CN101432773A - 给金融工具定价的方法和系统 - Google Patents

给金融工具定价的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN101432773A
CN101432773A CNA2006800207250A CN200680020725A CN101432773A CN 101432773 A CN101432773 A CN 101432773A CN A2006800207250 A CNA2006800207250 A CN A2006800207250A CN 200680020725 A CN200680020725 A CN 200680020725A CN 101432773 A CN101432773 A CN 101432773A
Authority
CN
China
Prior art keywords
price
option
market
group
transaction information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CNA2006800207250A
Other languages
English (en)
Inventor
大卫·葛森
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SuperDerivatives Inc
Original Assignee
SuperDerivatives Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SuperDerivatives Inc filed Critical SuperDerivatives Inc
Publication of CN101432773A publication Critical patent/CN101432773A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

本发明的一些说明性实施方案包括给金融工具定价的方法和/或系统。该方法可以包括：接收多个交易的金融工具的交易信息，所述交易信息包括涉及相应于多个交易的金融工具的多个市场价格的交易信息；根据预定标准确定至少一组市场参数值，所述预定标准涉及多个组的一个或更多所述多个市场价格以及多个组的一个或更多模型价格，通过使用交易信息的定价模型来为所述至少一组市场参数值计算模型价格；以及根据所述至少一组市场参数值，利用定价模型来估算金融工具的价格。

Description

给金融工具定价的方法和系统
相关申请的交叉引用
本申请要求于2005年4月11日提交的美国临时申请No.60/669,903的优先权，其全部公开内容在这里通过引用被并入。
技术领域
本发明大体涉及金融工具，以及更具体地，涉及用于给金融衍生品定价和/或用于提供自动交易能力的方法和系统。
背景技术
给金融工具定价是一种要求坚实的专门知识和经验的复杂技术。用金融工具如期权进行交易涉及一般由交易人执行的复杂的定价过程。
在本申请的上下文中的术语“期权(option)”广义地定义为具有期权类特性的任何金融工具，例如，包括期权或期权类组成部分的任何金融衍生品。金融工具的种类可以包括涉及一些标的资产的任何类型的期权或期权类金融工具。用在本申请中的资产包括有价值的任何东西、例如有形或无形的、金融或非金融的股票、商品如油、金属或糖、汇率期货、债券期货、气候如在某个地区的温度、信用证衍生品等。例如，如这里所使用的，期权的范围从对单一股票的简单常规期权一直到复杂的可兑换的债券，债券的可兑换性依赖于一些关键因素如天气。
在本申请上下文中的术语“交易所”涉及全世界任何一个或更多的交易所，并且包括可以在这些交易所中交易的所有资产/有价证券。术语“将价格提交至交易所”、“将报价提交至交易所”等等一般指交易人可以在交易所中执行以提交买价和/或卖价用于交易的行为。例如通过经纪人、通过专用通信网络上的在线交易、通过票据交换所系统和/或使用任何其它期望的系统和/或方法可将价格从交易人传送至交易所。
即刻交货(例如，一个或两个营业日)的资产的价格称为现货价格。对于按照期权合同售出的资产，行使价格与期权被行使时执行交易的价格一致。例如，股票期权包括购买和出售股票。现货价格为股票被交易的交易所的当前股票价格。行使价格与期权被行使时购买/出售该股票的价格一致。
为了有利于期权和其他金融工具的交易，做市商对确定的期权提出了买价和卖价(也称为要价)。买价是做市商希望购买期权的价格，而卖价是做市商希望出售期权的价格。在市场实践时，例如对某个期权感兴趣的第一交易人可以向第二交易人请求报价，而不用指明第一交易人是否有兴趣购买或出售期权。第二交易人报出买价和卖价，而不知道第一交易人是否对出售或购买期权感兴趣。做市商可以通过以第一价格购买期权并以比例如高于第一价格的第二价格出售它们而挣得利润。卖价和买价之间的差值称为买卖差价。
买入期权是在某个时间如在某天以确定的价格(“行使价格”)购买资产的权利。卖出期权是在某个时间如在某天以确定的价格出售资产的权利。每种期权都具有期权停止存在的到期时间。在期权到期时间之前，期权的持有者可以根据标的资产的主要的现货价格来确定是否行使期权。如果到期时的现货价格低于行使价格，持有者将选择不行使买入期权而仅仅损失期权本身的成本。然而，如果行使价格低于现货价格，买入期权的持有者将行使以行使价格购买标的资产的权利，获得等于现货价格和行使价格之间的差值的利润。期权的成本也称为期权金(premium)。
远期汇率被定义为约定的期货交易发生时资产的预定价格。远期汇率可以根据资产的当前汇率、在市场上占优势的当前利率、期望股息(对股票)、持有成本(对商品)和/或依赖于期权的标的资产的其他参数而被计算。
平价(ATM)远期期权为其行使价格等于资产的远期汇率的期权。在一些领域，平价远期期权一般称为平价期权，是在货币、商品和利率期权的兑换中的一般术语。平价股票期权实际上是平价现货，即，行使价格为当前的现货汇率。价内买入期权为行使价格低于标的资产的远期汇率的买入期权，而价内卖出期权为行使价格高于标的资产的远期汇率的卖出期权。价外买入期权为行使价格高于标的资产的远期汇率的买入期权，而价外卖出期权为行使价格低于标的资产的远期汇率的卖出期权。
本申请的上下文中的新型期权为通用名称，其指除了标准的常规期权外的任何类型的期权。尽管某些类型的新型期权被广泛而频繁地交易了很多年，并且今天仍然在交易，其他类型的新型期权在过去使用过，但是今天不再使用了。目前，最一般的新型期权包括“界限”期权、“数字”期权、“二元”期权、“部分界限”期权(也称为“窗口”期权、“平均”期权、“复合”期权和筐投期权(“quanto”option)。一些新型期权可被描述为标准(常规)期权的复杂形式。例如，界限期权为在确定的一段时间期间赢利取决于标的资产的价格是否达到某一水平的新型期权，该水平在下文中称为“触碰(trigger)”。期权的“赢利”被定义为期权的持有者在其到期时获得的现金。一般有两种类型的界限期权，即，失效期权和生效期权。失效期权是当现货价格达到触碰时就终止的期权。生效期权只有在标的资产的价格达到触碰时才开始存在。注意，具有行使价格K和触碰B的失效期权和具有行使价格K和触碰B的生效期权的组合效果等价于具有行使价格K的相应的常规期权，失效期权和生效期权都具有相同的到期时间。因此，通过给相应的失效期权和常规期权定价可给生效期权定价。类似地，一触即付期权可以分解为两个生效买入期权和两个生效卖出期权，双不触期权可以分解为两个双失效期权，等等。应认识到，在本领域中有很多其他类型的新型期权。
某些类型的期权如常规期权一般可以分类为欧式或美式。欧式期权只有在其到期时才可行使。美式期权可以在购买后和到期前的任何时间行使。例如，美式常规期权具有以上描述的常规期权的所有特性，具有拥有者可以在直到并包括期权到期日的任何时间行使期权的附加特性。如本领域所公知的，在到期之前行使美式期权的权利使美式期权比相应的欧式期权更昂贵。
一般，在本申请中，术语“常规(vanilla)”指欧式常规期权。欧式常规期权是最普通的交易期权；它们既可以在交易所和在场外(OTC)交易。美式常规期权在交易所更普遍，并且通常更难定价。
美国专利5,557,517(“’571专利”)描述了一种在确定的交易所中给美式常规期权定价而用于交易的方法。该专利描述了一种给买入和卖出美式常规期权定价的方法，其中，期权的价格取决于做市商要求的恒定的利润或佣金。
’517专利的方法忽略了可能影响除了标的资产的当前价格之外的期权价格的数据，因此该方法可能导致严重的错误，例如负期权价格的荒谬结果。该方法显然不能同美式常规期权在实际市场上被定价的方式竞争。
布莱克-斯克尔斯(Black-Scholes，简称为BS)模型(发展于1973年)为一种被广泛接受的为期权估价的方法。该模型根据支出概率计算期权的理论值(TV)，其一般用作接近期权价格的起始点。如本领域所公知的，该模型基于资产的现货价格的变化一般遵循布朗(Brownian)运动的假定。使用也称为随机过程的这样的布朗运动模型，我们可解析地或用数字计算任何类型的金融衍生品的理论价格，如对上面讨论的新型期权的情况。例如，通过模拟技术如1977年由Boyle引入的蒙特卡洛(Monte-Carlo)方法来计算复杂金融衍生品的理论价格是普遍的。这样的技术在计算期权的理论值方面可能是有用的，假定正在使用的计算机强大到足以处理所涉及的所有计算。在模拟方法中，计算机为在交易时刻开始并在期权到期时刻终止的标的资产产生很多传播路径。每个路径是分离的而且一般遵循布朗运动概率，但是通过减小标的资产的每次活动之间的时延可尽量密集地生成。因此，如果期权是与路径有关的，则每个路径被遵循并且只有满足期权条件的路径被考虑。每个这样的路径的最终结果被总结而产生衍生品的理论价格。
为计算欧式常规期权的理论价格而导出最初的布莱克-斯克尔斯模型，其中，期权的价格由相对简单的公式描述。然而，应该理解，本申请中对布莱克-斯克尔斯模型的任何引用指布莱克-斯克尔斯模型或任何其他适当的模型的使用，所述模型用于评估标的资产的行为例如采取随机过程(布朗运动)和/或用于计算包括新型期权的任何类型的期权的价格。此外，本申请是获得期权理论值的一般而独立的方法。利用任何类型的模拟方法或任何其他可利用的技术可解析地用数字导出该理论值。
例如，美国专利6,061,662(“’662专利”)描述了一种根据历史数据利用模特卡洛方法来计算期权的理论价格的方法。’662专利的模拟方法利用具有预定分布函数的随机历史数据，以便计算期权的理论价格。’662专利中的实施例用来说明该方法产生的结果非常类似于通过将模特卡洛模型应用于常规期权而获得的结果。不幸地是，即使为了理论计算的目的，仅仅基于历史数据的方法对模拟金融市场是不恰当的。例如，用于期权计算的最重要的参数之一是标的资产的波动率，其为对标的资产的价格和/或比率可以如何波动的测量。众所周知，金融市场使用标的资产的波动率的预期或期望值，其通常显著地偏离历史数据。用市场术语，期望波动率通常称为“隐含波动率”，并且不同于“历史波动率”。例如，在重大事件如战争风险之前以及预料有金融危机或在金融危机期间，隐含波动率往往比标的资产的历史波动率高得多。
本领域的技术人员应认识到，布莱克-斯克尔斯模型是一种有限的近似，其产生的结果可能与实际市场价格相差甚远，因此，交易人一般必须对布莱克-斯克尔斯模型添加修正。例如，在外汇交易(FX)常规市场以及在基本金属中，用波动率术语的市场交易和期权价格的换算通过布莱克-斯克尔斯公式的使用而执行。实际上，交易人一般称利用布莱克-斯克尔斯模型为“利用具有错误模型的错误波动率来获得正确的价格”。
为了调整BS价格，在常规市场中，交易人对不同的行使价格使用不同的波动率，即，不是对每个到期日的每个资产使用一个波动率，交易人可以根据行使价格对给定资产使用不同的波动率。这种调节称为波动率“微笑”调节。在本上下文中，术语“微笑”的起因是波动率与行使价格的关系曲线的典型形状，其类似于扁平的“U”形(微笑)。
短语“衍生品的市场价格”在这里用于区别开由一些已知模型如布莱克-斯克尔斯模型产生的单值和在实际市场中交易的实际买价和卖价。例如，在一些期权中，市场买方可以两倍于布莱克-斯克尔斯模型价格，而卖方可以三倍于布莱克-斯克尔斯模型价格。
很多新型期权以支出的不连续性因而在接近触碰时一些风险参数中的不连续性为特征。这种不连续性阻止过于简单的模型如布莱克-斯克尔斯模型考虑在风险管理期权中的困难。此外，由于一些新型期权的特殊形式，可能存在与重新避开一些风险因素有关的相当大的交易成本。现有模型如布莱克-斯克尔斯模型忽略了这样的风险因素。
在计算期权价格和修正中可考虑很多因素。(在这里术语“因素”广泛地用作与附属期权有关的任何可计量的或可计算的值。)一些值得注意的因素被如下定义。
波动率(“Vol”)是对资产实现的利润(return)(例如，每日利润)的波动的测量。波动率水平的指示可以由历史波动率而获得，即，对某段过去时期的资产的每日利润的标准偏差。
然而，市场根据反应未来标准偏差的市场前景的波动率来进行交易。反应市场前景的波动率称为隐含波动率。为了购买/出售波动率，我们一般用常规期权进行交易。例如，在外汇交易市场，对频繁使用的期权日和货币对，用户可以例如通过屏幕如RETUTERS、Bloomberg或者直接从FX期权经纪人处实时地得到ATM常规期权的隐含波动率。
如上所述，波动率微笑与对行使价格的隐含波动率的特性有关，即，隐含波动率是行使价格的函数，其中ATM行使价格的隐含波动率是市场上给定的ATM波动率。一般，作为行使价格的函数，隐含波动率的曲线显示看上去像微笑的最小值。例如，对于货币期权，最小值往往相对接近于ATM行使价格。在股票期权中，最小波动率往往明显地小于ATM行使价格。
Detal为响应于标的资产的价格变化的期权价格的变化率；换句话说，它是相对于现货价格的期权价格的偏导数。例如，25delta买入期权定义如下：如果对一个单位的标的资产买入期权相反，0.25个单位的标的资产被卖出，那么对于标的资产价格的微小变化，假定所有其他的因素未变化，由持有0.25个单位的资产而产生的期权价格和利润或损失的总变化为零。
Vega是期权价格的变化率或响应于波动率变化的其他导数，即，相对于波动率的期权价格的偏导数。
波动率凸度(volatility convexity)为相对于波动率的价格的第二偏导数，即，相对于波动率的Vega的导数，表示为dVega/dVol。
具有行使价格K和触碰(或界限)B的价内失效期权/生效新型期权的内在价值(IV)被定义为IV＝|B-K|/B。有时，价内失效期权/生效期权还分别称为反向失效期权/生效期权。对于买入期权，内在价值远大于零，并且资产现货价格大于行使价格除以现货价格。换句话说，价内失效期权的内在价值是在界限处的相应常规期权的内在价值，并且表示在触碰附近的支出不连续的水平。
风险逆转(RR)是具有相同的delta(在相反的方向)的买入期权和卖出期权的隐含波动率之间的差值。货币期权市场中的交易人一般使用deltaRR，其为25 delta买入期权和25 delta卖出期权的隐含波动率之间的差值。因此，25delta RR可以如下计算：
25 delta RR＝implied vol(25 delta call)-implied vol(25 delta put)
25 delta RR可以相应于购买25 delta买入期权和出售25 delta卖出期权的组合。因此，25 delta RR可以这样的组合的Vega相对于现货价格的斜率为特征。因此，25 delta RR的价格可以表现Vega斜率的价格的特征，因为按当前现货价格的25 delta RR的凸度为零。因此，如上定义的25 deltaRR可以用于给斜率dVega/dspot定价。
勒束式价格可以表示为行使价格高于ATM的买入期权与行使价格低于ATM行使价格的卖出期权的隐含波动率的平均值，买入期权和卖出期权一般具有相同的delta。例如：
25delta期权＝0.5(隐含波动率(25delta买入))+implied vol隐含波动率(25delta卖出)
25delta勒束式期权可以在当前现货价格处Vega相对于现货价格实际上没有斜率为特征，但是有很多凸度(即，当波动率变化时Vega的变化)。因此它用于给曲度定价。
因为平价波动率可能总是已知的，给蝶式期权报价更普遍，其中，我们购买一个单位的勒束式期权并出售2个单位的ATM 25期权。在一些资产如货币中，勒束式/蝶式期权根据波动率被报价。例如：
25delta蝶式期权＝0.5*(隐含波动率(25delta买入))+隐含波动率(25delta卖出)-ATM波动率
给蝶式期权报价更普遍而不是勒束式期权的原因是蝶式期权提供了一种几乎没有Vega但有显著凸度的策略。因为蝶式期权和勒束式期权通过总是已知的ATM波动率而关联，它们可以可交替地使用。根据25deltaRR和25delta勒束式期权可确定25delta卖出期权和25delta买入期权。ATM波动率、25delta风险逆转和/或25delta蝶式期权可以例如称为“波动率参数”。波动率参数可以包括任何附加的和/或可选的参数和/或因素。
也称为杠杆作用的杠杆比率是具有界限的新型期权和具有相同行使价格的相应常规期权之间的价格差。应该注意，常规期权总是比相应的新型期权更加昂贵。
买卖差价是金融衍生品的买价和卖价之间的差值。在期权的情况下，买卖差价可以例如根据波动率或者根据期权的价格表示。例如，交易所交易的期权的买卖差价用价格术语(如，分币等)被报价。给定期权的买卖差价取决于期权的具体参数。总而言之，期权风险的管理越难，该期权的买卖差价就越大。
为了报出价格，交易人一般试图计算他们希望购买期权(即，买方)的价格和他们希望出售期权(即，卖方)的价格。很多交易人没有用于计算买价和卖价的计算方法，所以交易人一般依赖于直觉、包括改变期权的因素以察看它们如何影响市场价格的试验以及过去的经验，这些被认为是交易人的最重要的工具。
交易人所面对的一个难题是买卖差价应该有多大。提供太大的差价减弱了在期权市场中的竞争能力，并且被认为是不合格的，然而，太小的差价可能导致交易人的损失。在确定提供什么价格时，交易人需要确保买卖差价是合适的。这是定价过程的一部分，即，在交易人决定在哪里安排买价和卖价之后，他/她需要考虑作为结果的差价是否是适当的。如果差价不合适，交易人需要改变买价或卖价中的任一个或者两者，以便显示合适的差价。
与OTC市场中的买卖差价相比，在交易所中报价的期权价格一般具有相对大的差价，其中银行的交易人一般通过经纪人彼此进行交易。此外，交易价格一般相应于期权的小国有金额量(份额)。交易人有时通过建议对相对小额的期权的买价或者卖价可改变期权的交易价格。这可以导致以偏离的方式变形的交易价格。
与交易所相反，OTC市场在流动性方面具有较大的“范围(depth)”。而且，在OTC市场中交易的期权不受特定的行使价格和在交易所中交易的期权的到期日的限制。此外，有很多不支持在交易所中所报的价格的做市商。这样的做市商可能指示不同于交易所价格的价格。
以大差价给期权的交易价格报价的一个原因是，相应于很多不同行使价格和很多不同日期的期权的价格可以例如响应于标的资产价格的每次变化而非常频繁地变化。结果，例如每当标的资产的价格变化时，向交易所提供买价和要价的人就必须不断地同时更新大量的买价和要价。为了避免这个冗长乏味的行为，利用不需要频繁更新的“安全”买价和要价是最优选地。
发明内容
本发明的一些说明性实施方案包括给金融工具如金融衍生品定价的方法和/或系统。
根据本发明的一些说明性实施方案，给涉及标的资产的金融工具定价的方法可以包括：接收涉及标的资产的多个交易的金融工具的交易信息，交易信息包括涉及相应于多个交易的金融工具的多个市场价格的交易信息；根据预定标准确定至少一组市场参数值，所述预定标准涉及多个组的一个或更多所述多个市场价格以及多个组的一个或更多模型价格，通过使用交易信息的定价模型来为所述至少一组市场参数值计算模型价格；以及/或者根据至少一组市场参数值，利用定价模型来估算金融工具的价格。
根据本发明的一些说明性实施方案，金融工具的价格的估算可包括：根据至少一组市场参数值来确定相应于金融工具的一组估算的参数值；以及根据一组估算的值，利用定价模型来估算金融工具的价格。
根据本发明的一些说明性实施方案，根据预定标准确定一组市场参数值的所述步骤可以包括：根据相应于多个组的市场价格和多个组的模型价格的多个差值可确定一组市场参数值。
根据本发明的一些说明性实施方案，一组市场参数值的确定可以包括：最小化多个差值的加权组合。例如，该方法可以包括：分别将多个加权值分别分配给多个差值。该方法可以包括例如根据所述组的市场价格中的一组中的一个或更多市场价格和标的资产的市场价格之间的关系来确定至少一个加权值。
根据本发明的一些说明性实施方案，多个组的市场价格可以包括例如分别相应于多个行使价格的多个组的市场价格。多个组的模型价格可以包括例如分别相应于多个行使价格的多个组的模型价格。
根据本发明的一些说明性实施方案，至少一组市场参数值可以包括例如分别相应于多个到期日的多个组的市场参数值。接收交易信息可以包括例如接收相应于多个到期日的交易的金融工具的交易信息。
根据本发明的一些说明性实施方案，金融工具可以包括金融衍生品。例如，金融衍生品可以包括期权。金融衍生品可以具有例如预定的行使价格和预定的到期日。
根据本发明的一些说明性实施方案，涉及多个市场价格的交易信息可以包括通过波动率表示的交易信息。
根据本发明的一些说明性实施方案，标的资产可以包括例如股票、债券、商品以及利润率等。
根据本发明的一些说明性实施方案，多个市场价格可以包括例如买价、卖价、最终交易价格、买卖差价等。
根据本发明的一些说明性实施方案，一组市场参数值可以包括波动率、平价波动率、风险逆转、蝶式期权以及勒束式期权中的一个或更多的值。
根据本发明的一些说明性实施方案，本方法还可以包括例如根据交易信息来确定涉及标的资产的预定比率的值。比率可以包括例如分红率和商品持有率。
根据本发明的一些说明性实施方案，接收交易信息可以包括从交易所接收交易信息。本方法可以包括例如根据金融工具的估算价格来向交易所播送买价和/或卖价。
根据本发明的一些说明性实施方案，本方法可以包括：根据至少一组市场参数值，利用定价模型来分别估算多个选择的金融工具的多个价格。
根据本发明的一些说明性实施方案，多个金融工具可以包括金融工具。
根据本发明的一些说明性实施方案，给涉及标的资产的金融工具定价的系统可以包括：服务器，其接收涉及标的资产的多个交易的金融工具的交易信息并提供相应于金融工具的估算价格的输出，所述交易信息包括涉及相应于多个交易的金融工具的多个市场价格的交易信息；以及处理器，其与服务器联系，以根据预定标准计算至少一组市场参数值，并根据至少一组市场参数值利用定价模型来计算金融工具的估算价格，所述预定标准涉及多个组的一个或更多所述多个市场价格以及多个组的一个或更多模型价格，通过使用交易信息的定价模型来为所述至少一组市场参数值计算模型价格。
附图说明
在说明书的结束部分特别指出并清楚地主张被认作为本发明的主题。然而，当随同附图阅读时，通过参考下列详细说明，可以最好地理解本发明关于构造和操作方法的方面以及其中的目的、特征和优点，其中：
图1为根据本发明的一些说明性实施方案的给金融工具定价的方法的流程图的示意图；
图2为根据本发明的一些说明性实施方案的确定一个或更多市场波动率参数的方法的流程图的示意图；
图3为根据本发明的说明性实施方案的确定一个或更多估算的数据参数的方法的示意图；
图4为根据本发明的一些说明性实施方案的给金融工具定价的系统的示意图；
图5为根据本发明的第一说明性实施方案描绘交易买价、交易要价、交易中间价(mid price)以及确定的中间价分别与期权的行使价格的关系曲线图；
图6为根据本发明的第二说明性实施方案描绘交易买价、交易要价、交易中间价以及确定的中间价分别与期权的行使价格的关系曲线图；以及
图7为根据本发明的第三说明性实施方案描绘交易买价、交易要价、交易中间价以及确定的中间价分别与期权的行使价格的关系曲线图。
应认识到，为了说明的简洁和清楚，附图中所示的元件不必精确地或者按比例绘出。例如，为了清楚起见，一些元件的尺寸可以相对于其他元件扩大，或者在一个功能块或元件中包括几个物理组件。进一步地，在认为适当的场合，参考号可以在附图中重复以表示相应的或类似的元件。此外，附图中所示的一些功能块可以组合成单一的功能。
具体实施方式
在下列详细说明中，阐述了很多具体细节以便提供本发明的彻底理解。然而，本领域的技术人员应该理解，本发明在没有这些具体细节的情况下也可以实践。在其他情况下，可以不详细描述公知的方法、程序、器件及电路，以便使本发明不难理解。
按照对计算机存储器中的数据比特或二进制数字信号操作的算法和符号表示法来表示下列详细说明的一些部分。这些算法说明和表示法可以是被数据处理领域的技术人员使用的技术，以将他们工作的内容传达给本领域的其他技术人员。
算法在这里通常被认为是产生期望结果的有条理顺序的行为或操作。这些行为或操作包括物理量的物理操作。通常，尽管不是必须的，这些量采取能够被存储、传送、组合、比较和否则被处理的电或磁信号的形式。主要是由于通用的原因，将这些信号称为比特、值、元素、符号、字符、项、数字等证明有时是方便的。然而，应该理解，所有这些以及类似的术语都与适当的物理量有关，并且仅仅是应用于这些量的方便的标志。
除非特别另作说明，如根据下列讨论很明显，应理解，整个说明书讨论使用例如“处理”、“计算”、“估计”、“确定”等来指计算机或计算机系统或类似的电子计算设备的操作和/或处理，这些设备将计算系统的寄存器和/或存储器中表示为物理量如，电子量的数据转换为在计算系统的存储器、寄存器或其他这样的信息存储、传送或显示设备中类似地表示为物理量的其他数据。此外，术语“多个”可以在整个说明书中用来描述两个或更多的器件、设备、元件、参数等。
本发明的实施方案可以包括用于执行这里的操作的装置和/或系统。这些装置/系统可以为了期望的目的而特别构造，或者它们可以包括由存储在计算机中的计算机程序选择性地启动或重新配置的通用计算机。这样的计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，例如但不限于包括软盘、光盘、CD-ROM、磁光盘的任何类型的磁盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁卡或光卡、动态RAM(DRAM)、  同步DRAM(SD-RAM)、闪存、易失性存储器、非易失性存储器、高速缓冲存储器、缓冲器、短期存储器单元、长期存储器单元或适于存储电子指令以及能够连接至计算机系统总线的任何其他类型的介质。
这里介绍的程序和显示器不固有地与任何特定的计算机或其他装置有关。根据这里的教导，各种通用系统可以与程序一起使用，或者构建更专业化的装置以执行期望的方法证明可能是方便的。根据以下说明，用于各种这些系统的期望结构将很明显。此外，本发明的实施方案未参考任何特定的程序设计语言来描述。应认识到，各种程序设计语言可以用于实现如这里所述的本发明的教导。
这里在用于计算金融工具例如股票期权的市场价格(MP)，即，市场价值的模型的场景中描述了本发明的一些说明性实施方案。然而，应认识到，根据本发明的模型可以应用于其他金融工具和/或市场，并且本发明不限于股票期权。本领域的技术人员可以将本发明应用于其他期权和/或期权类金融工具，例如关于利率期货的期权、关于商品的期权和/或关于非资产工具的期权例如关于天气的期权等，其中，变更可能是必要的以适应给定金融工具的独特的因素。
本发明的一些说明性实施方案包括根据相应于一个或更多交易期权的交易信息而给确定的期权例如具有预定行使价格K和预定到期日T的股票的常规期权定价的方法和/或系统，如下所述。
根据本发明的一些说明性实施方案，预定的定价模型可以用于确定期权的表示为P(K，T)的价格。定价模型可以基于一个或更多的模型参数，例如波动率参数和/或一个或更多期望的参数，这些参数可以根据相应于一个或更多交易期权的信息被确定，如下所述。
根据本发明的一些说明性实施方案，相应于一个或更多交易期权的信息可以包括例如表示PEx(Ki，Tj)的多个交易价格，PEx(Ki，Tj)例如与相应于多个行使价格的多个买价和/或卖价以及多个到期日有关，行使价格和到期日分别表示为Ki和Tj。
根据本发明的一些说明性实施方案，相应于交易期权的信息可以根据预定标准来确定一个或更多的模型参数。例如，相应于交易期权和一个或更多的模型参数的表示为P(Ki，Tj)的多个模型价格可以被确定。可以确定一个或更多的模型参数，使得交易价格PEx(Ki，Tj)和模型价格P(Ki，Tj)之间的差值相对减小，例如被最小化，如以下详细描述的。如以下详细描述的，定价模型接着可以例如与一个或更多的确定的模型参数一起使用，以给任何一个或更多的期望的期权定价。
参考图1，其简要示出根据本发明的一些说明性实施方案给金融工具如确定的期权定价的方法的流程图。
如功能块102所示，本方法可包括接收相应于一个或更多交易期权的交易信息。交易信息可以基于例如在市场上不断交易的资产，并且其价格可用不同的形式接收。例如，交易信息可以从由诸如REUTERS、Bloomberg、Telerate等公司提供的市场数据的屏幕、直接地或间接地通过例如第三方卖主从交易所、和/或在电话或网络上直接地从经纪人等处接收。
根据本发明的一些说明性实施方案，交易信息可以包括例如场外(OTC)交易信息和/或相应于一个或更多交易期权的交易信息，例如与确定的期权具有相同的标的资产的一个或更多的交易期权。交易信息可以相应于例如一系列表示为Ki的行使价格，其中，i＝1...n；以及一系列表示为Tj的到期日，其中，j＝1...m。对于具有到期日Tj和行使价格Ki的每个期权，交易信息可以包括例如表示为Pbid的买价和/或表示为Pask的要价。交易信息还可以包括分别表示为S的标的资产的价格(“现货价格”)和/或表示为F(Tj)的在日期Tj的标的资产的一个或更多期货价格。交易信息可以额外地或可选地包括与交易的期权有关的任何其他期望的信息。
如功能块104所示，本方法可以包括：根据本发明的一些说明性实施方案，例如根据预定标准来确定相应于一个或更多到期日Tj的一个或更多的市场数据参数，如下详细所述。
如功能块106所示，确定市场数据参数可以包括：根据预定标准来确定相应于一个或更多到期日Tj的一个或更多的市场波动率参数。如下所述，根据交易信息使用给金融衍生品定价的方法可确定市场波动率参数。
例如这里所述的本发明的一些说明性实施方案可以涉及利用定价模型给期权定价，这可以基于一个或更多的波动率参数。然而，本领域的技术人员应认识到，根据本发明的其他实施方案，可以使用任何其他期望的定价模型，例如额外地或可选地，基于任何其他适当参数的定价模型。例如，定价模型可以基于具有预定数量的N个系数的多项式例如抛物线，其可以适于例如布莱克-斯克尔斯模型的波动率。
根据本发明的说明性实施方案用于给金融衍生品例如交易期权定价的方法和/或系统的某些方面在国际申请PCT/IB01/01941中被描述，该申请于2001年10月13日提交，名称为“METHOD AND SYSTEM FORPRICING FINCIAL DERIVATIVES”，并于2003年4月24日作为PCT出版物WO 03/034297(“引用1”)公布，其公开内容在这里通过引用被全部并入。引用1的一些说明性方面描述了根据相应于交易的金融衍生品的交易信息和/或市场数据参数来确定交易的金融衍生品的MP、市场买价(MPbid)、市场要价(MPask)和/或MP买卖差价(MPspread)的定价模型。期权的MP、MPbid、MPask和MPspread可以被例如如下关联，：
MP＝(MPbid+MPask)/2          (1)
MPspread＝MPask-MPbid        (2)
例如，如引用1中所述，可实现定价模型以确定期权的MP、MPask、MPbid和/或MPspread。基于货币的表示为r的利率，例如根据标的资产可确定期权的MP、MPask、MPbid和/或MPspread，货币的利率可以用于报出标的资产的价值(例如，如果股票的价格以美元报价，那么可以使用在美国一直存放到到期日Tj的通行的利率)；例如，如果标的资产为股票，则为相应于到期日Tj的表示为D(Tj)的分红率，或例如，如果标的资产为商品，则相应于对直到到日期Tj的一段时期的存储成本率的表示为C(Tj)的持有率；期权的到期日的平价(ATM)波动率；和/或相应于期权的到期日的一个或更多的市场波动率参数，例如25deltaRR和/或25delta蝶式波动率参数。本领域的技术人员应认识到，尽管本发明的一些说明性实施方案在这里被描述为使用25delta RR和/或25delta蝶式波动率参数，额外地或可选地，其他实施方案可以涉及使用一个或更多其他的参数，例如一个或更多其他的市场波动率参数，例如任何合适的RR参数、任何合适的蝶式参数和/或两个或更多行使价格的市场波动率的组合。根据例如由定价模型使用的一个或更多的参数，可以使用任何其他的额外和/或可选的参数。例如，可以实现引用1的方法和系统，以确定25delta RR和/或25delta蝶式波动率参数，这些参数产生两个行使价格之间的给定价格差和两个行使价格的给定价格总和。
如这里所述的本发明的一些说明性实施方案可以涉及利用如引用1所述的给金融衍生品定价的定价模型来确定一个或更多的市场数据参数。然而，本领域的技术人员应认识到，本发明的其他实施方案可以额外或可选地实现任何其他适当的定价模型、方法和/或系统，以确定一个或更多的市场数据参数。
如功能块108所示，本方法可以包括根据一个或更多确定的市场数据参数来确定相应于确定的期权的一个或更多估算的数据参数，如以下详细描述的。估算的数据参数可以包括例如相应于确定的期权的到期日T的一个或更多估算的波动率参数，例如估算的ATM、估算的25delta RR和/或估算的25delta蝶式期权。
如功能块110所示，本方法可以包括例如利用引用1中所述的定价模型根据一个或更多估算的数据参数来给确定的期权定价。
本发明的一些说明性实施方案可以涉及交易信息，其可以包括例如交易期权的行使价格。然而，根据本发明的其他实施方案，交易信息可以包括任何额外或可选类型的信息，例如期权的差价。例如根据交易信息的类型，利用任何期望的方法可估算定价模型的一个或更多的参数。例如，交易信息可以包括相应于三个或更多行使价格和相同到期日的市场价格。因此，例如引用1所述的定价模型可以用于确定一个或更多估算的波动率参数，例如ATM波动率、25delta RR、25delta蝶式期权、任何其他的delta RR参数和/或任何其他的delta蝶式参数。接着可以根据所确定的波动率参数来使用定价模型，以给具有例如到期日的一个或更多期权定价，该价格一般接近于三个或更多的行使价格。
参考图2，其简要示出根据本发明的一些说明性实施方案基于预定标准来确定一个或更多参数例如相应于一个或更多预定到期日的市场波动率参数的方法的流程图。尽管本发明不限于这方面，但是可以实现图2的方法的一个或更多操作，以确定相应于一个或更多到期日Tj的一个或更多市场波动率参数，如以上参考图1的功能块106所描述的。
如功能块204所示，本方法可以包括根据交易信息来确定与标的资产有关的利率；例如，如果标的资产为股票时的分红率D(Tj)，或者如果标的资产为商品时的持有率C(Tj)。
根据本发明的一些说明性实施方案，分红率D(Tj)可以根据资产F(Tj)的未来价格例如利用下列等式来确定：
F(Tj)＝S*(1+r*Tj/360)*exp(-Tj*D(Tj)/365)    (3)
类似地，商品持有率C(Tj)可以根据资产F(Tj)的未来价格例如利用下列等式来确定：
F(Tj)＝S*(1+r*Tj/360)*exp(-Tj*C(Tj)/365)    (4)
根据本发明的一些说明性实施方案，交易信息可以包括未来价格F(Tj)。根据这些实施方案，利用例如等式3和/或4可直接确定分红率D(Tj)和/或持有率C(Tj)。根据本发明的其他实施方案，如以下所述，根据任何其他信息和/或利用任何适当的估算方法可确定分红率和/或持有率。根据本发明的一些说明性实施方案，例如如果表示利率如分红率或持有率的一个或更多值被接收为交易信息的一部分，可以不需要确定与标的资产有关的利率。
根据本发明的其它说明性实施方案，交易信息可以不包括相应于一个或更多到期日的一个或更多未来价格。根据这些实施方案，如下所述，可能期望根据一个或更多交易信息的值来确定F(Tj)的值。
根据本发明的说明性实施方案，具有表示为Ka和Kb的两个行使价格的两个期权的交易信息可以用于确定未来价格F(Tj)。因为这样的期权价格可以假定为相对准确的，例如，相应于具有相对最高程度的市场流动性的期权的行使价格Ka和Kb可被选择。因此，例如，行使价格Ka和Kb可选择为最接近现货价格S的两个连续的行使价格，例如，Ka<S，Kb>S。
购买和出售具有相同行使价格和到期日的买入期权和卖出期权可以类似于以相同的行使价格和到期日购买标的资产的远期协议。因此，例如利用下列等式可确定相应于具有行使价格为Ka的期权的远期利率F(Tj)1和/或相应于具有行使价格为Kb的期权的远期利率F(Tj)2：
0.5*(PbidCALL(Ka)+PasCALL(Ka)-(PbidPUT(Ka)+PaskPUT(Ka))＝
                       (F(Tj)1-Ka)/(1+r*Tj/360)            (5)
0.5*(PbidCALL(Kb)+PaskCALL(Kb)-(PbidPUT(Kb)+PaskPUT(Kb))＝
                        (F(Tj)2-Kb)/(1+r*Tj/360)           (5)
其中，PbidCALL(Ka)表示具有行使价格Ka的买入期权的买价；PaskCALL(Ka)表示具有行使价格Ka的买入期权的要价；PbidPUT(Ka)表示具有行使价格Ka的卖出期权的买价；PaskPUT(Ka)表示具有行使价格Ka的卖出期权的要价；PbidCALL(Kb)表示具有行使价格Kb的买入期权的买价；PaskCALL(Ka)表示具有行使价格Ka的买入期权的要价；PbidPUT(Kb)表示具有行使价格Kb的卖出期权的买价；以及PaskPUT(Kb)表示具有行使价格Kb的卖出期权的要价。
根据本发明的一些说明性实施方案，基于远期利率F(Tj)1和F(Tj)2的函数例如根据下列等式的加权平均或简单平均可估算未来价格F(Tj)：
F(Tj)＝0.5*(F(Tj)1+F(Tj)2)               (7)
因此，通过例如利用等式5、6和7估算F(Tj)、将所估算的F(Tj)代入等式3和/或4中以及对D(Tj)和/或C(Tj)求解，可确定分红率D(Tj)和/或持有率C(Tj)。
根据本发明的其他实施方案，根据任何其它期望数量的行使价格可确定未来价格和/或持有率。只根据一个行使价格例如Ka可确定未来价格和/或持有率。可选地，根据多于两个的行使价格例如通过确定相应于多个行使价格的未来价格和/或持有率的平均值可确定未来价格和/持有率。
任何其他适当的方法可以用于确定未来汇率、持有率和/或分红率。例如，根据本发明的一些实施方案，定价模型的参数还可以包括未来价格、持有率和/或分红率。因此，根据交易信息可确定未来价格、持有率和/或分红率，例如类似于可以可确定和/或同时地获得其他参数例如波动率参数的方法，使得相应于所确定的参数的期权价格相对接近于期权的交易价格，如这里所述的。
如功能块206所示，本方法还包括根据预定保准来确定相应于到期日Tj的一个或更多的市场波动率参数。
根据本发明的一些说明性实施方案，确定市场波动率参数可以包括到期日Tj1个相应的行使价格Kq的一系列价格差，其表示为Xq，其中，q＝1...1，并且其中，价格差Xq定义为MP值之间的差值，其可以通过定价模型例如引用1中所述的定价模型利用相应于到期日Tj的一组波动率参数以及具有行使价格Kq的交易期权的的交易价格来确定。例如，Xq可以通过下列等式定义：
Xq＝(MPbid(Kq)+MPask(Kq)-Pbid(Kq)-Pask(Kq))    (8)
根据本发明的一些说明性实施方案，例如利用应用1的定价模型来确定相应于到期日Tj的MP，可以包括确定相应于到期日Tj的买卖差价MPspread(Tj)。利用任何适当的标准可确定ATMspread(Tj)的值。举例来说，ATMspread(Tj)可以被确定为其他函数的组合，例如两个或更多行使价格如最接近于现货价格S的行使价格的买卖差价的平均值可选地，值ATMspread(Tj)可以根据期权的流动性预先设定，例如，对低流动性期权的3％的波动率、对中等流动性期权的2％的波动率以及对高流动性期权的1％的波动率。在例如三个月的时期期间例如根据期权的平均每日交易量可确定期权的流动性。可选地，与标的资产的现货价格S的买卖差价相比或者利用任何其他适当的标准可确定值ATMspread(Tj)。例如，根据典型的买卖差价例如一般在OTC市场上报出的买卖差价可确定ATMspread(Tj)。
如功能块205所示，根据本发明的一些说明性实施方案，确定一个或更多市场波动率参数可以包括最小化1个价格差Xq的组合，如下所述。
一些交易期权可以具有相对高的流动性，因此，这样的期权的交易价格可能相对准确，而其他交易期权可以具有相对低的流动性，因此，这些期权的交易价格可能相对不准确。例如，具有行使价格的期权可以具有等于零的交易买价和相对高且不准确的交易要价，所述行使价格可以与标的资产的现货价格相差得相对很多。这可以导致以下事实：做市商可能对给这样的期权报价不是足够感兴趣，因为它很少被交易，以及/或者跟踪它的价格没有价值。因此，做市商可能不投入必要的时间和资源来确定该期权的更准确的要价。
本上下文中的术语“相对大”可以涉及期权的行使价格和相应的标的资产的现货价格之间的差值。这个差异可以例如根据期权的Delta来估量。例如，根据相应于行使价格的买入期权的Delta可估量现货价格和高于现货价格的行使价格之间的差异。现货价格和低于现货价格的行使价格之间的差异可以根据相应于行使价格的卖出期权的Delta来估量。具有低于例如10％的绝对值的Delta可表示具有相应于这样的Delta值的行使价格的期权可能具有低的流动性。
期权的价格的准确水平可以例如按照基点测量，其中，基点表示期权的国有金额的百分数例如0.01％，即，期权提供权力以按行使价格购买或出售的标的资产的量。买方和卖方一般可以按照基点来协商购买/出售期权。用于这样的协商的最小阶跃单位(step-unit)可以是例如基点的一半或四分之一。在OTC市场中，行使价格接近于ATM行使价格的期权的买卖差价通常可以为例如很少的基点。在美元对日元的一年期的货币期权中，差价可以为例如4-5个基点。在对欧元利率的5×5交易期权中，差价可以为例如6个基点。在一年期的铜币ATM期权中，差价可以为例如20个基点。根据本发明的一些说明性实施方案，与典型的ATM买卖差价相比可测量交易所交易的期权的价格的准确度，例如，ATM买卖差价可以根据OTC市场或基于交易所中期权的历史价格来确定。如果计算的期权的中间市场价格和市场买价和要价(例如，当从OTC经纪人接收和/或在交易所中时)之间的中间价格之间的差值小于典型的ATM差价的10％，或者在预定范围内，例如在OTC市场中期权的相应的典型买卖差价的10％内，则计算的期权的中间市场价格可以定义为准确的。类似地，如果计算的买卖差价在预定范围内，例如，期权的市场买卖差价的15％内，则计算的期权的买卖差价可以是准确的。如果例如计算的期权的中间市场价格和市场买价和要价的中间价格之间的差值在预定范围内，例如在期权的买卖差价的20％-50％之间，则计算的期权的中间市场价格可以定义为不准确的。如果计算的期权的中间市场价格和市场价格的中间价格之间的差值大于预定的差值，例如可以产生套利机会的100％的买卖差价，则期权的价格可以定义为非常不准确的。
如功能块207所示，根据本发明的说明性实施方案，本方法可以包括例如根据相应于行使价格的期望准确度的交易价格来确定一个或更多行使价格的加权值。例如，分别相应于多个行使价格Kq的以Wq表示的多个加权值可被如下确定：
如果Kq≥S，Wq＝delta(CALL(Kq))(9)
如果Kq<S，Wq＝abs(delta(Put(Kq)))
因此，确定一个或更多市场波动率参数可以包括减小例如最小化价格差Xq的加权组合。如下所述，加权组合可以包括例如价格差平方的加权和或者价格差绝对值的和。
根据本发明的说明性实施方案，确定一个或更多的市场波动率参数可以包括：根据如下条件来确定相应于到期日Tj的一组波动率参数，例如参数ATM(Tj)、25delta RR(Tj)和/或25delta蝶式(Tj)：
ATM(Tj)，25  deltaRR(Tj)，  25 delta  蝶式(Tj)：
Figure A200680020725D00281
为最小(10)
根据条件10可以实现用于确定参数ATM(Tj)、25delta RR(Tj)和/或25delta蝶式(Tj)的任何适当的数值分析方法。例如，使用25delta蝶式期权大于零的限制以及使用分别表示为ATM0、25RR0和25Fly0的ATM(Tj)、25deltaRR(Tj)和25delta蝶式(Tdelta)的下列初始(例如推测)值，可实现牛顿-拉夫逊(Newton-Raphson)迭代方法：
ATM0＝0.5*(BSImVol(Ka)+BSImVol(Kb))    (11)
25Fly0＝0.2
25RR0＝(BSImVol(K′25CALL)-BSImVol(K′25PUT))
其中，K′25CALL表示最接近于行使价格Kc的交易所行使价格；K′25PUT表示最接近于行使价格Kp的交易所行使价格；根据布莱克-斯克尔斯模型，BSImVol(Ka)、BSImVol(Kb)、BSImVol(K′25CALL)和BSImVol(K′25PUT)分别表示行使价格Ka、Kb、K′25CALL、K′25PUT的隐含波动率；以及其中，Kc和/或Kp可以例如根据下列等式来确定：
delta CALL(行使价格＝Kc，波动  率＝ATM0)＝25％(12)
delta PUT(行使价格＝Kp，波动率＝ATM0)＝-25％
如功能块220所示，以上参考功能块204和206描述的一系列操作可以相应于j＝1...m而被重复执行例如m次。如这里所述的本发明的一些说明性实施方案涉及重复执行参考功能块204和206所描述的操作m次，以便例如确定相应于m个到期日Tj中的每个的一个或更多市场波动率参数。然而，本领域的技术人员应认识到，根据本发明的其他实施方案，参考功能块204和/或206所述的操作可以被重复执行例如比m次少的任何其他期望的次数，以便例如确定相应于到期日Tj中的仅仅一些的市场波动率参数。
根据本发明的一些说明性实施方案，可以用于确定一个或更多参数的数值分析方法的一个或更多操作可例如被重复执行，直到达到预定的准确度标准。例如，可以执行数值分析方法，直到估算的波动率参数能够确定具有例如一个基点的准确度水平或者例如分配给ATM的买卖差价的5％的准确度的期望的期权价格。可选地，可以执行数值分析方法，例如直到与两个连续的重复有关的定价值的加权组合值之间的差异是可忽略的。
如以上参考功能块108所述(图1)的，根据本发明的一些说明性实施方案，基于相应于一个或更多到期日Tj的一个或更多的市场波动率参数可确定相应于确定的期权的到期日的一个或更多估算的数据参数，例如波动率参数，如以下进一步详细描述的。
参考图3，其根据本发明的一些说明性实施方案，简要示出了基于一个或更多市场参数来确定一个或更多估算的数据参数的方法。
如功能块302所示，本方法可以包括根据两个或更多市场数据参数值的内插或外插来确定是否计算一个或更多估算的数据参数。例如，本方法可以包括确定是否确定的期权的到期日T远于最迟的已知到期日Tmax，例如，其中，Tmax可以定义为交易所中日期Tj的最迟的到期日。本方法还可以包括确定是否确定的期权的到期日T在最早的到期日T1之前。
如功能块306所示，本方法可以包括根据两个或更多的市场数据参数值的外插来确定一个或更多的估算的数据参数，例如，如果T>Tmax或T<T1。例如，根据相应于两个或更多到期日Tj的ATM值例如ATM(Tmax)和ATM(Tmax-1)之间的外插可确定ATM(T)；根据相应于两个或更多到期日Tj的25delta RR值例如25delta RR(Tmax)和25delta RR(Tmax-1)之间的外插可确定25delta RR(T)；根据相应于两个或更多到期日Tj的25delta蝶式值例如25delta蝶式(Tmax)和25delta蝶式(Tmax-1)之间的外插可确定25delta蝶式(T)；根据相应于两个或更多到期日Tj的账面价值的成本例如C(Tmax)和C(Tmax-1)之间的外插可确定C(T)；以及/或者根据相应于两个或更多到日期Tj的分红率值例如D(Tmax)和D(Tmax-1)之间的外插可确定D(T)。此外，根据ATMspread(Tmax)、ATMspread(Tmax-1)和/或任何其他ATMspread值之间的外插可确定ATMspread(T)的值。类似地，如果T<T1，那么根据相应于两个或更多到期日Tj的值例如T1和T2的外插可确定ATM(T)、25delta RR(T)、25delta蝶式(T)、C(T)和/或D(T)。
如功能块304所示，本方法可以包括从j个到期日中选择2个表示为Ta和Ta+1的连续的到期日，例如，如果T<Tmax以及T1<T，使得Ta<T≤Ta+1。
如功能块308所示，本方法还包括根据相应于到期日Ta和Ta+1的市场数据参数值的内插来确定一个或更多的估算的数据参数。例如，根据ATM(Ta)和ATM(Ta+1)之间的内插可确定ATM(T)；根据25deltaRR(Ta)和25delta RR(Ta+1)之间的内插可确定25delta RR(T)；根据25delta蝶式(Ta)和25delta蝶式(Ta+1)之间的内插可确定25delta蝶式(T)；根据C(Ta)和C(Ta+1)之间的内插可确定C(T)；和/或根据D(Ta)和D(Ta+1)之间的内插可确定D(T)。此外，根据ATMspread(Ta)和ATMspread(Ta+1)之间的内插可确定ATMspread(T)的值。
外插和/或内插可以包括任何适当的外插和/或内插方法，例如线性外插/内插、几何外插/内插、三次样条方法和/或本领域公知的其他外插和/或内插。可以使用任何其他期望的外插或内插。例如，利用任何适当的加权值可内插/外插波动率参数，可以考虑假期/周末，因为在假期/周末期间的波动率一般可能比在营业日期间的波动率低。因此，可能期望将它用于假期和/或周末加权值，该加权值与用于营业日的加权值相比更低。例如，这对于具有例如6个月的短到期时期的期权可以实现获得较高的准确度水平。
根据本发明的一些说明性实施方案，任何其他适当的标准可以用于估算定价模型的一个或更多的参数。该标准可以包括例如一个或更多估算的参数值相对于到期日的一致性。例如，本方法可以包括确定25delta RR(T)、25delta蝶式(T)和/或ATM(T)，使得25delta RR(T)、25delta蝶式(T)和/或ATM(T)相对于例如到期日是无变化的。例如除了等式10的限制之外，这还可以例如通过使用与“全球”条件结构一致性有关的一个或更多的限制而获得。在另一实施例中，可以利用相应于仅仅一个到期日的数据。在该实施例中，根据关于波动率参数和/或分红/持有参数相对于到期时间的状态的任何适当的数学假设，可利用的数据可用于估计相应于期望的到期时间的期权价格。例如，可以假定，比率随着时间以一定的斜率线性变化，斜率可以是恒定的或者可以作为时间的函数如时间的平方根而变化。额外地或可选地，可以使用任何其他期望的假设。
如以上参考功能块110(图1)所描述的，根据本发明的一些说明性实施方案，根据估算的波动率参数ATM(T)、25delta RR(T)、25delta蝶式(T)、估算的持有成本C(T)和/或估算的分红率D(T)、和/或估算的买卖差价ATMspread(T)，利用例如引用1所述的定价方法和/或系统可给确定的期权定价。
下面根据本发明的一些说明性实施方案利用这里所述的给期权定价的方法来确定远期利率、加权值Wq和/或波动率参数ATM、25delta RR和25delta蝶式期权的实施例。应该注意，用在这些实施例中的交易信息仅仅是为了说明的目的而从市场中随机选择，其意图不是将本发明的范围限制到交易信息的任何特定选择。
下列实施例涉及Intel公司(股票代码：INTL)的股票期权。与这些期权有关的交易数据在2003年7月3日美国东部时间下午12:30左右获得。此时，该股票以21.85的中间价格交易。对期权分别采用相应于到期日2004年8月3日、2003年10月3日和2004年1月4日的数据。对于每个到期日，考虑接近于相当易变的现货价格的所有行使价格。
表1：INTL，到期日，2003年8月3日
 
类型 行使价格 买价(交易所) 要价(交易所) 中间价格(交易所)          加权值 中间价格(计算)
卖出     17.5  0.05 0.2  0.125       0.073588  0.115336
卖出     20       0.45     0.5       0.475       0.241585   0.478396 
买入     22.5   0.8       0.9       0.85        0.43769     0.848802 
买入     25       0.15     0.2       0.175       0.140379   0.176626
表2：INTL，到期日，2003年10月3日
 
类型 行使价格 买价(交易所) 要价(交易所) 中间价格(交易所)          加权值 中间价格(计算)
卖出     12.5      0.05        0.15       0.1         0.03144       0.080316    
卖出     15        0.15       0.3         0.225       0.071908      0.209736     
卖出     17.5     0.45        0.55        0.5         0.155126      0.49663      
卖出     20         1            1.15       1.075       0.304395     1.080167    
买入     22.5      1.45        1.6         1.525       0.486365      1.526819     
买入     25         0.6         0.75        0.675       0.279935    0.663844   
买入     27.5      0.2         0.3         0.25        0.13098       0.264533     
买入     30         0.05        0.15       0.1         0.059691     0.110163    
表3：INTL，到期日，2004年1月4日
 
类型 行使价格 买价(交易所) 要价(交易所) 中间价格(交易所)          加权值 中间价格(计算)
卖出       10         0.05     0.1       0.075       0.019198     0.060218  
卖出       12.5      0.1       0.25      0.175       0.045251    0.1703    
卖出       15        0.35     0.45     0.4         0.098907     0.400881
卖出       17.5     0.8       0.85      0.825       0.190102     0.839624
卖出       20         1.55     1.65     1.6         0.324903     1.588444  
买入       22.5      2.05      2.2       2.125       0.514181     2.124372  
买入       25         1.1       1.25     1.175       0.351105   1.18541   
买入       27.5      0.6       0.65      0.625       0.220204     0.613562  
买入       30         0.25     0.35     0.3         0.124091     0.302745  
在每个表1、2和3中，第一列包括期权类型(卖出/买入)；第二列包括期权的行使价格；第三列包括自交易所中接收时期权的买价；第四列包括自交易所中接收时期权的要价；以及第五列包括被确定为第三列和第四列价格的平均值的期权的中间价格。
在每个表1、2和3中，第六列包括根据本发明的说明性实施方案利用如上所述的等式9来给期权分配的加权值Wq。
利用如上所述的等式5、6和7可确定相应于三个到期日的远期利率。例如利用以上参考图2所述的方法可分开确定相应于表1、2和3的三个期权中的每一个的波动率参数ATM、25delta RR和25delta fly。例如，利用引用1的定价模型根据1-5列的交易信息、确定的远期利率和/或第6列的分配的加权值可确定波动率参数，使得由定价模型利用波动率参数确定的期权价格和交易价格之间的差值降低，例如被最小化。举例来说，对于三个到期日中的每一个都可以分别确定下列远期利率和波动率参数：
表4
 
到期日 ATM波动率(％)         25deltaRR(％)     25deltafly(％)       远期利率
2003.8.4       38.62       -6.21     0.23        21.869    
2003.10.3     39.64       -8.85       0.86        21.888    
2004.1.4       38.57       -7.82     0.50        21.888    
接着，根据所确定的波动率参数可确定每个期权的中间价格。例如，表1、2和3的第7列包括利用引用1的定价模型通过定价模型和表4的波动率参数值来确定的期权的中间价格。
应认识到，在表1、2和3的每一个中，交易中间价格(第5列)和根据本发明的实施方案利用定价模型来确定的中间价格(第7列)之间的差价一般可以忽略，如图5-7所示。
如以上参考图1所述的，引用1的定价模型接着可以与表4的波动率参数一起使用，以便例如确定相应于INTEL股票的任何期望的期权价格。
下列实施例涉及Citigroup公司股票的期权(股票代码：C)。涉及这些期权的交易数据在2003年7月3日美国东部时间上午7:30左右获得。此时，股票以44.02的中间价格被交易。对期权分别采用相应于到期日2004年8月3日、2003年12月3日以及2004年12月3日的数据。对于每个到期日，考虑接近于相当易变的现货价格的所有行使价格。
表5：Citigroup，到期日，2003年8月3日
 
类型 行使价格 买价(交易所)        要价(交易所)        中间价格(交易所)     加权值 中间价格(计算)      
卖出       37.5      0.1       0.2       0.15        0.067513   0.174904  
卖出       40         0.35     0.5       0.425       0.167814   0.411348  
卖出       42.5     0.9       1          0.95        0.339992   0.95539    
买入       45         0.95     1.1       1.025       0.405089   1.020691  
买入       47.5      0.25      0.4       0.325       0.176722   0.335815  
买入       50         0.05     0.2       0.125       0.075303   0.104251  
表6：Citigroup，到期日，2003年9月3日
 
类型 行使价格 买价(交易所)     要价(交易所)     中间价格(交易所)     加权值 中间价格期(计算)      
卖出       32.5     0.1         0.15        0.125       0.037388      0.10217      
卖出       35         0.2         0.25        0.225       0.067735     0.218433    
卖出       37.5      0.35        0.5         0.425       0.124413      0.429978     
卖出       40         0.75        0.9         0.825       0.223731     0.816667     
卖出       42.5      1.4         1.55        1.475       0.369479     1.489944    
买入       45         1.45        1.65        1.55        0.440578      1.539742     
买入       47.5      0.55        0.7         0.625       0.243221     0.626224     
买入       50         0.1         0.25        0.175       0.093678      0.187242     
表7：Citigroup，到期日，2003年12月3日
 
类型 行使价格 买价(交易所)     要价(交易所)     中间价格(交易所)     加权值 中间价格(计算)      
卖出     27.5      0.05        0.2         0.125       0.026375 0.151674  
卖出     30         0.2         0.3         0.25        0.04961     0.265096  
卖出     32.5      0.35        0.5         0.425       0.081826   0.434625  
卖出     35         0.6         0.75        0.675       0.127194   0.691375  
卖出     37.5      1            1.15       1.075       0.193629   1.07983    
卖出     40         1.6         1.75        1.675       0.283273   1.645958  
卖出     42.5      2.4         2.55        2.475       0.394355   2.471189  
买入     45         2.4         2.55        2.475       0.474866   2.497405  
买入     47.5      1.45        1.5         1.475       0.340937   1.455931  
买入     50         0.7         0.8         0.75        0.214248   0.757702  
买入     55         0.1         0.25        0.175       0.06685     0.16959    
在每个表5、6和7中，第一列包括期权类型(卖出/买入)；第二列包括期权的行使价格；第三列包括自交易所中接收时期权的买价；第四列包括自交易所中接收时期权的要价；以及第五列包括确定为为第三列和第四列价格的平均值的期权的中间价格。
在每个表5、6和7中，第六列包括根据本发明的说明性实施方案利用如上所述的等式9来给期权分配的加权值Wq。
利用以上所述的等式5、6和7可确定相应于三个到期日的远期利率。利用以上参考图2所述的方法可分开确定相应于表5、6和7的三个期权中的每一个的波动率参数ATM、25delta RR和25delta fly。例如，利用引用1的定价模型根据表5、6和7的第1-5列的交易信息、确定的远期利率和/或表5、6和7的第6列的分配的加权值可确定波动率参数，使得由定价模型利用波动率参数来确定的期权价格和交易价格之间的差值降低，例如被最小化。举例来说，对于三个到期日中的每一个都可以分别确定下列远期利率和波动率参数：
表8
 
到期日 ATM波动率(％)         25deltaRR(％) 25delta fly(％) 远期利率
2003.8.4     25.26       -4.58        0.68            43.93332    
2003.9.3     25.73       -6.55        0.15           43.925       
2003.12.3   26.03       -7.35         0.28            43.84172    
接着，根据所确定的波动率参数可确定每个期权的中间价格。例如，表5、6和7的第7列包括利用引用1的定价模型通过定价模型和表8的波动率参数值来确定的期权的中间价格。
应认识到，在表5、6和7的每个中，交易中间价格(第5列)和根据本发明的实施方案利用定价模型来确定的中间价格(第7列)之间的差价一般可以忽略。
如以上参考图1所述的，引用1的定价模型接着可以与表8的波动率参数一起使用，以便例如确定相应于Citigroup股票的任何期望的期权价格。
现在参考图4，其简要示出根据本发明的一些说明性实施方案给金融工具例如金融衍生品定价的系统400。
系统400可以包括处理用户信息以及交易信息414的应用程序服务器412，用户信息包括从用户401接收的待定价的确定的期权的细节，例如交易信息414为如上参考功能块102(图1)所述的从一个或更多源接收的实时交易信息。系统400还可以包括用于存储用户信息和/或交易信息的存储器418，例如数据库。
应用程序服务器412可以包括本领域中公知的硬件和/或软件的任何适当组合，以处理和/或管理用户信息和/或交易信息。
如本领域所公知的，应用程序服务器412可以与控制器423相关联，控制器423能够控制系统400的不同部分的运行并使其同步。
应用程序服务器412可以与定价处理器416相关联，处理器416能够执行产生期权定价模块413的一个或更多的指令，例如用于基于如上参考图1、2和/或3所述的适当的定价模型来给确定的期权定价。例如，模块413可以包括用于给金融衍生品定价的定价算法417，如引用1所述的。模块413还可以包括参数估计算法419，用于确定相应于一个或更多预定到期日的一个或更多的市场波动率参数，如以上参考图2和/或3所述的。
用户信息可以自用户401通过通信网络402例如因特网或者任何其他期望的通信网络被接收。例如，如本领域所公知的，系统400可以包括通信服务器410，其可以适于通过如本领域所公知的通信调制解调器与网络402通信。根据本发明的一些说明性实施方案，用户401可以利用个人计算机或例如具有用于建立与网络402的连接的通信调制解调器的任何其他适当的用户接口，通过网络402与通信服务器410通信，如本领域所公知的。根据本发明的其他实施方案，用户401可以使用本领域所公知的直接电话连接或安全套接层(SSL)连接直接与网络402通信。在本发明的其他实施方案中，用户401可以通过本地局域网络(LAN)或者通过本领域公知的任何其他通信网络直接连接至应用程序服务器412。
利用本领域公知的直接连接装置，交易信息414可以例如由应用程序服务器412直接地接收。可选地，交易信息414可以例如利用通信服务器410从在网络402上可利用的源上接收。
应用程序服务器412可以通过通信服务器410将相应于确定期权的确定的买价和/或卖价以对用户401表达方便的形式发送给用户401，买价和/或卖价由模块413确定。
用于根据本发明的一些实施方案给金融衍生品定价的系统例如系统400可以向多个期权例如包括任何期望形式的期权提供价格信息，例如买价和要价、到期日、界限、行使价格和/或任何其他期望的信息。这可以利用相对少量的输入参数例如相应于一个或更多“比较基准(benchmark)”日的三个波动率参数而获得，如上所述。例如通过定价模块413可以在实时的基础上顺利获得输入参数。因此，定价模块413例如根据从交易所和/或OTC市场接收的实时价格，可向用户401提供任何期望的多个行使价格的多个实时估算的价格。定价模块413响应于例如现货价格和/或期权价格的变化可例如实质上即时和/或自动更新一个或更多估算的价格。这可以使用户401能够自动地更新与交易所交易的买价和/或卖价。此外，如果一个或更多波动率参数改变，通过更新相对少量的参数可更新相应于任何要求的行使价格的一个或更多期权的价格。例如，如果使用引用1的模型价格，对于给定到期日，可能需要只更新三个波动率参数。因而可得到例如六个或七个到期日的期权价格，该价格的数据被更新。因此，做市商可以相对容易地支持很多行使价格和到期日的期权。可选地，对冲基金通过同时购买几个行使价格可以购买大量的期权，而且同时地处理很多行使价格和到期日。
交易人可能希望例如提交对多个期权的多个买价，例如分别对10个期权的10个买价。当将买价输入报价系统时，交易人可以检查价格，例如与当前现货价格相比，并可接着将买价提交给交易所。不久以后，例如一秒后，股票的现货价格可能改变，该股票为一个或更多期权的标的资产。现货价格的变化可伴随有例如波动率参数的变化，或者可在波动率参数未变化时仅仅包括微小的现货价格变化。响应于现货价格的变化，交易人可能希望更新一个或更多提交的买价。更新买价的愿望可能频繁地出现在例如交易时间期间。
根据本发明的一些说明性实施方案的定价系统例如系统400例如根据任何期望的标准可自动地更新由交易人输入的买价。例如定价模块413可以估计交易人的买价与期权的买价和卖价的比值，例如在交易人提交买价时，根据算法417的定价模型可以估算该比值。例如每当现货价格变化时，定价模块413都可接着自动重新计算买价和卖价，并可自动更新交易人的买价。定价模块413可以例如更新交易人的一个或更多买价，使得由算法417的定价模型计算出的买价和交易人的买价之间的差值实质上保持恒定。根据另一实施例，根据交易人的买价和由算法417的定价模型计算出的买价和卖价的平均值之间的差值，定价模块413可更新交易人的一个或更多的买价。定价模块413可以根据任何其他期望的标准更新交易人的一个或更多的买价。
注意，现货价格的变化例如几个基本点的变化可能导致相应于现货价格的期权的一个或更多波动率参数的变化。本领域的技术人员应认识到，根据本发明的一些实施方案的定价模块例如定价模块413可以使自动更新由交易人提交的一个或更多期权价格成为可能，同时例如考虑现货价格中一个或更多的波动率参数和/或任何其他期望的参数的变化，如上所述。根据一些说明性实施方案，定价模块413可以使交易人能够用手更新任何期望的参数，例如一个或更多的波动率参数和/或分红率，并且定价模块413可以因此例如即时更新提交的价格。可选地，交易人以相对价格与算法417的定价模型确定的价格比较的形式可在交易所中提交一个或更多的报价。例如，交易人可以对一个或更多期望的行使价格和/或到期日提交报价。由交易人提供的报价可以按任何期望的形式，例如与由定价模型确定的一个或更多相应的价格有关。例如，由交易人提交的报价可以按照定价模型确定的买价加两个基点；或者按照定价模型确定的中间市场价格减去四个基点，等等。例如，每当记录交易所中的价格变化时，模块413都可以使用算法417以例如实时地确定期望的价格。可选地，定价模块413可以根据任何其他期望的定时表例如每隔预定的时间间隔如每半秒钟来使用算法417以确定期望的价格。
股票的现货价格的变化可以导致与股票有关的大量期权的价格变化。例如，可能会有超过200个与单一股票有关的并具有不同行使价格和到期日的活动期权。因此，交易人可能需要大量的带宽，以根据现货价格变化例如实时地更新期权的交易价格。这可以能使交易人提交可能为“非竞争性”的价格的交易价格，例如包括“安全界限”的价格，因为交易人可能不能够根据现货价格、波动率、分红率和/或持有率可能变化的速率来更新提交的价格。
根据本发明的一些说明性实施方案，定价模块413可以由交易所或由交易人实现，以例如自动更新由交易人提交的一个或更多买价和/或卖价，如上所述。这可以鼓励交易人向交易所提交更积极的买价和/或卖价，因为交易人可以不再需要将“安全界限”添加到他们的价格，以保护交易人抵抗交易价格的频繁变化。因此，在交易所中的交易可以更加有效，产生更多数量的交易。例如，交易人可以为系统400提供一个或更多期望的波动率参数和/或比率。例如每当现货价格和/或市场的波动率有显著变化时，交易人都可以要求系统对期望数量的期权自动提交和/或更新买价和/或卖价。交易人还可以更新一些或全部波动率参数。此外，系统400可以例如链接至自动决策系统(automatic decision making system)，其可以利用引用1的期权定价模型来决定何时购买和/或出售期权。
尽管这里示出了和描述了本发明的某些特征，本领域的普通技术人员可能会想到很多修改、替换、变化和等效形式。因此应该理解，所附权利要求旨在覆盖落在本发明的真正精神实质内的所有这样的修改和变化。

Claims (44)

1.一种给涉及标的资产的金融工具定价的方法，所述方法包括：
接收涉及所述标的资产的多个交易的金融工具的交易信息，所述交易信息包括涉及相应于所述多个交易的金融工具的多个市场价格的交易信息；
根据预定标准确定至少一组市场参数值，所述预定标准涉及多个组的一个或更多所述多个市场价格以及多个组的一个或更多模型价格，使用所述交易信息通过定价模型来为所述至少一组市场参数值计算所述模型价格；以及
根据所述至少一组市场参数值，利用所述定价模型来估算所述金融工具的价格。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，估算所述金融工具的价格的所述步骤包括：
根据所述至少一组市场参数值来确定相应于所述金融工具的一组估算的参数值；以及
根据所述一组估算的参数值，利用所述定价模型来估算所述金融工具的价格。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中，根据所述预定标准确定所述一组市场参数值的所述步骤包括：根据相应于多个组的市场价格和多个组的模型价格的多个差值来确定所述一组市场参数值。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述一组市场参数值的所述步骤包括：最小化所述多个差值的加权组合。
5.根据权利要求4所述的方法，其包括：分别将多个加权值分配给所述多个差值。
6.根据权利要求5所述的方法，其包括：根据所述组的市场价格中的一组中的一个或更多市场价格和所述标的资产的市场价格之间的关系来确定至少一个所述加权值。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述多个组的市场价格包括分别相应于多个行使价格的多个组的市场价格，以及其中，所述多个组的模型价格包括分别相应于所述多个行使价格的多个组的模型价格。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，确定所述至少一组市场参数值的所述步骤包括：确定相应于多个到期日的多个组的市场参数值。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，接收所述交易信息的所述步骤包括：接收相应于所述多个到期日的交易的金融工具的交易信息。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述金融工具包括金融衍生品。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述金融衍生品包括期权。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述金融衍生品具有预定的行使价格和预定的到期日。
13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，其中，涉及所述多个市场价格的交易信息包括通过波动率表示的交易信息。
14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其中，所述标的资产包括从由股票、债券、商品以及利率组成的组中选择的资产。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法，其中，所述多个市场价格包括从由买价、卖价、最终交易价格以及买卖差价组成的组中选择的一个或更多的价格。
16.根据权利要求1-15中任一项所述的方法，其中，确定所述一组市场参数值的所述步骤包括：确定一个或更多参数的市场值，所述参数从由波动率、平价波动率、风险逆转、蝶式期权以及勒束式期权组成的组中选择。
17.根据权利要求1-16中任一项所述的方法，其包括：根据所述交易信息来确定涉及所述标的资产的预定比率的值。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，确定所述比率的所述步骤包括：确定从由分红率和商品持有率组成的组中选择的比率。
19.根据权利要求1-18中任一项所述的方法，其中，接收所述交易信息的所述步骤包括：从交易所接收所述交易信息。
20.根据权利要求19所述的方法，其包括：根据所述金融工具的估算价格，向所述交易所播送买价和/或卖价。
21.根据权利要求1-20中任一项所述的方法，其包括：根据所述至少一组市场参数值，利用所述定价模型来分别估算多个选择的金融工具的多个价格。
22.根据权利要求1-21中任一项所述的方法，其中，所述多个金融工具包括所述金融工具。
23.一种给涉及标的资产的金融工具定价的系统，其包括：
服务器，其接收涉及所述标的资产的多个交易的金融工具的交易信息，以及提供相应于所述金融工具的估算价格的输出，所述交易信息包括涉及相应于所述多个交易的金融工具的多个市场价格的交易信息；以及
处理器，其与所述服务器相关联，以根据预定标准计算所述至少一组市场参数值，并根据所述至少一组市场参数值利用定价模型来计算所述金融工具的估算价格，其中所述预定标准涉及多个组的一个或更多所述多个市场价格以及多个组的一个或更多模型价格，并且使用所述交易信息通过所述定价模型来为所述至少一组市场参数值计算所述模型价格。
24.根据权利要求23所述的系统，其中，所述处理器根据所述至少一组市场参数值来计算相应于所述金融工具的一组估算的参数值；以及根据所述一组估算值利用所述定价模型来计算所述金融工具的估算价格。
25.根据权利要求23或权利要求24所述的系统，其中，所述处理器根据相应于多个组的市场价格和多个组的模型价格的多个差值来计算所述一组市场参数值。
26.根据权利要求25所述的系统，其中，所述处理器最小化所述多个差值的加权组合。
27.根据权利要求26所述的系统，其中，所述处理器分别将多个加权值分配给所述多个差值。
28.根据权利要求27所述的系统，其中，所述处理器根据所述组的市场价格中的一组中的一个或更多市场价格和所述标的资产的市场价格之间的关系来确定至少一个所述加权值。
29.根据权利要求23-28所述的系统，其中，所述多个组的市场价格包括分别相应于多个行使价格的多个组的市场价格，以及其中，所述多个组的模型价格包括分别相应于所述多个行使价格的多个组的模型价格。
30.根据权利要求23-29所述的系统，其中，所述至少一组市场参数值包括分别相应于多个到期日的多个组的市场参数值。
31.根据权利要求30所述的系统，其中，所述交易信息包括相应于所述多个到期日的交易的金融工具的交易信息。
32.根据权利要求23-31中任一项所述的系统，其中，所述金融工具包括金融衍生品。
33.根据权利要求32所述的系统，其中，所述金融衍生品包括期权。
34.根据权利要求32所述的系统，其中，所述金融衍生品具有预定的行使价格和预定的到期日。
35.根据权利要求23-34中任一项所述的系统，其中，涉及所述多个市场价格的交易信息包括通过波动率表示的交易信息。
36.根据权利要求23-35中任一项所述的系统，其中，所述标的资产包括从由股票、债券、商品以及利率组成的组中选择的资产。
37.根据权利要求23-36中任一项所述的系统，其中，所述多个市场价格包括从由买价、卖价、最终交易价格以及买卖差价组成的组中选择的一个或更多的价格。
38.根据权利要求23-37中任一项所述的系统，其中，所述一组市场参数值包括一个或更多参数的值，所述参数从由波动率、平价波动率、风险逆转、蝶式期权以及勒束式期权组成的组中选择。
39.根据权利要求23-38中任一项所述的系统，其中，所述处理器根据所述交易信息来计算涉及所述标的资产的预定比率的值。
40.根据权利要求39所述的系统，其中，所述比率包括从由分红率和商品持有率组成的组中选择的比率。
41.根据权利要求23-40中任一项所述的系统，其中，所述服务器从交易所接收所述交易信息。
42.根据权利要求41所述的系统，其中，所述服务器根据所述金融工具的估算价格来向所述交易所播送买价和/或卖价。
43.根据权利要求23-42所述的系统，其中，所述处理器根据所述至少一组市场参数值，利用所述定价模型来估算多个选择的金融工具的多个价格。
44.根据权利要求23-43中任一项所述的系统，其中，所述多个金融工具包括所述金融工具。
CNA2006800207250A 2005-04-11 2006-04-11 给金融工具定价的方法和系统 Pending CN101432773A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US66990305P 2005-04-11 2005-04-11
US60/669,903 2005-04-11

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2011103034523A Division CN102542506A (zh) 2005-04-11 2006-04-11 给金融工具定价的方法和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN101432773A true CN101432773A (zh) 2009-05-13

Family

ID=37087426

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNA2006800207250A Pending CN101432773A (zh) 2005-04-11 2006-04-11 给金融工具定价的方法和系统
CN2011103034523A Pending CN102542506A (zh) 2005-04-11 2006-04-11 给金融工具定价的方法和系统

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2011103034523A Pending CN102542506A (zh) 2005-04-11 2006-04-11 给金融工具定价的方法和系统

Country Status (9)

Country Link
US (2) US20060259381A1 (zh)
EP (1) EP1869617A4 (zh)
JP (2) JP5265340B2 (zh)
KR (2) KR20070120191A (zh)
CN (2) CN101432773A (zh)
AU (1) AU2006233932A1 (zh)
CA (1) CA2604462A1 (zh)
SG (1) SG161265A1 (zh)
WO (1) WO2006109306A2 (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103455943A (zh) * 2013-09-02 2013-12-18 深圳市国泰安信息技术有限公司 一种股票或股票投资组合波动率的预测方法、装置
CN104603818A (zh) * 2012-05-22 2015-05-06 芝加哥期权交易所 用于创建政府债券波动率指数的方法和系统以及基于其的交易衍生产品
CN105339973A (zh) * 2013-03-15 2016-02-17 芝加哥期权交易所 创建政府债券波动率指数和基于政府债券波动率指数的交易衍生的方法和系统
CN108256925A (zh) * 2018-03-16 2018-07-06 北京星汇银通咨询服务有限责任公司 广义互换交易
CN109493219A (zh) * 2018-10-24 2019-03-19 深圳市金证科技股份有限公司 期权合约报价的生成方法、系统、终端设备及存储介质
CN110378751A (zh) * 2019-07-26 2019-10-25 上海金融期货信息技术有限公司 一种期权定价方法和系统
CN110678894A (zh) * 2017-05-08 2020-01-10 林金华 从动态生成的电子数据库中执行选择的系统
CN111598697A (zh) * 2020-05-20 2020-08-28 恒生电子股份有限公司 一种期权信息处理方法及相关设备
CN113342879A (zh) * 2021-06-30 2021-09-03 平安资产管理有限责任公司 基于三次样条函数的样本券数据显示方法、装置、设备

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10586282B2 (en) 1996-03-25 2020-03-10 Cfph, Llc System and method for trading based on tournament-style events
US6505174B1 (en) 1996-03-25 2003-01-07 Hsx, Inc. Computer-implemented securities trading system with a virtual specialist function
CA2406418C (en) 2000-04-13 2017-07-11 Superderivatives, Inc. Method and system for pricing options
US8353763B2 (en) 2003-03-31 2013-01-15 Cantor Index, Llc System and method for betting on a participant in a group of events
WO2004090678A2 (en) 2003-04-11 2004-10-21 Cantor Index Llc Lottery and auction based tournament entry exchange platform
US7567931B2 (en) 2004-01-16 2009-07-28 Bgc Partners, Inc. System and method for forming a financial instrument indexed to entertainment revenue
US7698198B2 (en) 2004-01-16 2010-04-13 Bgc Partners, Inc. System and method for purchasing a financial instrument indexed to entertainment revenue
US7769661B1 (en) * 2006-06-26 2010-08-03 Joss Richard R Conditional probability method for stock option valuation
WO2008131010A1 (en) 2007-04-16 2008-10-30 Cfph, Llc Box office game
US20110288979A1 (en) * 2008-03-28 2011-11-24 Ikuya Matsukawa Premium Computation Device for Currency Option, Program, and Storage Medium
US8175946B2 (en) * 2008-04-25 2012-05-08 Bloomberg Finance L.P. System and method for providing the execution probability of a limit order
US20100138361A1 (en) * 2008-10-22 2010-06-03 Mk Asset, Inc. System and method of security pricing for portfolio management system
CN102224518A (zh) 2008-11-21 2011-10-19 多伦多证券交易所 用于集合计算服务器资源的方法和系统
KR100953209B1 (ko) * 2009-03-11 2010-04-15 (주)한국거래소 개별파생종목 상장장치 및 방법
WO2011080727A2 (en) * 2010-01-04 2011-07-07 Superderivatives, Inc. Device, method and system of pricing financial instruments
WO2011107906A1 (en) * 2010-03-02 2011-09-09 Yochai Greatz Binary option structure with performance ranking without market maker
US9747641B2 (en) 2010-08-23 2017-08-29 Eris Innovations, Llc Non-biased, centrally-cleared financial instrument and method of clearing and settling
US20120296798A1 (en) * 2011-05-19 2012-11-22 Riddle Jr Michael A Flexible-rate, financial option and method of trading
US20190073720A1 (en) * 2012-02-27 2019-03-07 Ehud Yehuda Tal Platform, system and method for diamond trading
JP2017505961A (ja) * 2014-02-14 2017-02-23 シーエフピーエイチ， エル．エル．シー． イベント発生に基づく金融商品用の促進
US20170132703A1 (en) * 2015-11-11 2017-05-11 Bloomberg Finance L.P. Systems and methods for evaluating liquidity of a market
CN105761000A (zh) * 2016-02-17 2016-07-13 中国工商银行股份有限公司 交易数据处理及风险预警系统和方法
US20180181974A1 (en) * 2016-12-23 2018-06-28 Aon Global Operations Ltd (Singapore Branch) Methods and Systems for Performing Pricing Comparisons of Complex Layered or Tower Pricing Structures with Varying Pricing Components
KR102120655B1 (ko) * 2018-04-12 2020-06-18 동국대학교 산학협력단 무차익 옵션 가격 예측 방법
EP3918563A4 (en) * 2019-02-03 2022-10-26 Wematch.Live R&D Ltd ARTIFICIAL INTELLIGENCE TRADING SYSTEM AND METHOD
US11257079B2 (en) * 2019-04-30 2022-02-22 Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. Systems, methods, and interfaces for smart contract based exchanges via a blockchain
US11100586B1 (en) * 2019-07-09 2021-08-24 Wells Fargo Bank, N.A. Systems and methods for callable options values determination using deep machine learning
US11163435B2 (en) 2019-10-06 2021-11-02 Td Ameritrade Ip Company, Inc. Systems and methods for computerized generation of user interface systems
KR102473175B1 (ko) * 2020-06-08 2022-12-01 포항공과대학교 산학협력단 점프 모델을 활용한 비지니스 모델의 가치 평가 방법 및 이의 장치
KR20230102461A (ko) * 2021-12-30 2023-07-07 리벨리온 주식회사 오더북 데이터를 기계학습 모델을 위한 2d 데이터로 변환하는 방법 및 시스템

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5557517A (en) * 1994-07-29 1996-09-17 Daughterty, Iii; Vergil L. System and method for determining the price of an expirationless American option and issuing a buy or sell ticket on the current price and portfolio
US5884286A (en) 1994-07-29 1999-03-16 Daughtery, Iii; Vergil L. Apparatus and process for executing an expirationless option transaction
US6263321B1 (en) * 1994-07-29 2001-07-17 Economic Inventions, Llc Apparatus and process for calculating an option
US6125355A (en) * 1997-12-02 2000-09-26 Financial Engines, Inc. Pricing module for financial advisory system
US6546375B1 (en) * 1999-09-21 2003-04-08 Johns Hopkins University Apparatus and method of pricing financial derivatives
CA2406418C (en) * 2000-04-13 2017-07-11 Superderivatives, Inc. Method and system for pricing options
US6907403B1 (en) * 2000-07-13 2005-06-14 C4Cast.Com, Inc. Identifying industry sectors using statistical clusterization
US7177833B1 (en) * 2000-07-18 2007-02-13 Edge Capture, Llc Automated trading system in an electronic trading exchange
AU2001283425A1 (en) 2000-08-18 2002-03-04 Thinking Investments, Inc. Generating and providing information about expected future prices of assets and visualization of asset information
US7440916B2 (en) * 2001-06-29 2008-10-21 Goldman Sachs & Co. Method and system for simulating implied volatility surfaces for basket option pricing
US8423443B2 (en) * 2001-10-13 2013-04-16 Super Derivatives, Inc. Method and system for pricing financial derivatives
US20030110107A1 (en) * 2001-12-06 2003-06-12 Hiatt John C. Delayed start financial instrument and method for converting delayed start financial instrument to a standard option
US7974906B2 (en) * 2002-06-12 2011-07-05 Itg Software Solutions, Inc. System and method for estimating and optimizing transaction costs
NZ530377A (en) * 2003-12-24 2006-10-27 John Redmayne System and method for modelling pricing of securities such as expected risk, rate of return and default loss
US7856395B2 (en) * 2004-08-10 2010-12-21 Microtick, Llc Short-term option trading system

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104603818A (zh) * 2012-05-22 2015-05-06 芝加哥期权交易所 用于创建政府债券波动率指数的方法和系统以及基于其的交易衍生产品
CN105339973A (zh) * 2013-03-15 2016-02-17 芝加哥期权交易所 创建政府债券波动率指数和基于政府债券波动率指数的交易衍生的方法和系统
CN103455943B (zh) * 2013-09-02 2017-02-01 深圳国泰安教育技术股份有限公司 一种股票或股票投资组合波动率的预测方法、装置
CN103455943A (zh) * 2013-09-02 2013-12-18 深圳市国泰安信息技术有限公司 一种股票或股票投资组合波动率的预测方法、装置
CN110678894A (zh) * 2017-05-08 2020-01-10 林金华 从动态生成的电子数据库中执行选择的系统
CN108256925A (zh) * 2018-03-16 2018-07-06 北京星汇银通咨询服务有限责任公司 广义互换交易
CN109493219A (zh) * 2018-10-24 2019-03-19 深圳市金证科技股份有限公司 期权合约报价的生成方法、系统、终端设备及存储介质
CN110378751A (zh) * 2019-07-26 2019-10-25 上海金融期货信息技术有限公司 一种期权定价方法和系统
CN110378751B (zh) * 2019-07-26 2023-05-09 上海金融期货信息技术有限公司 一种期权定价方法和系统
CN111598697A (zh) * 2020-05-20 2020-08-28 恒生电子股份有限公司 一种期权信息处理方法及相关设备
CN111598697B (zh) * 2020-05-20 2023-08-18 恒生电子股份有限公司 一种期权信息处理方法及相关设备
CN113342879A (zh) * 2021-06-30 2021-09-03 平安资产管理有限责任公司 基于三次样条函数的样本券数据显示方法、装置、设备
CN113342879B (zh) * 2021-06-30 2023-09-05 平安资产管理有限责任公司 基于三次样条函数的样本券数据显示方法、装置、设备

Also Published As

Publication number Publication date
KR101380468B1 (ko) 2014-04-01
KR20070120191A (ko) 2007-12-21
WO2006109306A3 (en) 2009-05-07
CN102542506A (zh) 2012-07-04
JP2013084296A (ja) 2013-05-09
AU2006233932A1 (en) 2006-10-19
EP1869617A2 (en) 2007-12-26
US20060259381A1 (en) 2006-11-16
CA2604462A1 (en) 2006-10-19
US20130218742A1 (en) 2013-08-22
EP1869617A4 (en) 2010-03-31
SG161265A1 (en) 2010-05-27
JP2008538427A (ja) 2008-10-23
WO2006109306A2 (en) 2006-10-19
KR20130082185A (ko) 2013-07-18
JP5265340B2 (ja) 2013-08-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101432773A (zh) 给金融工具定价的方法和系统
JP5538582B2 (ja) オプションを価格設定するための方法およびシステム
US20080270288A1 (en) Derivative Product for Binary Outcomes
US20050027638A1 (en) Highly automated system for managing hedge funds
JP2003527679A (ja) ポートフォリオ評価方法
US20090248564A1 (en) Settlement pricing for centrally cleared swaps
RU2678164C2 (ru) Система и способ для определения торгового значения
US20150106256A1 (en) Computer Implemented Systems and Methods for Evaluation and Adjustment of Settlement Value Curves
US8548894B2 (en) Computer system and method for calculating margin
US8463675B1 (en) System and method for operating an exchange traded fund that makes distributions from sources including capital in the fund to provide a stable or minimum distribution
EP3783560A1 (en) Automated objective generation of data for, and post validation of, estimation of term sofr benchmarks
EP2767949A1 (en) Financial Instrument, methods and systems to hedge options
Pietersz et al. Cash-settled swaptions: A new pricing model
Borochin et al. A general method for valuing complex capital structures
Engelmann Risk management of loans with embedded options
US8615459B2 (en) Flexible allocation process
JP2016510923A (ja) 公債ボラティリティ指数を作成するための方法及びシステム並びにこれに基づくデリバティブ商品取引
US20170243261A1 (en) Efficient Pricing System with Product Interdependencies
CN114693455A (zh) 一种债券的推荐方法和装置
Josephy et al. Optimal Hedging and Pricing of Equity‐Linked Life Insurance Contracts in a Discrete‐Time Incomplete Market
CN115082238A (zh) 虚拟资源增长量的确定方法和装置、存储介质、电子装置
Henrard et al. Variation on a Theme
Flowers Show me the money: a study of real estate development returns
Bennike et al. Danish Mortgage-Backed Bonds Term Structure and Prepayment Modelling
Abuhawas et al. Pricing Interest Rate Related Instruments

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C12 Rejection of a patent application after its publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Open date: 20090513