通俗解释
核心概念
Gamma 衡量标的价格变化时,Delta 如何变化。如果将 Delta 比作速度,Gamma 就是速度的变化。
Gamma 较高,意味着期权敞口可能迅速改变。这在行权价附近及临近到期时往往很重要:标的价格的小幅变化,就可能使期权从不太可能以实值到期,变为较可能以实值到期。
Gamma 本身没有好坏之分。它描述一阶敞口可能有多不稳定。
Delta 是期权价值相对于标的价格的斜率。Gamma 衡量标的价格变化时该斜率如何改变,也就是价值关系的曲率。它的单位是标的价格每变化一个货币单位所带来的 Delta 变化,因此不能将它看作另一项直接的价格敏感度。
在无股息的 Black–Scholes 模型中,输入相同的欧式看涨和看跌期权多头具有相同的正 Gamma。空头持仓会使持仓 Gamma 的符号反转。
示例解析
为什么 Delta 不会必然保持稳定
假设一份期权的 Delta 为 0.50,且 Gamma 较高。标的价格小幅变化,就可能使 Delta 很快接近 0.60 或 0.40。
只看起始 Delta 的读者,可能低估持仓的方向性增强得有多快。
Gamma 提醒我们:风险度量本身也会变化。
在假设的起始 Delta 为 0.50 的基础上,再假设 Gamma 为每英镑 0.04。标的上涨 £0.50 时,Delta 的局部变化约为 0.04 × 0.50 = 0.02。因此,在其他输入不变的情况下,更新后的 Delta 估计为 0.52。
相应的期权价值二阶估计则不同:0.50 × £0.50,加上二分之一乘以 0.04 再乘以 £0.50 的平方,得到每单位期权 £0.255。在这项示意性的局部展开中,额外的 £0.005 是曲率的贡献。
| 起始 Delta |
0.50 |
| 每英镑 Gamma |
0.04 |
| 标的价格变化 |
+0.50 英镑 |
| 近似的新 Delta |
0.52 |
| 二阶价值变化 |
每单位 +0.255 英镑 |
理解结果
上涨与下跌时,曲率都重要
无论标的上涨还是下跌,价值二阶项中的价格变化平方都为正。对于 Gamma 为正的期权多头,曲率项使价值高于起始直线切线所给出的结果。这描述的是模型价值曲线的形状,并不意味着交易利润有保证。
Gamma 可能使原先较小的方向敞口迅速改变。因此,它有助于解释为什么一个此前在局部看似平衡的持仓,在价格变化后会具有不同的敏感度。重新估算敏感度会改变度量结果,但任何实际调整还会面临成本和市场约束。
局限与假设
局部展开不是完整的重新估值
本例使用起始 Delta 和 Gamma,并有意选用小幅变化。两项敏感度都可能在变化过程中改变;波动率或时间若同时变化,还会产生计算中未包括的影响。完整的模型重新估值与可成交的市场价格也并不相同。
可选公式要求价格、行权价、以年化小数表示的波动率以及以年为单位的时间均为正,并假设欧式行权、无股息,以及恒定的模型利率和波动率。临近到期时,行权价附近的敏感度可能变得陡峭;笼统地说临近到期时所有位置的 Gamma 都会上升,会造成误导。该公式不直接用于到期时刻。
常见误区
以为 Gamma 只与专业人士有关
Gamma 看起来技术性较强,但其基本含义并不难理解。它告诉读者,当前显示的 Delta 可能保持稳定,还是可能大幅变化。
如果想理解标的价格接近行权价时,为什么期权价格的变化速度可能加快,这个概念就有帮助。
Gamma 乘以价格变化,估计的是 Delta 的变化。把该结果当作价格变化,会混淆单位,也遗漏价值二阶近似所需的二分之一系数和价格变化平方项。
公式概览
假设欧式行权、无股息,且 S、K、sigma 和 T 均为正;时间 T 以年为单位,sigma 为年化小数,r 为连续复利年利率。利率和波动率是恒定的模型输入;不考虑价格跳跃和交易摩擦。不要将这些表达式直接用于到期时刻或零波动率的情形。
N 为标准正态分布的累积分布函数,n 为其概率密度函数。公式描述期权多头的模型价值;持仓的正负方向会改变敞口。
Gamma
Gamma 等于 d1 处的标准正态密度,除以 S、sigma 和 T 的平方根的乘积。
- 期权价值对标的价格的二阶敏感度。
- d1 处的标准正态密度。
- 当前标的价格。
- 假设的年化波动率。
- 以年为单位的剩余到期时间。
当 n(d1) 较高且分母较小时,该表达式的值最大。
可选推导
查看推导过程
最简洁的推导从 Delta 出发,再运用链式法则。
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01
从 Delta 出发
对于无股息的看涨期权,Delta 为 N(d1)。看跌期权的 Delta 为 N(d1) 减 1。
起点
看涨期权的 Delta 等于 d1 处的标准正态累积分布函数值。
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02
对 Delta 关于 S 求导
N(d1) 的导数等于 n(d1) 乘以 d1 的导数。
链式法则
Gamma 等于 Delta 对 S 的导数,也等于 d1 处的标准正态密度乘以 d1 对 S 的导数。
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03
代入 d1 的导数
d1 中只有 ln(S/K) 随 S 改变,因此得到简洁的分母。
输入的导数
d1 对 S 的导数等于 1 除以 S、sigma 和 T 的平方根的乘积。
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04
理解结果
看涨和看跌期权的 Gamma 相同,因为两者的 Delta 仅相差常数 1。
Gamma 结果
看涨期权的 Gamma 等于看跌期权的 Gamma,等于 d1 处的标准正态密度除以 S、sigma 和 T 的平方根的乘积。
自测
检查你的理解
示例中更新后的 Delta 估计是多少?
0.52:起始 Delta 0.50,加上每英镑 0.04 的 Gamma 乘以 £0.50 的价格变化。这是在其他输入保持不变时的局部估计。
为什么曲率对价格的贡献为 £0.005,而不是 £0.02?
价值展开使用二分之一 × Gamma × 标的价格变化的平方。Gamma × 价格变化估计的是 Delta 的变化,两者单位不同。
正 Gamma 能保证正的投资收益率吗?
不能。期权本身有价格,其他输入会变化,成本和时间也有影响。Gamma 描述曲率,并非策略的盈利能力。
学习应用
这个概念可以帮助理解什么
Gamma 帮助读者理解,为什么标的价格接近重要行权价时,期权风险度量所显示的方向性可能增强。
声明
仅供教育学习
本文仅供信息参考与教育学习。期权涉及风险,并不适合所有投资者。本文不构成买入、卖出、卖出开仓或交易期权的建议。