Python – 繪製選擇權的風險曲面 (Risk Profile)
衍生性商品的風險管理中，透過泰勒展開式將影響選擇權的風險因子 - 標的物價格 (Price)、波動率 (Volatility)、存續時間 (Time) 等拆解出來。交易選擇權時需要分析了解風險的分布以決定調整風險的時間與幅度。本文將風險係數繪製為風險曲面 (Risk Profile)。文中範例皆以 Python 編寫。
財務工程做什麼？ – 解構黑盒子
財務領域相當的廣泛，有人研究最佳化投資組合的建立模式，有人研究市場微結構，試圖從密集的資訊中找出市場規律性，更有人致力於基礎理論、模型的建立。有太多的領域我們無法一一道盡並深入探討，本文我們將從另一個面向 – 解構黑盒子，從管理與交易的角度介紹 Quant 的工作性質。
衍生性商品風險管理 Derivatives Risk Management
研究單位希望能找到正確的評價模型、交易單位希望能解讀市場的價格、風控單位則希望能掌握公司持有部位的風險。這些通常隱含了許多調校、插補、最佳化等複雜的數值運算，但回到源頭，其實每個單位想要知道的只是：當市場發生變化時，衍生性商品部位的價值將會發生什麼變化。