1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Quản trị Rủi ro Định lượng với Python
Connected

Bài tập

Định giá quyền chọn và tài sản cơ sở

Quyền chọn về bản chất là những “cược” vào diễn biến tương lai của giá tài sản cơ sở.

Ví dụ, quyền chọn bán (put) có giá trị khi giá spot (giá thị trường) giảm thấp hơn giá thực hiện. Người nắm giữ có thể thực hiện quyền chọn để bán tài sản cơ sở ở mức giá thực hiện \(X\), rồi mua lại ở giá spot \(S < X\), thu lợi nhuận \(X - S\).

Trong bài này, bạn sẽ định giá và trực quan hóa một quyền chọn put kiểu châu Âu trên cổ phiếu IBM, tiếp tục áp dụng công thức định giá Black–Scholes, khi giá spot \(S\) thay đổi.

Giá thực hiện X = 140, thời gian đến đáo hạn T là 1/2 năm, và lãi suất phi rủi ro là 2%.

Độ biến động năm hóa của IBM có trong biến sigma, và trục vẽ option_axis đã được cung cấp để bạn thêm biểu đồ.

Bạn có thể xem mã nguồn của hàm black_scholes() tại đây.

Hướng dẫn

100 XP
  • Gán IBM_spot là 100 quan sát đầu tiên từ chuỗi thời gian giá spot IBM.
  • Tính mảng Numpy option_values bằng cách lặp qua một phép liệt kê của IBM_spot và dùng công thức định giá black_scholes().
  • Vẽ option_values để thấy mối quan hệ giữa thay đổi giá spot (màu xanh) và thay đổi giá trị quyền chọn (màu đỏ).