20190129【充实计划】第966期

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元月第29天
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1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
推荐：《程序员修炼之道》
作者: Andrew Hunt, Dav
https://bbs.pinggu.org/thread-6704724-1-1.html

2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
今天继续读：《宽客人生：从物理学家到数量金融大师》
第8章   休止时间（下） 第9章　百变金刚
……
     我进入高盛第一个星期里拉维留给我的问题，根植于美国20世纪80年代初的经济情况。高盛是“卖方”：我们卖出股票给资产管理者、保险公司、养老基金、共同基金等“买方”机构。20世纪70年代末80年代初，当利率高企的时候，很多这些买方机构买入由企业、市政当局、政府所发行的债券，他们能够获得非常高的收益率。但当从卡特总统执政时期通货膨胀达到顶峰，利率达到高点后，20世纪80年代中期的利率水平一路稳步下滑。债券支付的利息越来越少，这些基金不能获得前几年那么高的收益水平。为了提高不断下滑的收益率，很多基金公司开始通过间歇性地卖出基于他们持有的、特定债券的短期看涨期权，从而提高他们的收入。而提供这些看涨期权能够赚到很多钱，于是在1986年年初的时候，高盛的国债期权业务大幅攀升。
      不严密地说，基于债券的看涨期权是一份双方对赌合约，赌的是债券价格在未来约定的到期日时，是否会高过一个事先约定好的执行价格。到期时，如果债券价格高于执行价格，买方赢得赌局，他可以执行期权获得收益。看涨期权的收益就是到期时该债券的市场价格与执行价格之差。看涨期权的卖方要将该债券交给看涨期权持有人，并换回相当于执行价格的钱，尽管该债券现在已经变得更加值钱了。概括来说，就是看涨期权持有人获得债券价格高出执行价格的部分，但债券价格低于执行价格则没有损失。
      买方基金公司向高盛卖出看涨期权获得额外收入。拥有价值100美元国债的共同基金，可以卖出基于该债券的一年期看涨期权，执行价格为100美元，期权费为2美元，这样就提高了他们的收益率。只要该100美元的债券本身没有升值，这2美元就是意外之财。但对于期权而言，有一分回报必有一分相应的风险。假如利率下降，一年后该债券价格上涨到106美元，这种情况下高盛就会执行看涨期权，要求共同基金将价值106美元的债券按照100美元的价格卖给高盛。这样就会使基金公司获得了2美元的期权费，但却在债券价值上损失了6美元，净损失为4美元。从本质上来说，基金公司就是在赌利率不会下跌。
       高盛的角色就是作为客户的“裁缝”。基金公司可以卖出上市交易的利率期权和国债期货合约进行“打赌”，这些合约在芝加哥交易所里都有挂牌交易。但这些上市交易的投资工具只有有限数量的标准执行价格和到期期限，太过局限而不能与基金实际持有的债券的特定执行价格和到期时间相匹配。为迎合这部分市场需要，高盛从基金公司手里买入场外（OTC）看涨期权，每份期权都是基于基金所持有的特定债券私下商定的定制化合约。这种期权合约的到期日选定在基金公司每个季度需要公告收益的日期之前。如果利率没有下跌，基金公司赢得赌局，他们获得期权费从而提高了他们可以用来公告的收益水平。
      就像很多业务发展的早期阶段一样，出售债券期权的公司收益颇丰。交易部门可以为一家基金的特定需求而量身定制一份期权，并据此收取额外的费用。高盛的债券期权部门通过买入价格相对便宜的、交易所上市交易的期权和期货来对冲卖出的定制化期权所产生的风险，两个操作方向上的支付近似匹配。利用交易所上市合约对冲定制化期权有一定风险，执行价格和到期时间的不匹配使得对冲只能近似实现，并不能完全精确对冲掉风险。你可以想象一下，我们部门因为愿意承担和管理这种风险而收取的费用是多少了。
      利用一种期权对冲另外一种期权，像高盛这样的公司需要模型来告诉你每一种期权的价值，以及期权对于利率变化的敏感度。拉维让我去学习的、久负盛名的布莱克-斯科尔斯期权模型是针对股票期权的，并不严格适用于债券期权。股票相对简单，它们并不保证未来会支付股利，也没有约定的到期期限，因此它们的未来价格也是不受限制的。而国债就有些复杂了：因为它们承诺到期后要偿还本金，其到期日的价格就限定在面值上了。而且，由于所有的国债都可以被分解成一组到期日不同、更加简单的零息债券，那么这些债券之间就是相互关联的。
      我的新上司拉维曾尝试对适用于股票期权的布莱克-斯科尔斯模型进行修订，以使其适用于债券期权，至少能近似地适用于短期国债期权。他已经写了一个计算机程序来执行修正后的模型，现在的债券期权部门就是据此进行对冲操作的。随着他们对这个模型的逐渐熟悉，皮特·弗洛伊德负责的部门发现拉维的模型对于短期期权是适用的，但对于长期期权而言是有问题的。由于没能充分考虑到债券价格长期变动行为，这个模型存在着各种各样理论上的不一致。这只是一个具有独创性的初次加工，快速地做出来是为了让债券期权交易部门尽快开展业务。但现在，无论是模型本身还是它的计算机交互界面都需要做进一步提升。我进公司的几天后，拉维指派我对模型进行扩展，对程序进行改进。这是我第一次与交易员一起工作，正是在与拉维和交易部门的同事一起工作的几个月里，我了解到了作为一名宽客要注重实效，要以业务为导向等。
      从交易部门的角度出发，在业务中使用这一模型的最大障碍并不是理论，而是缺乏一个对用户来说形象、方便的界面。每一次销售人员需要对与客户可能达成的期权交易进行估值时，他首先都必须一行接一行地输入债券当前价格、到期期限、利息以及期权的到期期限与执行价格；然后，销售人员还必须输入当前短期利率和假设的债券未来收益的波动率；最后，还要按一下回车键，程序才能根据模型计算出期权的理论价值，并告诉你如何利用标的债券对冲期权的风险。如果你希望计算在不同波动率、到期期限、执行价格水平下的期权价值，你必须重复以上步骤，一而再，再而三地输入所有变量值并敲击回车键。
      达成一笔交易可能要花几天的时间。通常，客户会从高盛这里拿到报价，然后打电话给另外一家交易商从而得到他们的报价，对比一下，经过仔细考虑后，第二天，客户会打电话回来继续商讨。在这个节点上，我们部门的同事就要再一次运行估值模型程序，重新输入所有交易中的变量进行估值。这个过程降低了与客户互动的效率，对于迅猛发展的业务来说也实在太慢了。
      软件设计方面也有缺陷。拉维的编程是用FORTRAN语言完成的，但科学界和金融学界对编程语言的应用已经迅速朝C语言方向发展，C语言对于协作软件开发提供了更好的工具。拉维指示我要学习期权理论，用C语言再重新编写程序，设计一个更加友好的用户交互界面。这是一个完美的任务，因为它立刻就把我暴露在理论、执行以及业务互动面前。我首先用了接下来的几天时间快速浏览了一下股票期权理论，就如最初在考克斯-罗斯-鲁宾斯坦二项式文章中所阐述的那样。然后，我研究了一下拉维的FORTRAN语言版本的债券期权模型，开始在FSG部门的VAX计算机上利用C语言重新编写程序。
      在接下来的几个星期里，我研究了多种用户界面，调整设计以便能适应社会和计算机环境。当我遇到困难的时候，拉维就开始变得不耐烦，急躁易怒。我上班仅三个星期后的一天，由于我花的时间超过了他的预期，他提议或许他应该将这份工作交给另外一个人来做。那天晚上回家后，我反常地带着笑容向埃娃诉说了我第一次尝到的华尔街的残酷无情，并得到了埃娃深表震惊的同情。我想向她展示的是，随着我从物理学领域彬彬有礼的小树林来到了资本主义冷酷无情的机舱里，现在的我已经进入这样一种世界，这里比我小10岁或更多年纪的人发现我跑的不够快时，就会把鞭子在空中甩得啪啪作响。但事实上，这并不是那么糟糕——华尔街从来就是能人可以称王称霸、不讲礼貌的地方。对我来说，这算不上什么侮辱。从那时起已经19年过去了，在这19年里，我曾被年轻的交易员呼来喝去，在电梯里被刚当上合伙人的家伙充满鼓励地拍过后背，捏过肩膀，还有一次当着交易大厅里所有人的面，我被一名满嘴脏话的愤怒的女销售员咒骂，被逼着穿过交易大厅。这里普遍缺少对年纪的尊重，使得你也只能对自己的年纪置之不顾，我喜欢这样。
……
      我见过太多天才程序员沉溺于自己从头开始来创造一切东西。大多数进行这种尝试的人们跌进他们再也不能走出来的无底深渊，不停地螺旋式地在他们再造出一切事物的便携式版本的努力中越陷越深，而这些便携式版本通常都能免费获得。戴夫与这些在开始建造房屋之前想要自行制造出锤子、锯和水平仪的执拗的普通人相区别的地方就在于，他知道该在什么地方停下来。他会在刚好把他需要用到的工具制造出来后就停下来，然后用这些工具去制造系统本身。
……

3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
         阅读的过程跟着作者回顾了一遍IT技术在金融和交易中的应用过程。这个过程在今天还在继续，在中国，在美国都在继续。据称，高盛每年在IT硬件设备上的投入都超过10亿美金，目的是将交易的速度保持在领先的地位：文无第一，武无第二。如果不能保持领先，就无法实现每年上百亿美元的无风险套利。这还仅仅是货币兑换市场上的无风险套利。从作者的叙述中看到了高盛在四五十前的IT投入。除了硬件之外，更注重人的投入。包括了对交易员和销售等业务人员的重视。
      作者终于在这里找到了自己之前希望的感觉。还是那句老话“谁也不会嫌钱多“，一个正常人，如果确实在干你喜欢干的事，并且还能赚钱（足够多）的话，他就是非常幸福的人。人无远虑，必有近忧。当我都不知道自己到底喜欢干什么的时候，干什么都不会幸福。而喜欢干一件事或者一类事，生活体验当然非常关键，意识觉知当然也是很重要的：同样的事情，不同的人，不同的时期，感受可以完全不同。体查自己的意识觉知也是需要训练和随时调整的。
      目标，目标，目标！重要的事情说三遍！以终为始的真正意义在于，出发之前必须知道目的地才能沿着正确的方向快速前行。否则就怎么走都是错误的。怎么会有这样的感叹呢？因为读到了作者在高盛得到同事认同时自己的满足感带给作者的平静和专注：这就是一个正向的反馈：喜欢所以专注，专注所以有成效，有成效所以被大家认可（老板会多发薪水甚至加薪），被大家认可所以更喜欢！当然作者已经超越了这些吧！
      节前难到A股市场又要调整？至少业绩方面已经有调低的公司名单出炉了。
……

单词挑战第2月第19天

1.背单词1个-O
2.飞鸟式36个-O
3.Code Practices 1 hr -X
4.论坛收集资料30分钟*4-O
5.Cloud Zhuang45minutes-O

credit cycle

• [tr]It’s late in the credit cycle, and it appears the end of the expansion phase is in sight. This being the case, we can see that government deficits are going to increase, due to lower tax receipts and higher welfare commitments as economic activity contracts. This will be covered by an increase in the rate of monetary inflation, which we are already seeing.
  

• [tr]International trade flows have slowed sharply, as can be seen from China’s slump in demand. There can be no doubt that US tariff policies are having what could turn out to be a catastrophic effect on international trade.
  

• [tr]Besides the decline in global trade being a clear signal that the global economy is in trouble, the budget deficit in the US will rise and therefore the trade deficit will tend to rise as well. If not, an increase in the savings rate must occur, which I think we can rule out, or there has to be a contraction in bank credit. In other words, contracting international trade can be expected to propel the US and other domestic economies into a slump. This is bound to provoke the Fed into financing the US government deficit through yet more QE.
  

• [tr]The main economies in Asia (China, Russia, India and Iran) are all turning their backs on the dollar for trade settlement. This will have a profound effect on central bank reserves not just in Asia, but elsewhere as well, with the dollar being sold. Some countries, notably Russia, are buying gold instead.
  

每日计划清单

1.背单词1个-O
2.阅读60分钟-O
3.俯卧撑-x
4.卷腹-x
5.负重行走-X
6.手臂-X
7.肩膀-X
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昨天阅读1小时，总计阅读702小时

昨天阅读2小时，累计阅读318小时。昨日阅读An Introduction to Statistical Learning with Application in R的第二章,第二章是对统计学习(Statistical Learning)的整体的描述,首先,先解释何谓统计学习,或者是现在很流行的说法,机器学习(Machine Learning)或是人工智能(Artificial Intelligence),还有以前叫做数据采矿(Data Mining),这几种方法,在很多部分都有类似的作法,也就是让计算机去找出特定的数据型态,进一步可以用于分析,而其中的重点,就在于算法(Algorithm)的好坏了。看完这一章的感想是现在由于计算机的指令周期大幅的提升，使得以前无法快速进行的运算，现在都能在很短的时间内完成，这也是为何我要学习这方面的资识，我不想让计算机取代我。

Home is where your heart is.
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充实每一天 发表于 2019-1-29 06:04
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