1.某投资者出售了3份无保护看跌期权和2份有保护看涨期权。其中无保护期权每份合约能买进250股股票,每股期权费2元,协定价格35元,股票价格38元。有保护看涨期权每份可买入200股,协定价格42元,股票价格40元,每股期权费3元。则该投资者进行上述交易共需要交纳保证金多少元

时间: 2024-02-29 15:54:43 浏览: 22
首先计算无保护看跌期权的卖出收入:每份合约卖出的期权费为 2 元,每份合约能买进 250 股,共卖出 3 份合约,因此卖出收入为 2 × 250 × 3 = 1500 元。 其次计算有保护看涨期权的卖出收入:每份合约卖出的期权费为 3 元,每份合约能买进 200 股,共卖出 2 份合约,因此卖出收入为 3 × 200 × 2 = 1200 元。 接下来计算无保护看跌期权的卖出成本:每份合约能买进 250 股,协定价格为 35 元,因此每份合约的买入成本为 35 × 250 = 8750 元,共卖出 3 份合约,因此卖出成本为 8750 × 3 = 26250 元。 然后计算有保护看涨期权的卖出成本:每份合约能买进 200 股,协定价格为 42 元,因此每份合约的买入成本为 42 × 200 = 8400 元,共卖出 2 份合约,因此卖出成本为 8400 × 2 = 16800 元。 最后计算保证金:投资者卖出期权的义务,需要缴纳相应的保证金。无保护看跌期权的保证金为卖出成本的 10%,即 26250 × 10% = 2625 元;有保护看涨期权的保证金为卖出成本的 20%,即 16800 × 20% = 3360 元。因此投资者需要交纳的保证金为 2625 + 3360 = 5985 元。
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6.用图说明看涨期权和看跌期权,如何用期权实现资产保值。

以下是对您问题的回答: 看涨期权是指期权买家有权在合约到期时以特定价格购买标的资产。这种期权的特点是当标的资产价格上涨时,期权买家可以通过行使期权获利。而看跌期权则是与之相反,期权买家有权在合约到期时以特定价格卖出标的资产,当标的资产价格下跌时,期权买家可以通过行使期权获利。 通过购买期权,我们可以在不直接接触到这些资产的前提下,通过保持期权的持有来保护我们的资产。举个例子,假设您拥有一幢房子,但担心将来房价下跌会导致您的资产减值。此时,您可以购买看跌期权,并在合约到期时以当前市价出售该房子。如果房价确实下跌了,您可以通过行使期权获得对应的利润,从而保护您的资产。

持有10000份看跌期权,进行delta对冲,计算出delta值为-0.4659的操作

首先,需要了解delta是衡量期权价格变化与标的资产价格变化之间关系的指标。当delta为负数时,说明期权价格与标的资产价格呈相反方向变化,即看跌期权。因此,需要进行delta对冲操作,以降低风险。 假设标的资产价格为$S$,看跌期权的价格为$P$,期权的delta值为$\Delta$,则进行delta对冲操作的公式为: 卖出$\Delta$份标的资产 + 买入$\Delta$份期权 = delta对冲 根据题目中的数据,持有10000份看跌期权,delta值为-0.4659,进行delta对冲操作的步骤如下: 1. 计算需要卖出的标的资产数量 假设标的资产价格变化一个单位,期权价格变化一个单位,即$\Delta S = \Delta P = 1$。 根据delta对冲公式,卖出$\Delta$份标的资产,即卖出$10000 \times (-0.4659) = -4659$份标的资产。 2. 计算需要买入的期权数量 买入$\Delta$份期权,即买入$10000$份看跌期权。 综上所述,进行delta对冲操作的具体步骤为: 卖出4659份标的资产 + 买入10000份看跌期权 = delta对冲

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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)

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