選擇權交易：使用Python語言


	⊙介紹BSM模型，且完整說明選擇權價格、選擇權交易策略以及對應的避險參數意義。　　⊙自己「寫程式」達成需求，掌握程式語言思考，取代Excel操作。　　⊙使用熱門程式Python，瞭解選擇權交易，非財金專業也可以讀懂並實作。　　⊙提供書中範例完整程式碼，對照參考不出錯，更鼓勵嘗試修改。　　「一書在手，掌握選擇權交易」　　本書以程式語言Python，轉譯選擇權的定價模型與交易策略，讓對選擇權交易的社會大眾能無痛入門。　　　　書中內容除了介紹BSM模型的定價公式以及對應的避險參數的意義之外，亦進一步利用前述的避險參數檢視各種基本選擇權交易策略的優缺點，故本書可以彌補社會大眾欲加強選擇權交易觀念或知識之不足的缺憾。全書皆以Python書寫，即舉凡書內有牽涉到資料之讀取、儲存、計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖，所附的光碟內皆有完整的Python程式碼供讀者參考，故讀者只要先學會如何操作Python，立即可以進入情況。本書鼓勵讀者可以更改書內的程式碼以供自己使用。


	目錄第I篇　基本的觀念與BSM模型第1章金融契約 1.1 何謂衍生性商品？ 1.1.1 一個例子 1.1.2 買與賣 1.2 期貨交易 1.2.1 收益曲線 1.2.2 結算過程 1.3 遠期契約的定價第2章選擇權契約 2.1 基本觀念 2.1.1 基本術語 2.1.2 選擇權價格的成分 2.2 圖形的繪製 2.2.1 期貨與選擇權交易的到期收益曲線 2.2.2 投資組合的到期收益曲線 2.2.3 到期利潤曲線 2.3 買權與賣權平價關係 2.3.1 複製商品 2.3.2 買權與賣權平價 2.3.3 複製股票第3章 BSM模型 3.1 一些準備 3.1.1 股價與報酬率 3.1.2 常態分配與對數常態分配 3.1.3 波動率 3.2 使用BSM模型 3.2.1 利用BSM模型計算歐式買權與賣權價格 3.2.2 BSM模型的影響因子 3.3 認識BSM公式 3.3.1 N(d1)與N(d2)的意義 3.3.2 再談買權與賣權平價 3.3.3 隱含波動率第II篇　避險參數第4章 Delta 4.1 直覺解釋 4.2 動態避險 4.3 Delta值與其他影響因子第5章 Gamma 5.1 Gamma值的意義 5.2 long Gamma與short Gamma 5.3 一個例子 5.4 Gamma Scalping 5.4.1 Long Call Gamma 5.4.2 Long Put Gamma 第6章其餘避險參數 6.1 Theta 6.1.1 Theta值的意義 6.1.2 Theta值與其他因子的關係 6.2 Vega 6.2.1 Vega值的意義 6.2.2 Vega值與其他因子的關係 6.3 Rho與Psi 6.4 避險參數之間的關係 6.4.1 資產組合內的避險參數 6.4.2 資產組合的P&L 6.4.3 一些中立的策略第III篇　選擇權交易策略第7章投機與避險 7.1 賣出裸部位買權 7.2 賣出裸部位賣權 7.3 掩護性買權與掩護性賣權 7.4 保護性買權與保護性賣權 7.4.1 保護性賣權 7.4.2 保護性買權第8章垂直價差策略 8.1 多頭買權價差策略 8.2 空頭買權價差策略 8.3 多頭賣權價差 8.4 空頭賣權價差 8.5 盒式價差策略第9章跨式策略 9.1 跨式策略的特色 9.2 跨式策略的買點與損益平衡點 9.2.1 跨式策略的損益平衡點 9.2.2 跨式策略的最佳買點與賣點 9.3 跨式策略的避險參數 9.3.1 Gamma scalping 9.3.2 Gamma、Theta與Vega 第10章勒式策略 10.1 二種勒式策略 10.2 勒式策略的損益平衡點 10.3 勒式策略的避險參數 10.3.1 再論Gamma Scalping 10.3.2 最佳期初標的資產價格 10.3.3 勒式策略的Gamma、Vega與Theta 第11章蝶式與禿鷹策略 11.1 蝶式策略 11.1.1 何謂蝶式價差策略？ 11.1.2 蝶式策略的特徵 11.1.3 蝶式策略的避險參數 11.2 禿鷹策略 11.2.1 何謂禿鷹策略？ 11.2.2 禿鷹策略的特徵 11.2.3 禿鷹策略的避險參數第12章日曆價差策略 12.1 水平價差策略 12.1.1 何謂水平價差策略？ 12.1.2 水平價差策略的特徵 12.1.3 水平價差策略的避險參數 12.2 對角價差策略 12.2.1 何謂對角價差策略？ 12.2.2 對角價差策略的特徵與避險參數參考文獻中文索引英文索引