January 2020

相信大家都有聽過股票但是選擇權比較鮮少人會特別注意到亦或是想深刻的了解的 其實，台灣人對於金融市場是非常熱衷的，這次Raymod身為一名股權衍生性金融商品交易員來告訴我們 身為一名交易員他對於選擇權中有什麼該注意的，以及選擇權中交易的細節都在這場小聚都仔細地分享給我們！ 對Python＋金融有興趣的朋友可以來到Raymond的部落格走走喔 雷蒙的Python投資筆記版主(https://raymond-investment.com/)   衍生性金融商品介紹 由標的資產延伸(衍生)出來，並可以利用金錢衡量的商品 股票、期貨、利率、外匯、原物料等 高槓桿 → 高風險 什麼是選擇權 定義：有權利於某時間用某價格買進或賣出標的資產 用途：投機或避險 相關參數：買賣權，波動率、標的資產價格、履約價、到期時間、利率 Raymond也舉了1月的總統大選當例子， 總統大選前應該就要先避險 ，也是因爲新的執政黨剛上任會影響金融市場。 要會假想整體局勢，會比較像賭博概念！ 再購入選擇權時，當然也要了解風險，要掌握的住會輸多少 有種「要戰勝敵人，就得先瞭解敵人」的感覺 股票的買入賣入是1:1，選擇權則是1:4，風險這麼高的請況下，這時，我們就是要學選擇權評價 可以幫助我們以下幾點 避免錯價買入或賣出…

上回我們使用最基本的亂數模擬器方法成功模擬出Mike Trout的上壘率，當抽取出來的亂數小於上壘率時，認定為上壘，而亂數大於上壘率時，則認定為出局，用簡單的大於和小於就可模擬出來的模型，股價模型就稍微複雜些了，基本款的股價路徑模型最少具有二種參數與機率分配假設，背後的數學推導與原理就請大家自行去看財務工程相關的書籍了，我們先列出一個股價過程的理論式如下： 有了最基本的理論公式後，首先，我們必須定義出參數，參數可以描述這個股票的特性，例如新興市場股票與成熟市場股票的報酬率與波動度都不一樣，電信與生技公司的股價也會相當不一樣，所以我們必須要利用過去的資料去推估參數的區間範圍。 mu = 0.1 #資產年化報酬率為10% Std = 0.2 #資產年化波動率為20% dt = 1/252. #模擬路徑為每天，每天經過252分之一年 Copy   第一步：先將理論式轉換為Python的計算語言，記得括號設對位置，再用相對應的科學計算函數帶入公式內 S1 = S0 * np.exp((mu - 0.5…

近兩年機器人理財(Robo-Advisor)這個詞大量出現在金融市場中，也有多家國內外金融機構在推銷這種型態的商品，並大量以智能與人工智慧(AI)來作為行銷的關鍵字，今天就要來仔細的分析幾類我所認識的理財機器人系統。 馬可維茲(Morkowitz)的投資組合理論(Portfolio Theory) 馬可維茲於1952年提出了投資組合理論，將金融市場中的各種資產簡化定義成預期報酬率、標準差與相關係數，在假設以上參數均為已知的狀況下，可以進行規劃求解得出「最小風險投資組合(Minimum Variance Portfolio)」與「最適投資組合(Optimal Portfolio)」，大部分的機器人理財業者均是以此種模型進行操作，除了有諾貝爾經濟學獎的加持外，對於現有的程式撰寫有相當的方便，許多程式均有規劃求解的套件可供使用。 馬可維茲的投資組合理論利用數學嚴謹的證明，資產配置對於投資組合波動度與報酬率有顯著的影響，將多種相關係數低的資產配置在一起，能夠降低投資組合波動度與提高預期的報酬率，例如債券與股票呈現負相關時，能夠配置出風險調整後報酬較高的組合，相對於單一股票或債券。 利用馬可維茲現代投資組合理論的機器人理財平台，通常會利用風險問卷來進行投資人分類，例如年齡、投資期間與風險承受度等，透過背後的評分邏輯將使用者分為三至四個風險屬性，假設情況如下： 投資人屬性 可承受年化波動率 積極型投資人 25%以上 穩健型投資人 15%~25% 保守型投資人 15%以下 利用過去各資產類別的走勢去計算報酬率、波動度與相關係數，作為投資組合評估的相關參數，由使用者作答的風險問卷來對應出可承受年化波動度，再以程式進行目標為「固定風險下的最佳報酬率」的最佳化，就可以得到最佳的權重組合。 Smart Beta Beta這個詞在金融市場中，代表市場報酬的相對於資產的變動係數，例如當S&P 500上漲1%時，你的投資組合上漲0.8%，大致可以說Beta為0.8，大多股票市場指數都是以「市值加權」的方式進行編制，背後邏輯就是每天在幫你追高殺低，以2018年為例，如果持有S&P 500指數而言，就會不斷的幫我們增持FAANG(Facebook, Amazon, Apple,…

  每天打程式的你，有想過程式語言變成咖啡，會是什麼味道嗎？ 現在日本推出了一款超爆紅的程式語言咖啡豆「CODE COFFEE」，由日本工程師們挑選出來的！ 總共有 C、Java、Perl、Ruby、Python、JavaScript、Go、Swift 八種口味， 如果你是這幾種程式語言的支持者，一定要來試試看XD 最後還可以在 Github 跟其他工程師交流你的飲後感想唷！ https://www.youtube.com/watch?v=ftSjvrKB3XU&feature=youtu.be 我們來看看這八種程式語言吧！ C語言咖啡豆   「一切的來源－－基本語言咖啡」 由咖啡的來源巴西・哥倫比亞，來調配出一切程式語言的基礎–C語言的滋味。 語言特徵：SIMPLE 咖啡特長：來源 主要咖啡豆：巴西、哥倫比亞 價格／内容量：1000日圓（未稅）／100g Java咖啡豆   「歷史悠久、原始語言咖啡」 Java的LOGO就是一杯熱咖啡，這樣應該不難想像它跟咖啡的歷史其實很深遠吧XD…

【區塊鏈懂不懂】 區塊鏈這個東西近幾年來一直是相當熱門的話題，大家也都紛紛加入這個行列，對於區塊鏈你真的懂它的原理嗎？我的回答是：「不懂」 在談到區塊鏈時，我們可以先來聊聊貨幣。 【貨幣是什麼】 〈貨幣的功能〉 交易媒介 計價單位 價值儲存 〈貨幣的演變〉 過去沒有貨幣產生的時代，人們所使用的方式為以物易物，但這種交易方式相當仰賴一個區域的共識，在A地區可能認為一頭牛換一帶米很合理，但在B地區卻認為一頭牛值得兩袋米的價值，因此，在不同地區進行交易，很難取得一定的共識。而後出現了所謂的金屬，但也因為金屬體積龐大，需要很大的儲存空間否金塊難以存放，到了現代，我們所使用的法幣(法定貨幣)，由政府所發行的紙幣，成為了一種讓貨幣具有上述3種功能的一項媒介。 〈比特幣的誕生〉 然而，科技的進步促使了數位貨幣的出現，也就是大家現在所熟悉的—「比特幣」，由中本聰所發明，雖然目前仍然沒有人知道他的真實身分到底是誰，但卻也帶起了一股新的風潮。 比特幣是2009年所產生的一項數位資產，透過挖礦的流程來進行網路上的驗證交易。比特幣就像是礦產一般，而執行驗證交易的人則被稱之為礦工，以工作量來衡量成效，亦即努力做多少工作就會有多少收穫，預估在2040年時總量共有2100萬顆。 【區塊鏈原理】 〈錢包的概念〉 其實區塊鏈的原理並不難懂，Nic以錢包的概念作為舉例。只要有算法公式就可以隨機產生一個錢包(就將公式想像成數學的二元一次方程式，就會很容易理解囉！)。以下來看看Nic所提到的區塊鏈的名詞： 錢包地址—公鑰 操作錢包並與其配對的—私鑰 只要有了私鑰，就能夠回推出公鑰(也就是錢包的地址)，這裡需要注意的是，只有私鑰可以回推找出公鑰，但不能由公鑰回推找出私鑰唷！說到這裡，一定有人還是會相當好奇，真的沒有辦法從公鑰推出私鑰嗎?這個就需要利用SHA-256加密算法來說明 〈什麼是SHA-256加密算法〉 SHA系列的算法是由美國國家安全局所設計出的一種密碼散列函數，又稱為安全散列算法(Secure Hash Algorithm)，其版本有相當多種，而這裡我們所談到的是SHA-256加密算法。SHA-256加密算法可以想像成是：不論你輸入多少字，所得出來的結果都是256位的2進位字串，如此大的數字組合，造成了破解上的困難。所以說，在有SHA-256加密算法這層障礙下，如果你的錢包還是被偷了，那通常都不是因為被破解，而是透拓其他的手段被竊取，很多時候都是自己在沒注意的情況之下，落入別人的陷阱之中，不小心讓人知道你的私鑰 at https://utees.us/。…