楼主: xsyxsy
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[CFA] MFE苦逼屌丝男的实战心得 [推广有奖]

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asd0109 发表于 2013-3-14 15:50:57 |只看作者 |坛友微信交流群
开头像文科生,总结像理科生。。。

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xuyielaine 发表于 2013-3-14 16:38:40 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
詹姆斯 发表于 2013-3-13 21:05
没感到你在黑我啊,比你小倒是真的
这帖子一句"詹大哥"把潜水的我炸出来了LOL

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詹姆斯 发表于 2013-3-14 16:43:09 |只看作者 |坛友微信交流群
xuyielaine 发表于 2013-3-14 16:38
这帖子一句"詹大哥"把潜水的我炸出来了LOL
见到hh没

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Sasāra 发表于 2013-3-14 20:17:56 |只看作者 |坛友微信交流群

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bocm 发表于 2013-3-14 20:35:16 |只看作者 |坛友微信交流群
xsyxsy 发表于 2013-3-14 08:24
精算可以延伸,学精算未必只能保险,可以运用到其他领域,更是自己的一张名片,个人觉得目前精算太局限。
CFA / CPA 可能更接地气,至少还能用来做个分析,炒股票......

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xsyxsy 发表于 2013-3-15 10:37:07 |只看作者 |坛友微信交流群
xuyielaine 发表于 2013-3-14 16:38
这帖子一句"詹大哥"把潜水的我炸出来了LOL
这贴我是读旁白的,詹弟弟是男一号~

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onlygs 发表于 2013-3-16 01:22:49 |只看作者 |坛友微信交流群
delta 就是 claim 的变化 相对于 underlying asset 变化的比率。

如果你购买一份option的话(eg. 1 call)那么他的变化,应该恰好等于,或者近似于delta 那么多份stock的价格变化所产生的利润或损失。那么实际你构建了一个portfolio,你买1卖delta的总利润和loss接近于0,就前面说的break even。

那这里面有很多其他assumption,比如non dividends, risk free int rate constant,you are allowing to borrow or lend any amount of bonds at risk free。

那么为什么没有利润还要这么操作?
基本原因是,这些讨论都是基于market maker的行为来说,market maker的主要职责是维持market的liquidity,即流动性。那么只要是市场不活跃,他在里面进行些hedging的操作,即可增加流动。另外,很多market maker是随时持有大宗客户订单,这些订单不可能一次fill,所以需要反复hedge。为什么需要反复?这个更简单,大宗,顾名思义,很多,一次fill会给市场带来很大冲击,那么客户既定的购买或销售level就不能维持。

简单个人见解,请指导。
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xsyxsy + 1 + 1 + 1 非常感谢~

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addnox 发表于 2013-3-17 10:51:43 |只看作者 |坛友微信交流群
说几点自己的看法,和楼主还有各位讨论:

1.  对于将option看做以A换B的看法,对记公式是有帮助的,但是需要注意的是,如果真是公平的以A换B,那么最终谁应该付谁钱就不确定了(正如SWAP的情形)。对于一个公平的互换,swap价格为0,可见交换本身不是option的主要来源,能够选择行权与否,才是option的价值来源。当然,话说回来,从记公式的角度将option做楼主那样的理解,也没什么不可以。

2. 一个对B-S公式的较好理解是all-or-nothing的期权。一般市场上的期权的payout相对于股票价格是连续的(即使会有一长段为0的情形),但all-or-nothing很像保险中的franchise deductible。不细说了,大意就是,call option B-S formula中,前一部分是asset-or-nothing,后一部分(包括减号)相当于卖出cash-or-nothing。我记得教材中有讲到这种观点,没有的话,网上也很好查到。指示提供一种理解。楼主说的理解也是正确的。

3.  这里想讨论两点:首先,所谓中心极限的概念,不要误用。中心极限说的是大量独立随机变量的和(或者样本均值)的分布渐进服从正态分布。至于每个随机变量是什么分布,不是中心极限定理讨论的。学习统计或者精算,不仅要知道样本的均值和样本的方差这两个概念,对于样本均值的方差,和样本方差的均值也要有区分,方差的方差用的少一些了,但是还是要能清楚的把它和样本的方差区别开。其次,伊藤过程看似是用微分方程的形式给出,但那是出于表示方便,真正的伊藤过程,是定义了一种新的积分方式,能对随机过程积分。简单的说,传统的黎曼积分,近似于把x轴无线细分,然后算一堆小长方形的面积和。但是随机过程是连续不可导的,所以将哪一点到x轴的距离作为小长方形的高,会对计算有重大影响。伊藤积分就是通过约定求和方式,来定义积分的。不过这个对一般考精算的人来说,实在是无需知道。MFE的话,背的下来怎么求导就好了。

4.  利率模型是金融工程的一个极难的分支,难点有很多,包括标的资产(如bond)的价值最终会收敛于par value,然后用来折现的利率也变成了随机过程等等。利率有很多种,forward rate是实务中比较重要的概念,计算是,大家一般去对short rate做模型。楼主说的很多利率的二叉树,比如BDT,都是对short rate建模的。

6.  Vesicek和CIR model,也都是前面说的short rate模型,MFE中只讨论了如何用这类模型给bond定价,其实,它们是用来给更复杂的bond option还有其他债券衍生品定价的。插一句,实务中,最重要的不是定价模型的公式本身,而是怎么用term structure或者cds来calibrate这些short rate model。这就引出了另一个理解,几乎所有你在MFE里看到的定价公式,在现实中都被用作插值模型。

都是比较理论的,其实楼主理解的没什么不对,我只是说说自己的看法。

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magnolia-2008 发表于 2013-4-2 09:40:45 |只看作者 |坛友微信交流群
那年冬天啊 发表于 2013-3-13 21:08
您贵庚?你给人的感觉貌似很成熟。。。我MFE过的时候晕同转向的,理解不到位。。。打算考11月份的MLC,能 ...
挺楼主,加油!
mlc我是改革后第一批小白鼠,考完那叫一个惨烈.....后来soa根据我们这批小白鼠调整了政策,题目难度不知道有没有变化,反正时间是延长了0.5h。
也没去了解网上有没有挂新sample,如果没有新sample,建议楼主别把sample看得太重,个人感觉里面的题目偏简单了,也是导致我之前轻视它的原因...(说多了都是泪)
感觉那次考得带条件概率的内容挺多的,个人感觉也很贴近实务情况,但条件是我的短板...建议楼主,如果能好好看manual,应该是一定没问题的

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ting9112 发表于 2013-4-2 10:16:01 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢~~顶!!!

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