跳到主要內容

台股掩護性買權(covered call)操作

掩護性買權指的是賣出買權，同時間擁有該買權相對應的投資標的。聽起來很美好，擁有資產，漲了，最多就是用賣出去的買權契約價格賣掉手邊的投資標的，如果價平(at the money)或價外(out of the money)的話，還有機會賺到一筆權利金。

目錄：

買權(call)介紹

可以在某個時刻用某個價格購買某項東西的權利。

價內(in the money)

舉例來說，A股票現貨價格為50元，對於3個月到期，契約價格為60元的選擇權買權，如果3個月後A股票價格超過60元，為70元，買方有權利執行這個選擇權，用契約價格60元的價格買下1股A股票，賣方在不考慮已收取權利金狀況下，損失10元，因為可以賣到70元現在只賣60元。

價平(at the money)

假設選擇權到期日A股票價格為選擇權契約價格，也就是60元，買方執不執行該選擇權，結果都一樣，都是用60元買到A股票1股，這種狀況稱為價平。

價外(out of the money)

假設選擇權到期日A股票價格低於選擇權契約價格，如50元，買方不會執行該選擇權，用60元買到A股票1股，因為用50元就可以買到，稱為價外。

整理表(收入利不含權利金)

項目 履約價格 到期時標的物價格 買權買方收入
價內 60元 70元 10元
價平 60元 60元 0元
價外 60元 50元 0元

權利金(option premium)

因為買方有機會用較低價格在未來某個時間點買到選擇權標的物，因此應該支付額外的一些成本，不會這麼好，有權用低價買東西，卻不用付出額外成本吧？天底下沒有白吃的午餐。

這個支付的成本叫做權利金。

掩護性買權(covered call)

擔任選擇權買權賣方，收取權利金，並同時持有標的物資產，如果：
  1. 選擇權到期時，標的物現貨價格(S)大於契約價格(K)，買方用K元買走標的物，賣方賺得權利金，如果將權利金定存，還可獲得利息，但是少賺了原持有標的物上漲的價差。
  2. 選擇權到期時，標的物現貨價格(S)等於契約價格(K)，買方不履約，賣方賺得權利金，如果將權利金定存，還可獲得利息。
  3. 選擇權到期時，標的物現貨價格(S)少於契約價格(K)，買方不履約，賣方賺得權利金，如果將權利金定存，還可獲得利息。

優點

無論如何都有賺取權利金跟其利息，如要操作建議原本就有規劃要賣出持有標的。

缺點

買權到期時如果現貨價格高過履約價格，就被迫用低於現貨價格賣出，這樣雖然之前有收許權利金，不過卻是沒賺到原持有標的價格上漲得價差，應該看作損失，何況買權標的物可以漲得非常多。

如果沒有心理準備要用履約價格賣出標的物，建議不操作掩護性買權。

不如公司債？

假設掩護性買權操作標的為上市公司股票，則其掩護性買權與公司債比較。

理想狀況下，是可以每次操作掩護性買權都賺到權利金，而沒有賣出原標的物。這樣的話的確可以創造額外現金流。

不過擔任買權賣方，就像是購買公司債一樣，提供現金流，參予公司有限獲利，因為兩者在股票上漲時都沒有賺到全部漲幅：
  • 公司債：只賺到債息(不考慮債券價格變動)。
  • 掩護性買權：股票必須用契約價格賣掉。
掩護性買權跟公司債不一樣的地方有三：
  1. 即使賣出買權，公司股票下跌時，沒有獲得保護，而公司債跌幅通常小於股票，另公司宣布破產時，債權人擁有較高資產分配權。
  2. 公司債提供穩定現金流，掩護性買權提供的現金流不穩定；掩護性買權只要有一次操作時，到期時現貨價格高過履約價格，標的物就要賣出，後續不能在繼續操作。

台股掩護性買權操作標的

台指選擇權

台指選擇權1點等於50元，以加權指數17,000點來看，當下持有標的物的價值需要有17,000 X 50 = 850,000元才能完整操作掩護性買權。

標的物要能有效追蹤台灣加權指數，以免漲跌幅度不一，喪失掩護性買權操作的原則，就是要能夠「掩護(cover)」賣出去的買權。

追蹤台灣加權指數的標的有「永豐臺灣加權ETF基金」1檔，相關資料如下：
成立時間 2011年09月28日
管理費 0.32%
保管費 0.035%

台灣50(TPE：0050)選擇權

台灣50搭配台灣50選擇權也可以操作掩護性買權，一口台灣50選擇權的標的物為10,000股台灣50，假設台灣50每股價格為130元，每次操作時需要持有10,000股台灣50，價值為1,300,000元。

參考文章

Labels:

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

母體變異數(population variance)、樣本變異數(sample variance)及自由度(degrees of freedom)

母體指的是所有的數據，樣本指的是從母體抽樣的數據，舉例來說，一個班級有40人，它們的身高，40個身高數據，若只針對這個班，就是母體，但是，卻只是代表全校學生身高的一部分，也就是樣本。 回到「機率統計」頁面 樣本平均數(mean)不是母體平均數，樣本變異數(variance)也不是母體變異數，一個班40個人身高的平均數很難剛好是全校學生的身高平均數。 一個班40個人的身高變異數也不會是全校學生的身高變異數。 變異數計算 母體變異數的定義如下： 而樣本變異數的定義如下： 奇怪的地方 平均數 雖然樣本平均數不是母體平均數，不過，如果不斷重複從同一個母體抽樣平均，會得到一個近似母體平均數的數字。舉例來說，從一個學校所有學生中，不斷隨機選出40個學生取平均數，再將這些平均數平均，結果會接近直接算全校學生的身高平均數。 也就是說樣本平均數的期望值就是母體平均數： 變異數 樣本變異數跟母體變異數就沒這麼單純了。奇怪的地方是，為什麼樣本變異數公式的除術是n-1，而不是像平均數計算一樣用n？ 為何樣本變異數要除的是(n-1)？ 除數為n的話，變異數會太小 如果樣本變異數的除數是n，樣本變異數就會常常比母體變異數小。為什麼呢？ 因為，樣本是從母體抽取的，抽樣的數據算出平均，並且抽樣的數據會相對的接近抽樣的平均，總不會剛好抽出的樣本平均數剛好是母體平均數，且樣本數據離樣本平均數就像母體數據離母體平均數一樣分散吧？ 假設母體數據為0-99的整數，共100個數據，從中選出10個數字，然後計算樣本的平均數，分別用n及n-1當作除數算出變異數，連續執行200次，並將200個樣本平均數及200個樣本變異數平均。 也就是取得樣本平均數及樣本變異數的期望值，結果如下： 母體平均數 = 49.5
張貼留言
Read more »

中央極限定理(central limit theorem)證明

中央極限定理(central limit theorem )指的是從一個獨立同分布(Independent and identically distributed, i.i.d)取出之變數數量趨近無限多時，其平均數(mean)將趨近常態分布(normal distribution)。 回到「機率統計」頁面 目錄： 動差母函數(moment generating function) 常態分布的動差母函數 中央極限定理證明 中央極限定理模擬 中央極限定理應用 動差母函數(moment generating function) 動差母函數為機率密度函數(probability density fFunction, PDF）及累積分佈函數(cumulative distribution function CDF)之外，另一種描述機率分布模型的一種方式。 定義 M X (t) = E[e tx ] 而 e tx 的泰勒級數(Taylor series)為 e tx  = 1 + tx + t 2 x 2 /2! +  t 3 x 3 /3! + ... 則 M X (t) 的泰勒級數為 M X (t) = E[e tx ]  = 1 + tE[x] +  t 2 /2! E[x 2 ] +  t 3 /3! E[x 3 ] + ... 因此，當t = 0時，以t取 動差母函數m次微分，就可以找到其分布模型的第m動差。 特性 M X+Y (t) = E[e t(x+y) ] =  E[e tx+ty ] =  E[e tx e ty ]  =  E[e tx ]  E[ e ty ] =  M X (t)  M Y (t)  常態分布的動差母
張貼留言
Read more »

HYG、LQD 與 TLT 風險報酬比較

10 年期公債除了站上 4%，再撰寫這篇文章時，已經在 4.3% 徘迴，上次在 這篇文章 研究了現在是否應該要買 LQD 而不是 TLT，本篇文章我想研究非投資等級債是否更適合。 買點 HYG 現在 HYG 價格為 74.04，距離近一次低點 2020/3/20 的 69.75，差別為 5.794% LQD 上次低點在 2020/10/14 的 100.38 附近，與目前的 105.01 相差 4.612%。 TLT 上次低點在 2022/11/4 的 94.22 附近，與目前的 95.16相差 1%。 殖利率上升時，公司債的表現 TLT 2009-01-06 到 2010-01-05 跌了 16.364% 這段期間美國 30 年期公債殖利率從 3.04% 漲到  3.74%，漲了 0.7%。 TLT 2012-11-14 到 2013-11-13 跌了 15.701% 這段期間 美國 30 年期公債殖利率從 2.73% 漲到  3.83%，漲了 1.1%。 TLT 2016-07-29 到 2017-07-28 跌了 10.307% 這段期間 美國 30 年期公債殖利率從 2.18% 漲到  2.89%，漲了 0.71%。 TLT 2021-11-18 到 2023-8-15 跌了 32.695% 這段期間美國 30 年期公債殖利率從 1.97% 漲到  4.35%，漲了 2.38%。 結論 HYG 現在也很便宜，在公債殖利率還有可能持續上漲狀況下，表現可能勝過公債及投資等級公司債。
張貼留言
Read more »

如何在Chart.js的圖上加上X軸或Y軸名稱

 Chart.js可以幫助網頁顯示各類圖表，要在X軸及Y軸上標示名稱方法如下： 找到Chart物件。 在Chart物件內找到options。 在options內找到scales，若無，自行加上scales。 即可在scales下設定X軸及Y軸的標示。 程式碼範例 <div> <canvas id="myChart"></canvas> </div> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> <script> const labels = [ '1', '2', '3', '4', '5', '6', ]; const data = { labels: labels, datasets: [{ label: '數據', backgroundColor: 'rgb(255, 99, 132)', borderColor: 'rgb(255, 99, 132)', data: [0, 10, 5, 2, 20, 30, 45], }] }; const config = { type: 'line', data, options: {scales:{ x:{ title:{ display:true, text:"月" } }, y:{ title:{ display:true, text:"unit" } } } } }; var myChart = new Chart( document.ge
張貼留言
Read more »

賭徒破產理論(Gambler's ruin)機率公式證明

賭徒破產理論(Gambler's ruin)指指的是兩位賭徒，每局賭1元，A賭徒有i元，B賭徒有n-i元，兩人不斷的賭，直到一人輸光為止。 回到「機率統計」頁面 前言 假設A賭徒勝率為p，輸的機率就是1-p，稱為q，我們要求算A贏光所有錢的機率。 讓p(i)代表A賭徒擁有i元的時候，獲得最後勝利的機率。 p(0) = 0，因為已經輸光所有錢並且賭局已結束。 p(n) = 1，因為已經贏光所有錢並且賭局已結束。 那麼p(i)呢？ 遞迴公式(recursive formula) 假設A有i元，它下一局有可能贏，有可能輸。贏的機率為p，輸的機率為1-p = q。 不論這一局是贏還是輸，A要贏光所有錢的機率還是沒有算出來。 這局贏了，接下來贏光所有錢的機率為p(i+1)。 這局輸了，接下來贏光所有錢的機率為p(i-1)。 因此，p(i) = p*p(i+1) + q*p(i-1)，且可以繼續延伸，例如p(i+1) = p*p(i+2) + q*p(i)、p(i-1) = p*p(i-) + q*p(i-2)... 每個公式需要套用原本的公式，稱為遞迴公式公式，而遞迴公式解法可以像解微分方程(differential equation)一樣，可以先用猜的！ 例如dx/dt = rx，微分之後x還是在公式裡，可以先猜測x = e^y。 猜測 假設，p(i) = x i ，並帶入p(i) = p*p(i+1) + q*p(i-1)，得到  x i   = p* x i+1  + q * x i-1 x = p* x 2  + q p* x 2  - x + q = 0 解一元二次方程式得 x = 1 或 x = q/p 微分方程 p(i) = x i ， x = 1 或 x = q/p，且有兩已知數 p(0) = 0 及 p(n) = 1。 而x i 的x有兩個根(root)，必須都帶入線性組合(linear combination)公式求解。 p(i) = A(1) i  + B ( q/p ) i  =  A +  B ( q/p ) i  p(0) = A + B = 0 ， A = -B p(n) = A + B ( q/p ) n   = 1 A + B ( q/p ) n  = -B +  B ( q/p ) n  = B(-1 +  ( q/p ) n )
張貼留言
Read more »