Investor's wiki

فوما

فوما

ما هو فوما؟

Vomma هو المعدل الذي تتفاعل به قوة الخيار مع تقلبات السوق. فوما هو جزء من مجموعة المقاييس - مثل دلتا وجاما وفيجا - المعروفة باسم "الإغريق" ، والتي تُستخدم في تسعير الخيارات.

فهم فوما

Vomma هو مشتق من الدرجة الثانية لقيمة الخيار ويوضح مدى محدودية vega. تشير القيمة الموجبة لـ vomma إلى أن زيادة نقطة مئوية في التقلب ستؤدي إلى زيادة قيمة الخيار ، وهو ما يتضح من تحدب vega.

Vomma و vega هما عاملان مشتركان في فهم وتحديد تداولات الخيارات المربحة. يعمل الاثنان معًا في توفير التفاصيل حول سعر الخيار وحساسية سعر الخيار لتغيرات السوق. يمكنهم التأثير على حساسية وتفسير نموذج تسعير Black-Scholes لتسعير الخيارات.

Vomma هو مشتق يوناني من الدرجة الثانية ، مما يعني أن قيمته توفر نظرة ثاقبة حول كيفية تغير vega مع التقلب الضمني (IV) للأداة الأساسية. إذا تم حساب vomma موجب وزادت التقلبات ، فإن vega على مركز الخيار ستزداد. إذا انخفض التقلب ، فإن الموجة الإيجابية تشير إلى انخفاض في فيجا. إذا كان vomma سالبًا ، يحدث العكس مع تغيرات التقلب كما يتضح من تحدب vega.

بشكل عام ، يجب أن يبحث المستثمرون ذوو الخيارات الطويلة عن قيمة عالية وإيجابية لـ vomma ، بينما يجب على المستثمرين الذين لديهم خيارات قصيرة البحث عن قيمة سلبية.

صيغة حساب vomma أدناه:

<mtable rowspacing = "0.24999999999999992em "columnalign =" right "columnspacing ="> Vomma = < mfrac> ν σ = 2 V σ 2 </ mn > start \ text = \ frac {\ جزئي \ nu} {\ جزئي \ sigma} = \ frac {\ جزئي ^ 2V} {\ جزئي \ sigma ^ 2} \ end < / span> < / span>

Vega و vomma هي مقاييس يمكن استخدامها في قياس حساسية نموذج تسعير خيار Black-Scholes للمتغيرات التي تؤثر على أسعار الخيار. يتم اعتبارها جنبًا إلى جنب مع نموذج تسعير Black-Scholes عند اتخاذ قرارات الاستثمار.

فيجا

Vega المستثمر على فهم حساسية خيار المشتقات للتقلبات التي تحدث من الأداة الأساسية. يوفر Vega مقدار التغيير الإيجابي أو السلبي المتوقع في سعر الخيار لكل تغيير بنسبة 1٪ في تقلب الأداة الأساسية. تشير القيمة الإيجابية إلى زيادة في سعر الخيار بينما تشير القيمة السلبية إلى انخفاض في سعر الخيار.

يتم قياس Vega في أعداد صحيحة مع قيم تتراوح عادة من -20 إلى 20. تؤدي الفترات الزمنية العالية إلى زيادة vega. تشير قيم Vega إلى مضاعفات تمثل الخسائر والمكاسب. على سبيل المثال ، تشير القيمة 5 على المخزون أ عند 100 دولار إلى خسارة قدرها 5 دولارات لكل نقطة انخفاض في التقلب الضمني وربح قدره 5 دولارات لكل نقطة زيادة.

صيغة حساب vega أدناه:

<mtable rowspacing = "0.24999999999999992em "columnalign =" right left "columnspacing =" 0em "> <mstyle scriptlevel =" 0 "displaystyle =" true "> ν = S ϕ ( d 1 ) t مع < mstyle scriptlevel = "0" displaystyle = "true"> ϕ ( d </ mi > 1 ) = e - < mrow> d 1 2 2 < / mrow> 2 π < / mtd> <mstyle scriptlevel = "0 "displaystyle =" true "> و </ mrow > d 1 = l n ( S K ) + ( r + σ 2 2 ) t < ميل> σ t < mtd> حيث: </ mtr > K = سعر إضراب الخيار </ mtext> < / mtr> N = دالة التوزيع التراكمي العادية </ mtext> < / mtd> <mstyle scriptlevel = "0 "displaystyle =" true "> r = سعر الفائدة الخالي من المخاطر </ mtext> </ mstyle> σ = تقلب الأساسي </ mtext> </ mrow > S = سعر الأساس </ mtext> t = وقت انتهاء صلاحية الخيار </ mtext> </ mtable > \ begin & amp؛ \ nu = S \ phi (d1) \ sqrt \ & amp؛ \ text \ & amp؛ \ phi ( d1) = \ frac {e ^ {- \ frac {d1 ^ 2} {2}}} {\ sqrt {2 \ pi}} \ & amp؛ \ text \ & amp؛ d1 = \ frac {ln \ bigg (\ frac \ bigg) + \ bigg (r + \ frac {\ sigma ^ 2} {2} \ bigg) t} {\ sigma \ sqrt } \ & amp؛ \ textbf {حيث:} \ & amp؛ K = \ text \ & amp؛ N = \ text {التوزيع التراكمي العادي القياسي ibution function} \ & amp؛ r = \ text {معدل الفائدة الخالي من المخاطر} \ & amp؛ \ sigma = \ text {تقلب الأساس} \ & amp؛ S = \ text \ & amp؛ t = \ text {time to option & # x27؛ s expiry} \ \ end <span class =" pstrut "style =" height: 4.79003em؛ "> <span class =" vlist "style =" height: 10.842232500000001em؛ "> </ span> < span class = "vlist" style = "height: 11.342232500000001em؛"> ν <span class = " mspace "style =" margin-right: 0.2777777777777778em؛ "> = <span class =" mspace "style =" margin-right: 0.27777777777778em؛ "> S ϕ ( د </ span> 1 ) </ sp an> t <span class =" pstrut "style =" height: 3em؛ "> <span class =" hide-tail "style =" min-width: 0.853em؛ height: 1.08em؛ "> <svg width = '400em' height = ' 1.08em 'viewBox =' 0 0 400000 1080 'saveAspectRatio =' xMinYMin slice '> <المسار d =' M95،702

ج-2.7،0 ، -7.17 ، -2.7 ، -13.5 ، -8c-5.8 ، -5.3 ، -9.5 ، -10 ، -9.5 ، -14

c0، -2،0.3، -3.3،1، -4c1.3، -2.7،23.83، -20.7،67.5، -54

c44.2، -33.3،65.8، -50.3،66.5، -51c1.3، -1.3،3، -2،5، -2c4.7،0،8.7،3.3،12،10

s173،378،173،378c0.7،0،35.3، -71،104، -213c68.7، -142،137.5، -285،206.5، -429

ج 69 ، -144 ، 104.5 ، -217.7 ، 106.5 ، -221

L0 -0

ج 5.3 ، -9.3 ، 12 ، -14 ، 20 ، -14

H400000v40H845.2724

s-225.272،467، -225.272،467s-235،486، -235،486c-2.7،4.7، -9،7، -19،7

ج -6،0 ، -10 ، -1 ، -12 ، -3s-194 ، -422 ، -194 ، -422 ثانية -65 ، 47 ، -65 ، 47z

M834 80h400000v40h-400000z '/> <span class =" vlist "style =" height: 0.09858500000000003em؛ "> مع </ span> ϕ ( د </ span> 1 ) = <span class = " mspace "style =" margin-right: 0.2777777777777778em؛ "> <span class =" vlist "style =" height: 1.83302em؛ "> < span class = "vlist-r"> <span class = " pstrut "style =" height: 3em؛ "> <span class =" mord "style =" padding-left: 0.833em؛ "> 2 π <svg width = '400em' height = '1.08 em 'viewBox =' 0 0 400000 1080 'saveAspectRatio =' xMinYMin slice '> <المسار d =' M95،702

ج-2.7،0 ، -7.17 ، -2.7 ، -13.5 ، -8c-5.8 ، -5.3 ، -9.5 ، -10 ، -9.5 ، -14

c0، -2،0.3، -3.3،1، -4c1.3، -2.7،23.83، -20.7،67.5، -54

c44.2، -33.3،65.8، -50.3،66.5، -51c1.3، -1.3،3، -2،5، -2c4.7،0،8.7،3.3،12،10

s173،378،173،378c0.7،0،35.3، -71،104، -213c68.7، -142،137.5، -285،206.5، -429

ج 69 ، -144 ، 104.5 ، -217.7 ، 106.5 ، -221

L0 -0

ج 5.3 ، -9.3 ، 12 ، -14 ، 20 ، -14

H400000v40H845.2724

s-225.272،467، -225.272،467s-235،486، -235،486c-2.7،4.7، -9،7، -19،7

ج -6،0 ، -10 ، -1 ، -12 ، -3s-194 ، -422 ، -194 ، -422 ثانية -65 ، 47 ، -65 ، 47z

M834 80h400000v40h-400000z '/> <span class =" vlist "style =" height: 0.13278em؛ "> <span class =" pstrut "style =" height: 3.15602em؛ "> < span class = "mord"> e <span class = "pstrut "style =" height: 3em؛ "> - 2 </ span> د </ span> 1 2 </ span> </ spa n> </ span > < vlist-s "> <span class =" vlist "style =" height: 0.93em؛ "> </ span> <span class =" pstrut "style =" height: 4.79003em؛ "> و </ span> <span class =" pstrut "style =" height: 4.79003em؛ "> د </ span> 1 <span class =" mspace "style =" margin-right: 0.2777777777777778em؛ "> = <span class =" vlist "style =" height: 2.7900300000000002 em؛ "> <span class =" pstrut "style =" height: 3.45em؛ "> σ <span class =" vlist "style =" height: 0.89254em؛ "> <span class =" svg-align "style =" top: -3em؛ "> <span class =" pstrut "style =" height : 3em؛ "> <span class =" mord "style =" padding-left: 0.833em؛ "> t <المسار د =' M95،702

ج-2.7،0 ، -7.17 ، -2.7 ، -13.5 ، -8c-5.8 ، -5.3 ، -9.5 ، -10 ، -9.5 ، -14

c0، -2،0.3، -3.3،1، -4c1.3، -2.7،23.83، -20.7،67.5، -54

c44.2، -33.3،65.8، -50.3،66.5، -51c1.3، -1.3،3، -2،5، -2c4.7،0،8.7،3.3،12،10

s173،378،173،378c0.7،0،35.3، -71،104، -213c68.7، -142،137.5، -285،206.5، -429

ج 69 ، -144 ، 104.5 ، -217.7 ، 106.5 ، -221

L0 -0

ج 5.3 ، -9.3 ، 12 ، -14 ، 20 ، -14

H400000v40H845.2724

s-225.272،467، -225.272،467s-235،486، -235،486c-2.7،4.7، -9،7، -19،7

ج -6،0 ، -10 ، -1 ، -12 ، -3s-194 ، -422 ، -194 ، -422 ثانية -65 ، 47 ، -65 ، 47z

M834 80h400000v40h-400000z '/> <span class =" vlist "style =" height: 0.14746000000000004em؛ "> <span class =" pstrut "style =" height: 3.45em؛ "> < span class = "mord"> l n ( <span class =" pstrut "style =" height: 3em؛ "> <span class =" mord mathnormal mtight "style =" margin-right: 0.07153em؛ "> K <span class =" pstrut "style =" height: 3em؛ "> <span class =" frac-line "style =" border-bottom-width: 0.04em؛ "> </ span > S </ span> ) + ( < span class = "mord mathnormal" style = "margin-right: 0.02778em؛"> r + <span class =" pstrut "style =" height: 3em؛ "> 2 <span class =" mord mathnormal mtight "style =" margin-right: 0.03588em؛ "> σ <span class =" vlist "style = "height: 0.8913142857142857em؛"> 2 </ span > < / span> ) t </ span > < / span> <span class = "pstru t "style =" height: 4.79003em؛ "> حيث: </ span> <span class =" pstrut "style =" height: 4.79003em؛ "> <span class =" mord mathnormal "style =" margin-right: 0.07153em؛ "> K </ span > = سعر إضراب الخيار </ span> N = </ ثانية pan> دالة التوزيع التراكمي العادية العادية </ span> <span class =" pstrut "style =" height: 4.79003em؛ "> <span class =" mord mathnormal "style =" margin-right: 0.02778em؛ "> r <span class =" mspace "style =" margin-right: 0.2777777777777778em؛ "> = سعر الفائدة الخالي من المخاطر </ span> σ = </ span > تقلب الأساسي </ span> <span class =" mord mathnormal "style =" margin-right: 0.05764em؛ "> S = السعر الأساسي </ span> </ span > t = وقت انتهاء صلاحية الخيار </ span> </ span >

يسلط الضوء

  • Vomma هو مشتق من الدرجة الثانية لقيمة الخيار ويوضح مدى محدودية vega.

  • Vomma هو المعدل الذي تتفاعل به قوة الخيار مع تقلبات السوق.

  • فوما هو جزء من مجموعة المقاييس - مثل دلتا وجاما وفيجا - المعروفة باسم "اليونانيون" ، والتي تُستخدم في تسعير الخيارات.