
楊永彬 劉聖根 吳尚炫
本書深入淺出地介紹了期權策略與風險管理,主要內容有期權特性、二叉樹模型、希臘值、波動率、波動率交易與Delta對沖、B-S期權定價模型的侷限和應用、期權策略等,力求把概念講清楚,把策略說透徹,簡單而直觀地展示期權特性,並附有大量的實際交易案例,以解讀希臘值Greeks、波動率和Delta對沖。
假如我們把期貨和期權交易市場看作是生態系統中的草原生態系統,所有人都有着自己的獨特角色和定位;動物中綿羊喫草,可以看作是動物食物鏈中的最底層,而我們這些小小散戶就好像是軟弱的、喜歡成羣結隊的小綿羊,數量龐大,但是作戰能力卻非常弱雞。還好有一個還不錯的優點,那就是面臨危險的時候跑得飛快; 食物鏈中綿羊的上一層是大灰狼,狼的特點也是團隊作戰,而且非常聰明,對待獵物兇猛勇狠;他們的弱點是隻會巡邏捕獵,當獵物的數量不足時,失敗的幾率較高,白白浪費了體力不說,還不討好!甚至又有被獅子幹掉的風險; 食物鏈中再往上一層是獅子/老虎/豹子,他們單獨作戰,而且迅猛兇悍,草原上極少有對手,是綿羊和灰狼的天敵。就算如此,獅子也是有缺點的:它身體龐大,在捕獵中對自己也是有着極大的消耗,一旦草原上的獵物不足,或者在追捕中失誤,也容易因爲缺少食物而被餓死。 而食物鏈中最高級的就是鱷魚,它的捕獵方式看起來愚笨、被動,但是效果卻是一等一的上好佳。它只需要潛伏在所有獵物需要飲水的戰略地,自己只需要在極低耗能的情況下搞定獵物,獲得食物,贏得勝利! 以上對於金融大鱷的解析告訴我們,要學習鱷魚的一切優點: 首先,專注專一,選好埋伏戰略基地後就要從一而終,一心一意,不能三心二意,選好一兩個合約,全力以赴研究學習,學透喫透; 然後,潛心潛伏,要學會靜靜地等待,要有足夠的耐心,並且足夠的自信,堅信獵物總會到來; 最後,一擊而中!等到獵物真的到來的時候,狠狠咬住,快準狠,一擊致命! 期貨市場就是戰場,我們只有像鱷魚一樣做到有耐心的等待市場,最後快準狠的精準打擊,才能在交易中立於不敗之地!只可惜人性是最難克服的,我們往往深陷每日的頻繁交易中,變成了交易的機器,手續費的貢獻者!
第一章最後的關於LTCM的評論充分暴露了作者的水平。作者連基本概念都搞不清就敢寫書,剩下的內容也無非是幾本經典教材翻譯過來再洗個稿。得虧他們敢找來幾個大佬寫序。
比較一般,可以作爲參考書用,但是不能指導實戰。
大部分基礎概念用數學公式證明了一遍,風險管理這一內容,讀完之後感覺啥都沒講
愛德華·索普和巴菲特代表了投資界兩種極致的投資思路。前者完全依賴數據,進行極短線的統計套利;後者排斥過度依賴數據,進行極長期的價值投資。但他們也有共通之處,即強調克服人爲情緒影響,理性戰勝市場。 第一是任何看似不確定的事物,背後總有某種規律性。這種規律往往是以數學模型的形式表達出來的。愛德華·索普利用概率論推導出基本策略,然後結合凱利公式進行資金管理,進一步提出計點的制勝策略。賭場遊戲是這樣,投資領域也是這樣。 第二是計算能力大大拓展了人類認知的邊界。本書誕生於20世紀60年代是有原因的。20世紀五六十年代是電子計算機萌芽和初步發展的年代。愛德華·索普正是運用IBM 704電腦,計算出了21點制勝策略的詳細表格。當時,IBM 704的計算能力是12000 FLOPS(每秒所執行的浮點運算次數),剛好能夠解決21點這類決策問題。而目前最快的大型計算機神威太湖之光的計算能力是93千萬億(93×1015)FLOPS,相當於IBM 704的7.75萬億倍(7.75×1012)!目前的計算能力,再配合軟件和算法的進步,人類就能攻克複雜度極高的領域。例如,2016年3月,谷歌的阿爾法狗就戰勝了圍棋世界冠軍李世石。 第三是軟硬件的集成能力極爲關鍵。讓我喫驚的是,愛德華·索普的同事也是“智能硬件”好手。他和其他頂尖科學家、工程師一起開發了便攜式設備,破解了賭場的百家樂和輪盤賭。他還開發出了便攜式21點計點設備,使得賭客可以不用人腦而是用設備記憶出牌點數。這種軟硬件的集成能力,其實是現代人工智能領域的金融科技、智慧醫療、無人駕駛等先進技術的基礎。 對於想去境外賭場娛樂的普通玩家,我可以坦率地告訴你們,“擊敗莊家”的時代已經過去,這本寫於1961年的書不可能成爲遊戲指南。目前,由於賭場普遍採用6~8副牌,並且荷官頻繁洗牌,計牌策略已經基本失效。
很不通俗易懂,但真有乾貨,只是太不對讀者友好,看在乾貨份上推薦,有耐心看完定有收穫。