队列深度解析 文章目录&#x1f4e8; Redis Stream&#xff1a;轻量级消息队列深度解析&#x1f9e0; 一、Stream 数据结构解析&#x1f4a1; Stream 核心概念&#x1f4cb; Stream 底层结构⚡ 二、消息生产与消费&#x1f68…

Android studio的adb和终端的adb互相抢占端口

在Android Studio调试时&#xff0c;有时候也需要借助终端的adb命令&#xff0c;他们互相抢占端 口&#xff0c;导致调试麻烦解决如下&#xff1a;① 终端adb的版本是&#xff1a;1.0.39路径是:/usr/lib/android-sdk/platform-tools/adb② Android Studio使用的adb来源于Androi…

GEO服务商推荐:移山科技以划时代高精尖技术引领AI搜索优化新纪元

引言&#xff1a;AI搜索生态重塑与GEO优化战略地位跃升AI技术对信息检索范式的颠覆GEO优化在企业增长中的核心作用第一章&#xff1a;AI搜索新纪元的企业营销挑战与机遇生成式AI成为用户主要信息入口的行业趋势企业在AI搜索中的“答案主权”争夺战GEO优化服务商的核心能力模型&…

Android SystemServer 系列专题【AttentionManagerService】

AttentionManagerService是framework中用来实现屏幕感知的一个系统级服务&#xff0c;他继承于systemserver。我们可以通过dumpsys attention来获取他的一些信息。如下针对屏幕感知的功能的引入来针对这个服务进行一个介绍。1、屏幕感知Settings UI实现屏幕感知的功能在A14上面…

nginx 反向代理使用变量的坑

nginx采用反向代理的时候使用变量的坑 正常情况&#xff1a; location ~ ^/prod-api(?<rest>/.*)?$ {# 假设 $mes_backend 形如: http://127.0.0.1:16889proxy_pass $mes_backend$rest$is_args$args;proxy_http_version 1.1;proxy_set_header Host $host;…

Origin绘制径向条形图|科研论文图表教程

数据排列格式截图&#xff0c;请查看每张图↘右下角水印 目录 数据排列格式截图&#xff0c;请查看每张图↘右下角水印 本 期 导 读 No.1 理解图形 1 定义 2 特点 3 适用场景 No.2 画图教程 1 导入数据&#xff0c;绘制图形 2 设置绘图细节 本 期 导 读 径…

MySQL InnoDB 的 MVCC 机制

前言 多版本并发控制&#xff08;MVCC&#xff09;是 MySQL InnoDB 存储引擎实现高性能事务的核心机制。它通过创建数据快照&#xff0c;使得读写操作可以无锁并发&#xff0c;极大地提升了数据库的并发性能。本文将深入探讨 MVCC 的工作原理、实现细节以及它与事务隔离级别的紧…

景区负氧离子气象站:引领绿色旅游,畅吸清新每一刻

在绿色旅游成为消费主流的今天&#xff0c;游客对 “清新空气” 的需求不再是模糊的期待&#xff0c;而是可感知、可选择的具体体验。景区负氧离子气象站的出现&#xff0c;正以科技之力重塑绿色旅游格局&#xff0c;让 “畅吸清新每一刻” 从口号变为触手可及的现实&#xff0…

Pytorch笔记一之 cpu模型保存、加载与推理

Pytorch笔记一之 cpu模型保存、加载与推理 1.保存模型 首先&#xff0c;在加载模型之前&#xff0c;我们需要了解如何保存模型。PyTorch 提供了两种保存模型的方法&#xff1a;保存整个模型和仅保存模型的状态字典&#xff08;state dict&#xff09;。推荐使用第二种方式&…

当AI在代码车间组装模块:初级开发者的创意反成「核心算法」

前言&#xff1a;哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;今天给大家分享一篇文章&#xff01;并提供具体代码帮助大家深入理解&#xff0c;彻底掌握&#xff01;创作不易&#xff0c;如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发&#xff0c;欢迎收藏关注哦 &#x1f495; 目录当AI在…