- Delta: วัดการเปลี่ยนแปลงราคาเมื่อเปรียบเทียบกับการเคลื่อนไหวของสินทรัพย์พื้นฐาน (อนุพันธ์อันดับแรก)
- Gamma: วัดการเปลี่ยนแปลงใน delta เมื่อเปรียบเทียบกับการเคลื่อนไหวของสินทรัพย์พื้นฐาน (อนุพันธ์อันดับสอง)
- Theta: วัดการเสื่อมค่าของมูลค่าออปชั่นตามเวลา (อนุพันธ์อันดับแรกเมื่อเปรียบเทียบกับเวลา)
- Vega: วัดความไวของราคาเมื่อเปลี่ยนแปลงความผันผวน (อนุพันธ์อันดับแรกเมื่อเปรียบเทียบกับความผันผวน)
- Rho: วัดความไวของราคาเมื่อเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย (อนุพันธ์อันดับแรกเมื่อเปรียบเทียบกับอัตราดอกเบี้ย)
กฎการซื้อขายวันสำหรับออปชั่น

การซื้อขายออปชั่นในวันรวมความแม่นยำทางคณิตศาสตร์เข้ากับการวิเคราะห์ตลาด การเข้าใจกฎการซื้อขายออปชั่นในวันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำทางข้อกำหนดด้านกฎระเบียบในขณะที่เพิ่มประโยชน์ทางสถิติ บทความนี้สำรวจพื้นฐานเชิงปริมาณของการซื้อขายออปชั่น รวมถึงโมเดลการตั้งราคา การวิเคราะห์ความผันผวน และการคำนวณความน่าจะเป็นที่ช่วยให้นักเทรดพัฒนากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอภายในกรอบกฎระเบียบ
Article navigation
- ความเข้าใจพื้นฐานของการซื้อขายออปชั่นในวัน
- โมเดลทางคณิตศาสตร์หลักในตลาดออปชั่น
- การวิเคราะห์ความผันผวนสำหรับการซื้อขายออปชั่นในวัน
- พารามิเตอร์กรีกและการวิเคราะห์ความไว
- การคำนวณความน่าจะเป็นในตลาดออปชั่น
- การคำนวณขนาดตำแหน่งและการจัดการความเสี่ยง
- การทดสอบทางสถิติและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
- การประยุกต์ใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ในทางปฏิบัติ
- บทสรุป
ความเข้าใจพื้นฐานของการซื้อขายออปชั่นในวัน
การซื้อขายออปชั่นในวันต้องการความแม่นยำทางคณิตศาสตร์และความเข้มงวดในการวิเคราะห์เพื่อให้ประสบความสำเร็จในตลาดที่มีความผันผวนในปัจจุบัน แตกต่างจากการลงทุนแบบดั้งเดิม การซื้อขายออปชั่นในวันทำงานภายใต้พารามิเตอร์และกรอบการกำกับดูแลที่เฉพาะเจาะจงซึ่งผู้ค้า必须เข้าใจก่อนที่จะดำเนินการซื้อขายครั้งแรก บทความนี้จะเจาะลึกถึงแง่มุมเชิงปริมาณของกฎการซื้อขายออปชั่นในวัน โดยให้การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเมตริก การคำนวณ และวิธีการวิเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจในการซื้อขายที่มีข้อมูล
พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของการซื้อขายออปชั่นประกอบด้วยหลายส่วนที่ซับซ้อน รวมถึงโมเดลการตั้งราคาออปชั่น การวัดความผันผวน การคำนวณความน่าจะเป็น และเมตริกการประเมินความเสี่ยง โดยการเชี่ยวชาญในเครื่องมือทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่ให้ข้อได้เปรียบทางสถิติแทนที่จะพึ่งพาสัญชาตญาณหรือความรู้สึกของตลาดเพียงอย่างเดียว การเข้าใจกฎการซื้อขายในวันสำหรับออปชั่นนั้นมีความสำคัญเป็นพิเศษ เนื่องจากกฎระเบียบเหล่านี้มีอิทธิพลต่อความถี่ในการซื้อขาย ความต้องการเงินทุน และพารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยง
โมเดลทางคณิตศาสตร์หลักในตลาดออปชั่น
การตั้งราคาออปชั่นเป็นรากฐานของการซื้อขายออปชั่นเชิงปริมาณ โมเดล Black-Scholes แม้ว่าจะมีข้อจำกัด แต่ยังคงเป็นเครื่องมือพื้นฐานที่ผู้ค้าใช้ในการคำนวณราคาทางทฤษฎีของออปชั่น อย่างไรก็ตาม ผู้ค้าที่มีประสิทธิภาพในวันจะก้าวข้ามโมเดลการตั้งราคาเบื้องต้นเพื่อรวมวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น
โมเดลการตั้งราคา | ตัวแปรหลัก | การใช้งานที่ดีที่สุด | ความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์ |
---|---|---|---|
Black-Scholes | ราคาหุ้น, ราคาที่ใช้, เวลา, ความผันผวน, อัตราดอกเบี้ย | ออปชั่นแบบยุโรปที่ไม่มีเงินปันผล | กลาง |
Binomial | ราคาหุ้น, ราคาที่ใช้, เวลา, ความผันผวน, อัตราดอกเบี้ย, ผลตอบแทนเงินปันผล | ออปชั่นแบบอเมริกันที่มีศักยภาพในการใช้สิทธิ์ก่อนเวลา | กลาง-สูง |
Monte Carlo | เส้นทางราคาหลายเส้นและการจำลองสถานการณ์ | ออปชั่นที่ซับซ้อนและสภาวะตลาด | สูง |
โมเดล SABR | พารามิเตอร์ความผันผวนแบบสุ่ม | ออปชั่นอัตราดอกเบี้ยและการจัดการความเอียงของความผันผวน | สูงมาก |
เมื่อใช้กฎการซื้อขายออปชั่นในวัน ผู้ค้าต้องพิจารณาว่าโมเดลทางคณิตศาสตร์เหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์กับข้อจำกัดความถี่ในการซื้อขายอย่างไร ตัวอย่างเช่น กฎการซื้อขายในวันแบบแพทเทิร์นกำหนดให้ต้องรักษายอดเงินในบัญชีขั้นต่ำที่ $25,000 สำหรับผู้ที่ดำเนินการซื้อขายในวันมากกว่าสามครั้งภายในห้าวันทำการ ข้อกำหนดด้านเงินทุนนี้จำเป็นต้องมีการคำนวณขนาดตำแหน่งที่แม่นยำเพื่อให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามในขณะที่เพิ่มโอกาสในการซื้อขาย
การวิเคราะห์ความผันผวนสำหรับการซื้อขายออปชั่นในวัน
ความผันผวนเป็นหนึ่งในส่วนประกอบทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญที่สุดในตลาดออปชั่น ผู้ค้าที่ใช้กฎการซื้อขายออปชั่นในวันต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างความผันผวนในอดีต (ความผันผวนทางสถิติ) และความผันผวนที่คาดการณ์ (ความคาดหวังของตลาดเกี่ยวกับความผันผวนในอนาคต)
เมตริกความผันผวน | วิธีการคำนวณ | การใช้งานในการซื้อขาย |
---|---|---|
ความผันผวนในอดีต | ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการเปลี่ยนแปลงราคาที่ผ่านมา (ปรับเป็นรายปี) | กำหนดความคาดหวังพื้นฐาน |
ความผันผวนที่คาดการณ์ | ได้มาจากราคาปัจจุบันของออปชั่นโดยใช้โมเดลการตั้งราคา | ระบุออปชั่นที่มีราคาสูงเกินไป/ต่ำเกินไป |
ความเอียงของความผันผวน | การเปรียบเทียบ IV ข้ามราคาที่ใช้ที่แตกต่างกัน | ตรวจจับความรู้สึกของตลาดและการตั้งราคาเสี่ยงหาง |
โครงสร้างระยะเวลาความผันผวน | การเปรียบเทียบ IV ข้ามวันหมดอายุที่แตกต่างกัน | ระบุความคาดหวังของตลาดที่เฉพาะเจาะจงในระยะเวลา |
การเข้าใจเมตริกความผันผวนเหล่านี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถระบุข้อได้เปรียบทางคณิตศาสตร์ในตลาดได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อความผันผวนที่คาดการณ์เกินความผันผวนในอดีตโดยมีความแตกต่างทางสถิติที่มีนัยสำคัญ กลยุทธ์การขายออปชั่นอาจเสนอค่าคาดหวังเชิงบวก ในทางกลับกัน เมื่อความผันผวนที่คาดการณ์ต่ำผิดปกติเมื่อเปรียบเทียบกับรูปแบบในอดีต การซื้อออปชั่นอาจให้โปรไฟล์ความเสี่ยง-ผลตอบแทนที่ได้เปรียบ
พารามิเตอร์กรีกและการวิเคราะห์ความไว
กรีกของออปชั่นให้ข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับวิธีที่ราคาของออปชั่นเปลี่ยนแปลงตามปัจจัยต่างๆ ในตลาด กฎการซื้อขายออปชั่นในวันมักต้องการการปรับตำแหน่งอย่างรวดเร็ว ทำให้การเข้าใจมาตรการความไวเหล่านี้มีความสำคัญต่อการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ
เมื่อใช้กฎการซื้อขายออปชั่นในวัน ผู้ค้าต้องให้ความสนใจกับการเปิดเผย gamma โดยเฉพาะ ตำแหน่ง gamma สูงอาจประสบกับการเปลี่ยนแปลง delta ที่รุนแรงในระหว่างการเคลื่อนไหวของราคาในวัน ซึ่งอาจทำให้กำไรหรือขาดทุนเพิ่มขึ้นเกินกว่าพารามิเตอร์ที่คาดไว้ ความเป็นจริงทางคณิตศาสตร์นี้มีความสำคัญโดยเฉพาะเมื่อจัดการตำแหน่งหลายตำแหน่งใกล้วันหมดอายุ ซึ่งค่าของ gamma มักจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
พารามิเตอร์กรีก | ช่วงปกติสำหรับการซื้อขายในวัน | การพิจารณาความเสี่ยง | ความสำคัญทางคณิตศาสตร์ |
---|---|---|---|
Delta | -0.50 ถึง +0.50 | การเปิดเผยเชิงทิศทาง | ความไวต่อราคาอันดับแรก |
Gamma | 0.01 ถึง 0.10 | การเร่งการเปลี่ยนแปลง delta | ความไวต่อราคาอันดับสอง |
Theta | -0.05 ถึง -0.01 ต่อวัน | การเปิดเผยการเสื่อมค่าของเวลา | อัตราการเสื่อมค่าของมูลค่าเวลา |
Vega | 0.10 ถึง 0.50 | การเปิดเผยความผันผวน | ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลง 1% ใน IV |
การคำนวณความน่าจะเป็นในตลาดออปชั่น
ผู้ค้าที่ประสบความสำเร็จในการซื้อขายออปชั่นในวันมักเข้าหาตลาดจากมุมมองของความน่าจะเป็นแทนที่จะมองหาความแน่นอน โดยการใช้การวิเคราะห์ความน่าจะเป็นทางคณิตศาสตร์ ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่มีค่าคาดหวังเชิงบวกในระยะยาว แม้ว่าการซื้อขายแต่ละครั้งจะส่งผลให้เกิดการขาดทุน
การซื้อขายในวันใช้กับออปชั่นในลักษณะเดียวกับหุ้นหรือไม่? แม้ว่าคอนเซ็ปต์พื้นฐานของการซื้อขายระยะสั้นจะใช้ได้กับทั้งสอง แต่การซื้อขายออปชั่นเพิ่มความซับซ้อนผ่านธรรมชาติของอนุพันธ์และคุณสมบัติการเสื่อมค่าของเวลา ซึ่งต้องการการพิจารณาทางคณิตศาสตร์เพิ่มเติมเมื่อคำนวณความน่าจะเป็นของความสำเร็จ
เมตริกความน่าจะเป็น | วิธีการคำนวณ | การใช้งานในการซื้อขาย |
---|---|---|
ความน่าจะเป็นของกำไร (POP) | 1 – (เบี้ยประกันออปชั่น / ความกว้างของสเปรด) | ประเมินความน่าจะเป็นของกำไรสำหรับสเปรดเครดิต |
ความน่าจะเป็น ITM | การประมาณ delta (delta ของการโทร ≈ ความน่าจะเป็น) | ประเมินความน่าจะเป็นของออปชั่นที่หมดอายุในเงิน |
ค่าคาดหวัง | (ความน่าจะเป็นของการชนะ × กำไรที่เป็นไปได้) – (ความน่าจะเป็นของการขาดทุน × การขาดทุนที่เป็นไปได้) | ประเมินข้อได้เปรียบทางคณิตศาสตร์ของการซื้อขาย |
การเคลื่อนไหวของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน | ราคาหุ้น × ความผันผวนที่คาดการณ์ × √(DTE/365) | คำนวณช่วงราคาที่น่าจะเป็นไปได้ |
กฎการซื้อขายออปชั่นในวันมักกำหนดข้อจำกัดเกี่ยวกับความถี่ในการซื้อขาย ซึ่งส่งผลต่อวิธีที่ผู้ค้าต้องเข้าหาความน่าจะเป็น ด้วยโอกาสในการซื้อขายที่จำกัด ทุกตำแหน่งต้องได้รับการประเมินอย่างรอบคอบสำหรับโปรไฟล์ความน่าจะเป็นของมัน ซึ่งต้องการการคัดกรองทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวดมากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับกลยุทธ์ที่พึ่งพาการซื้อขายความถี่สูงเพื่อให้บรรลุการรวมทางสถิติ
การคำนวณขนาดตำแหน่งและการจัดการความเสี่ยง
กฎการซื้อขายออปชั่นในวันรวมถึงข้อกำหนดด้านเงินทุนเฉพาะที่มีอิทธิพลโดยตรงต่อการคำนวณขนาดตำแหน่ง ขนาดตำแหน่งที่เหมาะสมอาจเป็นการประยุกต์ใช้ทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญที่สุดในการซื้อขาย เนื่องจากมันกำหนดความเสี่ยงที่เปิดเผยสำหรับการซื้อขายแต่ละครั้ง
- วิธีการแบบเปอร์เซ็นต์คงที่: การเสี่ยงเปอร์เซ็นต์คงที่ของมูลค่าบัญชีต่อการซื้อขาย
- Kelly Criterion: ขนาดตำแหน่งตามขอบที่ประมาณการและความน่าจะเป็นของความสำเร็จ
- Optimal f: วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มอัตราการเติบโตทางเรขาคณิต
- การคำนวณขนาดตำแหน่งตามส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน: การปรับขนาดตำแหน่งตามความผันผวน
- การคำนวณความเสี่ยงของการล้มละลาย: การกำหนดความน่าจะเป็นของการถึงจุดต่ำสุดที่สำคัญในบัญชี
วิธีการขนาดตำแหน่ง | สูตร | ข้อดี | ข้อเสีย |
---|---|---|---|
เปอร์เซ็นต์คงที่ | ขนาดตำแหน่ง = (บัญชี × ความเสี่ยง%) ÷ ความเสี่ยงในการซื้อขาย | ง่าย, ควบคุมความเสี่ยงได้สม่ำเสมอ | ไม่สนใจความแตกต่างของความน่าจะเป็น |
Kelly Criterion | f = (bp – q) ÷ b | การเติบโตในระยะยาวที่เหมาะสมทางคณิตศาสตร์ | ความผันผวนสูง, สมมติว่าความน่าจะเป็นถูกต้อง |
Half Kelly | f = ((bp – q) ÷ b) × 0.5 | ลดความผันผวนในขณะที่รักษาการเติบโต | ไม่เหมาะสมในสถานการณ์ที่มีข้อมูลที่สมบูรณ์ |
ปรับตามความผันผวน | ขนาดตำแหน่ง = ขนาดพื้นฐาน × (IV เฉลี่ย ÷ IV ปัจจุบัน) | ปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง | ต้องการความซับซ้อนในการคำนวณเพิ่มเติม |
เมื่อใช้คณิตศาสตร์ขนาดตำแหน่งในบริบทของกฎการซื้อขายออปชั่นในวัน ผู้ค้าต้องพิจารณากฎการซื้อขายในวันแบบแพทเทิร์นสำหรับบัญชีที่ต่ำกว่า $25,000 ซึ่งจำกัดผู้ค้าให้ทำการซื้อขายในวันได้สามครั้งภายในระยะเวลาห้าวันทำการ ข้อจำกัดนี้ต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ในการเลือกการซื้อขายเพื่อเพิ่มค่าคาดหวังในโอกาสการซื้อขายที่จำกัด
การทดสอบทางสถิติและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
การพัฒนาข้อได้เปรียบทางคณิตศาสตร์ในการซื้อขายออปชั่นต้องการการวิเคราะห์ทางสถิติที่เข้มงวดเกี่ยวกับประสิทธิภาพในอดีต การทดสอบกลยุทธ์กับข้อมูลในอดีตให้ข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่คาดหวัง แม้ว่าผู้ค้าจะต้องระมัดระวังเกี่ยวกับอคติในการเพิ่มประสิทธิภาพ
เมตริกประสิทธิภาพ | การคำนวณ | การตีความ |
---|---|---|
Sharpe Ratio | (ผลตอบแทนกลยุทธ์ – อัตราปลอดความเสี่ยง) ÷ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลยุทธ์ | ผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง (ยิ่งสูงยิ่งดี) |
Sortino Ratio | (ผลตอบแทนกลยุทธ์ – อัตราปลอดความเสี่ยง) ÷ ส่วนเบี่ยงเบนด้านลบ | ผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงด้านลบ |
Maximum Drawdown | (มูลค่าสูงสุด – มูลค่าต่ำสุด) ÷ มูลค่าสูงสุด | การขาดทุนที่เลวร้ายที่สุดในอดีต |
Win Rate | การซื้อขายที่ชนะ ÷ การซื้อขายทั้งหมด | เปอร์เซ็นต์ของการซื้อขายที่ทำกำไร |
Profit Factor | กำไรขั้นต้น ÷ ขาดทุนขั้นต้น | อัตราส่วนของการชนะต่อการขาดทุน (>1 ทำกำไร) |
แพลตฟอร์มเช่น Pocket Option ให้ข้อมูลในอดีตและเครื่องมือวิเคราะห์ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์นี้ โดยการดำเนินการประเมินทางสถิติอย่างละเอียด ผู้ค้าสามารถระบุได้ว่ากลยุทธ์ใดแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบทางสถิติที่มีนัยสำคัญเมื่อดำเนินการภายใต้กฎการซื้อขายออปชั่นในวัน
- การทดสอบการกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย: ความสำคัญทางสถิติของการกลับคืนราคาสู่ค่าเฉลี่ย
- การวิเคราะห์รูปแบบความผันผวน: การระบุพฤติกรรมความผันผวนที่เป็นระบบ
- การทดสอบความสัมพันธ์: การวัดความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์และปัจจัยตลาด
- การวิเคราะห์การแจกแจง: การเข้าใจการแจกแจงความน่าจะเป็นของผลตอบแทน
- การจำลอง Monte Carlo: การคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในหลายสถานการณ์
การประยุกต์ใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ในทางปฏิบัติ
กฎการซื้อขายออปชั่นในวันสร้างกรอบที่ต้องใช้ในการประยุกต์ใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ มาดูตัวอย่างการประยุกต์ใช้ที่เป็นรูปธรรมว่าการเข้าหาเชิงปริมาณเหล่านี้รวมกันในตลาดจริงอย่างไร:
องค์ประกอบการซื้อขาย | การพิจารณาทางคณิตศาสตร์ | ตัวอย่างการคำนวณ |
---|---|---|
การเลือกกลยุทธ์ | ค่าคาดหวังตามการวิเคราะห์ IV | IV Rank = 85% (สูงในอดีต) → แนะนำสเปรดเครดิต |
การเลือกราคาที่ใช้ | ความน่าจะเป็นของกำไร | ราคาที่ใช้สั้น 30-delta = ~30% ความน่าจะเป็น ITM, 70% ความน่าจะเป็น OTM |
การขนาดตำแหน่ง | พารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยง | ความเสี่ยงบัญชี 2% ÷ (ความกว้างของสเปรด – เครดิต) = จำนวนสัญญา |
การกระตุ้นการปรับ | การเคลื่อนไหวของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน | ปรับที่การเคลื่อนไหวที่ไม่เอื้ออำนวย 1.5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน |
พารามิเตอร์การออก | เป้าหมายกำไรเป็นเปอร์เซ็นต์ของสูงสุด | ออกที่ 50% ของกำไรสูงสุดที่เป็นไปได้ |
ในตัวอย่างนี้ จุดตัดสินใจแต่ละจุดรวมการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ที่สอดคล้องกับกฎการซื้อขายออปชั่นในวัน ผู้ค้าเลือกกลยุทธ์ตามเมตริกความผันผวน วางตำแหน่งการซื้อขายเพื่อให้ได้โปรไฟล์ความน่าจะเป็นที่เฉพาะเจาะจง ขนาดตำแหน่งตามพารามิเตอร์ความเสี่ยง และกำหนดจุดเข้าและออกที่ได้จากการคำนวณทางคณิตศาสตร์
บทสรุป
กฎการซื้อขายออปชั่นในวันสร้างกรอบที่การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ต้องดำเนินการ โดยการเข้าใจและประยุกต์ใช้วิธีการเชิงปริมาณในการซื้อขายออปชั่น ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่มีค่าคาดหวังเชิงบวกในระยะยาว ตั้งแต่การวิเคราะห์ความผันผวนและการจัดการพารามิเตอร์กรีกไปจนถึงการคำนวณความน่าจะเป็นและการทดสอบทางสถิติอย่างเข้มงวด คณิตศาสตร์เป็นพื้นฐานสำหรับประสิทธิภาพการซื้อขายออปชั่นที่สม่ำเสมอ
แม้ว่าไม่มีโมเดลทางคณิตศาสตร์ใดสามารถรับประกันความสำเร็จในโลกการเงินที่ไม่แน่นอน แต่แนวทางเชิงปริมาณช่วยปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจอย่างมีนัยสำคัญ โดยการมองว่าการซื้อขายออปชั่นเป็นกิจกรรมที่อิงจากความน่าจะเป็นแทนที่จะเป็นกิจกรรมที่อิงจากการคาดการณ์ ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่แข็งแกร่งซึ่งทำงานได้อย่างสม่ำเสมอในสภาวะตลาดที่แตกต่างกัน
เมื่อแพลตฟอร์มเช่น Pocket Option ยังคงให้เครื่องมือขั้นสูงในการใช้กรอบทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ ผู้ค้าที่เชี่ยวชาญในแง่มุมเชิงปริมาณของกฎการซื้อขายออปชั่นในวันจะมีตำแหน่งที่ดีสำหรับความสำเร็จที่ยั่งยืนในตลาดที่ซับซ้อนแต่มีศักยภาพในการให้ผลตอบแทนนี้
FAQ
กฎการซื้อขายวันแบบแพทเทิร์นพื้นฐานสำหรับออปชั่นคืออะไร?
กฎการซื้อขายแบบวันแพทเทิร์นจะมีผลเมื่อผู้ค้าทำการซื้อขายในวันเดียวสี่ครั้งขึ้นไปภายในห้าวันทำการ ซึ่งคิดเป็นมากกว่า 6% ของกิจกรรมการซื้อขายทั้งหมด สำหรับผู้ค้าที่ซื้อขายออปชั่น การกำหนดนี้ต้องการให้รักษายอดเงินทุนขั้นต่ำที่ $25,000 ในบัญชีมาร์จิ้น กฎเหล่านี้แตกต่างกันไปตามโบรกเกอร์และเขตอำนาจศาล ดังนั้นผู้ค้าควรตรวจสอบข้อกำหนดเฉพาะกับผู้ให้บริการแพลตฟอร์มของตน
วิธีการคำนวณค่าคาดหวังของการซื้อขายออปชั่นคืออะไร?
ในการคำนวณค่าคาดหวัง ให้คูณความน่าจะเป็นในการชนะด้วยกำไรที่เป็นไปได้ จากนั้นลบความน่าจะเป็นในการแพ้ที่คูณด้วยการขาดทุนที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น หากการซื้อขายมีโอกาส 60% ที่จะทำกำไร $200 และโอกาส 40% ที่จะขาดทุน $300 ค่าคาดหวังคือ (0.6 × $200) - (0.4 × $300) = $120 - $120 = $0 ซึ่งบ่งชี้ว่าการซื้อขายมีค่าคาดหวังเป็นกลาง
ความผันผวนที่คาดการณ์สามารถทำนายการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้อย่างแม่นยำหรือไม่?
ความผันผวนที่คาดการณ์หมายถึงความคาดหวังของตลาดเกี่ยวกับความผันผวนในอนาคต ไม่ใช่การคาดการณ์ในทิศทาง การวิจัยทางสถิติแสดงให้เห็นว่าในขณะที่ความผันผวนที่คาดการณ์มีคุณค่าทางการคาดการณ์บางประการ แต่มีแนวโน้มที่จะประเมินความผันผวนที่แท้จริงสูงเกินไป (เบี้ยประกันความเสี่ยงจากความผันผวน) ความเป็นจริงทางคณิตศาสตร์นี้สร้างโอกาสสำหรับกลยุทธ์ตัวเลือกที่ได้รับประโยชน์จากการกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยของความผันผวน
ขนาดตำแหน่งควรเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อทุนในบัญชีเติบโตขึ้น?
โมเดลการกำหนดขนาดตำแหน่งทางคณิตศาสตร์ควรปรับขนาดตามการเติบโตของบัญชีอย่างสัดส่วนเพื่อรักษาพารามิเตอร์ความเสี่ยงที่สม่ำเสมอ วิธีการแบบส่วนแบ่งคงที่ (การเสี่ยงเปอร์เซ็นต์ที่สม่ำเสมอของมูลค่าบัญชี) จะปรับขนาดตำแหน่งโดยอัตโนมัติตามการเปลี่ยนแปลงของทุน วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่น Kelly Criterion อาจแนะนำให้เพิ่มเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงเมื่อขนาดบัญชีเติบโต แต่เทรดเดอร์ที่ระมัดระวังมักใช้วิธีการแบบ Kelly เศษส่วนเพื่อลดความผันผวน
มาตรการทางสถิติใดบ้างที่ดีที่สุดในการประเมินผลการซื้อขายออปชั่น?
การประเมินทางสถิติที่ครอบคลุมที่สุดจะรวมหลายเมตริก: อัตราส่วน Sharpe และ Sortino วัดผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง, การลดลงสูงสุดวัดสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด, ปัจจัยกำไรแสดงอัตราส่วนของกำไรขั้นต้นต่อการขาดทุน, และอัตราการชนะแสดงความสม่ำเสมอ เนื่องจากกลยุทธ์ออปชั่นสามารถมีโปรไฟล์ความน่าจะเป็นที่แตกต่างกันอย่างมาก เมตริกเหล่านี้ควรได้รับการวิเคราะห์ร่วมกันแทนที่จะเป็นการแยกกันเพื่อให้การประเมินทางคณิตศาสตร์ที่ครบถ้วน.