Quant Sandbox
SzármaztatottPortfólió & kockázatFix hozamúVállalati pénzügySztochasztikus modellekÚtmutató
Útmutató
Derivatívák árazása
01Határidős ügyletek, call és put opciók02Pozíciók kombinálása03Arbitrázs és a határidős ár04Put–call paritás05Az egylépéses binomiális modell06Kockázatsemleges valószínűségek07Többlépéses fák és visszafelé indukció08Amerikai opciók és korai lehívás09Delta és fedezés10Geometriai Brown-mozgás11A Black–Scholes-képlet12A görögök: gamma, vega, théta és rhó13Implikált volatilitás és a volatilitás-mosoly14Sztochasztikus volatilitás és a Heston-modell15Statikus replikáció: Breeden–Litzenberger és Carr–Madan16Egzotikus opciók: korlátos, ázsiai és digitális opciók
Portfólió és kockázat
01Hozamok és volatilitás02Diverzifikáció és korreláció03Hatékony front és tőkepiaci egyenes04Kockázatkerülés és az optimális teljes portfólió05CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes06Teljesítménymutatók: Sharpe, Treynor, Jensen és információs ráta07Faktormodellek és szisztematikus kockázat08Kockáztatott érték (VaR) és várható veszteség (ES)
Kötvények és kamatlábak
01Kötvényárak és hozamok02Duráció és konvexitás03Immunizáció és durációillesztés04Azonnali kamatok, forward kamatok és a hozamgörbe05Kötvényfutures és a legolcsóbban szállítható kötvény06Kamatcsereügyletek07Visszahívható kötvények és negatív konvexitás08Hitelkockázat: csődvalószínűség és hitelfelár
Vállalati pénzügyek
01Kamat, kamatozás és diszkontálás02Annuitások, örökjáradékok és hiteltörlesztés03Nettó jelenérték és belső megtérülési ráta04Súlyozott átlagos tőkeköltség05Tőkeszerkezet és a Modigliani–Miller-tételek06Diszkontált pénzáram alapú értékelés07Relatív értékelés szorzókkal08Reálopciók: a rugalmasság értéke
Sztochasztikus modellek
01Véletlen bolyongás és Brown-mozgás02Valószínűségi mezők, σ-algebrák és valószínűségi változók03Filtrációk, adaptált folyamatok és megállási idők04Feltételes várható érték és martingálok05A Brown-mozgás tulajdonságai06A tükrözési elv és az első elérési idők07A Brown-híd08Az Itô-integrál09Az Itô-lemma10Kolmogorov-egyenletek és a Feynman–Kac-formula11Mértékcsere és a Girsanov-tétel12Monte Carlo-opcióárazás13SDE-k szimulációja: az Euler–Maruyama-séma14Átlaghoz való visszahúzás: Ornstein–Uhlenbeck és Vasicek15Ugrások és a Merton-féle ugró diffúzió
Tudásgráf

© 2026 Quant Sandbox · Tanulást segítő eszköz a kvantitatív pénzügyekhez

Adatvédelem és adatokNincsenek sütik

Ez az oldal nem használ sütiket (cookie-kat), és nem kér személyes adatokat. Néhány apró beállítást a böngésződ helyi tárolójában (local storage) őriz meg — a választott témát és nyelvet, az oldalsáv elrendezését, valamint az útmutatókban elért haladást és a válaszaidat —, hogy a következő látogatáskor is emlékezzen rájuk. Ezek az adatok nem hagyják el az eszközödet; a böngésző tárhelyének törlésével eltávolíthatók. A módosított bemenetek az oldal URL-címében is rögzülhetnek, így megoszthatsz vagy könyvjelzőként elmenthetsz egy adott beállítást. Az oldal a Vercel Web Analytics szolgáltatást használja, amely adatvédelem-barát és süti nélküli: csak névtelen, összesített használati adatokat (például oldalletöltéseket) rögzít, anélkül hogy azonosítana téged vagy más oldalakon követne.

Útmutató/Derivatívák árazása

Delta és fedezés

9. lecke / 16 · 1 perc

„Az egylépéses binomiális modell” leckében a replikáló portfólió Δ\DeltaΔ részvényszáma két egyenlet megoldásaként jelent meg. Ez a lecke megmutatja, hogy Δ\DeltaΔ egyben érzékenység is: mennyit változik az opció értéke, ha a részvényár elmozdul. Ebből az olvasatból lesz a replikációból gyakorlati eszköz, a fedezés, és ebből jutunk el egy második érzékenységhez, a gammához, amely azt méri, mennyire tart ki egy fedezés. A lecke a „Többlépéses fák és visszafelé indukció” anyagára épül.

Delta a binomiális fában

Vegyük a binomiális fa egy csomópontját. A pillanatnyi SSS részvényárból az ár Su=uSS_u = uSSu​=uS-re vagy Sd=dSS_d = dSSd​=dS-re lép, az opció értéke ekkor CuC_uCu​ vagy CdC_dCd​. A replikáló portfólió Δ\DeltaΔ darab részvényt tart, ahol

Δ=Cu−CdSu−Sd.\Delta = \frac{C_u - C_d}{S_u - S_d}.Δ=Su​−Sd​Cu​−Cd​​.

Ez változások hányadosa: az opció értékének változása osztva a részvényár változásával. Az egylépéses lecke példájában (S0=100S_0 = 100S0​=100, u=1,2u = 1{,}2u=1,2, d=0,9d = 0{,}9d=0,9, K=100K = 100K=100) a vételi opció 20-at vagy 0-t fizet, a részvény 120-on vagy 90-en zár, így Δ=20/30≈0,667\Delta = 20/30 \approx 0{,}667Δ=20/30≈0,667. A részvény minden egységnyi elmozdulása nagyjából kétharmad egységgel mozdítja az opciót.

Delta mint derivált

Csökkentsük a Δt\Delta tΔt időlépést, ahogy a többlépéses fáknál. Ekkor SuS_uSu​ és SdS_dSd​ egyre közelebb kerül SSS-hez, és a fenti különbségi hányados deriválttá válik. Jelölje C(S,t)C(S, t)C(S,t) az opció értékét a pillanatnyi részvényár és az idő függvényében. Ekkor

Δ=∂C∂S.\Delta = \frac{\partial C}{\partial S}.Δ=∂S∂C​.

Geometriailag Δ\DeltaΔ az S↦C(S,t)S \mapsto C(S,t)S↦C(S,t) görbe meredeksége a mai árnál. Vételi opciónál ez a görbe növekvő és konvex: mélyen pénzen kívül lapos (az opció szinte semmit sem ér, bármit tesz a részvény), mélyen pénzen belül párhuzamos az S−Ke−rTS - Ke^{-rT}S−Ke−rT egyenessel. A call deltája ezért mindig 0 és 1 közé esik:

0≤Δcall≤1.0 \le \Delta_{\text{call}} \le 1.0≤Δcall​≤1.

Az eladási opció deltája −1-1−1 és 000 között van, mert értéke csökken, ha a részvény drágul.

A fedezett portfólió

Tegyük fel, hogy van egy vételi opciód, és meg akarod szüntetni a kis részvényár-mozgásokkal szembeni kitettségedet. Shortolj Δ\DeltaΔ darab részvényt. Az együttes pozíció

Π=C−ΔS.\Pi = C - \Delta S.Π=C−ΔS.

Egy rövid időszak alatt a részvényár dSdSdS-sel változik. Elsőrendben az opció Δ dS\Delta\,dSΔdS-sel, a rövid részvénypozíció −Δ dS-\Delta\,dS−ΔdS-sel változik, így

dΠ≈Δ dS−Δ dS=0.d\Pi \approx \Delta\,dS - \Delta\,dS = 0.dΠ≈ΔdS−ΔdS=0.

Azt a pozíciót, amelynek elsőrendű érzékenysége a részvényárra nulla, delta-semlegesnek nevezzük. Ez a fás leckék replikáló portfóliója fordított irányból nézve: ahelyett, hogy részvényből és kötvényből rakjuk össze az opciót, az opció részvénykitettségét részvénnyel semlegesítjük.

A Δ=∂C/∂S\Delta = \partial C/\partial SΔ=∂C/∂S delta az a részvényszám, amely lokálisan replikálja az opciót. A C−ΔSC - \Delta SC−ΔS pozíció érzéketlen a kis részvényár-mozgásokra.

Gamma és a fedezési hiba

A fenti kioltás csak elsőrendben pontos. CCC Taylor-sora SSS szerint, a rövid időszak alatti időmúlást elhanyagolva:

C(S+dS)≈C(S)+Δ dS+12 Γ (dS)2,Γ=∂2C∂S2.C(S + dS) \approx C(S) + \Delta\,dS + \tfrac{1}{2}\,\Gamma\,(dS)^2, \qquad \Gamma = \frac{\partial^2 C}{\partial S^2}.C(S+dS)≈C(S)+ΔdS+21​Γ(dS)2,Γ=∂S2∂2C​.

A gamma (Γ\GammaΓ) az értékgörbe görbülete: azt méri, milyen gyorsan változik maga a delta, ha SSS elmozdul. A fedezett portfólióba helyettesítve a lineáris tagok kiesnek, és ez marad:

dΠ≈12 Γ (dS)2.d\Pi \approx \tfrac{1}{2}\,\Gamma\,(dS)^2.dΠ≈21​Γ(dS)2.

Vételi opció tulajdonosánál Γ>0\Gamma > 0Γ>0, így a fedezett pozíció minden nagy mozgáson nyer egy keveset, akár felfelé, akár lefelé. A hiba a mozgás négyzetével nő: kétszer akkora mozgásnál négyszer akkora. A gamma a pénz körüli, lejárathoz közeli opcióknál a legnagyobb, ahol az értékgörbe a legélesebben hajlik.

Az ábra a vételi opció értékét mutatja SSS függvényében (K=100K = 100K=100, r=5%r = 5\%r=5%), a mai S0S_0S0​ árhoz húzott érintővel együtt; az érintő meredeksége Δ\DeltaΔ. A szaggatott vonal a lejáratkori kifizetés. A görbe és az érintő közti függőleges távolság éppen a fedezési hiba; a kijelzők ezt 10 egységnyi emelkedésre és esésre mutatják. Mozgasd S0S_0S0​-t, és figyeld, ahogy Δ\DeltaΔ közel 0-ról közel 1-re nő; csökkentsd TTT-t vagy σ\sigmaσ-t, és látni fogod, hogy a görbe szorosabban simul a kifizetéshez, a KKK-nál lévő törés élesebb lesz, és a kötési ár körül nő Γ\GammaΓ.

A delta a call értékgörbéjének meredekségeMegnyitás: Delta-fedezés →
100
60140
25%
0.050.6
0.50
0.052
Kifizetés lejáratkorCall értékeÉrintő (meredekség Δ)
Call értéke
8.26
Δ
0.591
Γ
0.0220
Fedezési hiba −10 / +10 mozgásnál
1.16 / 1.00

Számpélda

Legyen S0=100S_0 = 100S0​=100, K=100K = 100K=100, r=5%r = 5\%r=5%, σ=20%\sigma = 20\%σ=20%, T=1T = 1T=1. A vételi opció értéke kb. 10,45, Δ≈0,637\Delta \approx 0{,}637Δ≈0,637 és Γ≈0,0188\Gamma \approx 0{,}0188Γ≈0,0188. Egy árjegyző, aki 100 callt adott el, nagyjából 63,7 részvény megvételével fedez.

Ha a részvény 110-re ugrik, az érintő 10,45+0,637⋅10≈16,8210{,}45 + 0{,}637 \cdot 10 \approx 16{,}8210,45+0,637⋅10≈16,82 opcióértéket jósol, a valódi érték viszont kb. 17,66. A különbség opciónként kb. 0,84. 90-re eséskor a különbség kb. 1,01. A gammából adódó becslés 12⋅0,0188⋅102≈0,94\tfrac{1}{2} \cdot 0{,}0188 \cdot 10^2 \approx 0{,}9421​⋅0,0188⋅102≈0,94, a kettő között. Mindössze 1 egységnyi mozgásnál a hiba kb. 0,009, százszor kisebb, ahogy a négyzetes szabály mondja.

Újrasúlyozás

A delta változik, valahányszor SSS vagy ttt változik, ezért a ma beállított fedezés csak ma pontos. A delta-semlegesség fenntartása újrasúlyozást igényel: rendszeres időközönként újraszámoljuk Δ\DeltaΔ-t, és igazítjuk a részvényállományt. A fában ez minden csomópontban megtörténik, pontosan ezt írja elő a visszafelé indukció.

A gyakorlatban az újrasúlyozás diszkrét, mondjuk naponta egyszer. Két igazítás között a részvény véges mértékben mozdul el, és a 12Γ(dS)2\tfrac{1}{2}\Gamma(dS)^221​Γ(dS)2 fedezési hiba felhalmozódik. Gyakoribb újrasúlyozással az egyes hibák kisebbek (a részvényár-elmozdulás négyzetével arányosak), viszont a kereskedési költség a tranzakciók számával nő. Gondolj az autóvezetésre: a kicsi, gyakori kormánykorrekciók a sávban tartanak, de mindegyik egy kis erőfeszítésbe kerül. Az opcióárazásban feltételezett tökéletes replikáció a folytonos, költségmentes újrasúlyozásnak felel meg.

Egy szimulált fedezés

Az ábra egy eladott callt követ három hónapon át (S0=K=100S_0 = K = 100S0​=K=100, σ=20%\sigma = 20\%σ=20%, r=5%r = 5\%r=5%) egy szimulált pályán. A fedezett könyv Δ\DeltaΔ darab részvényt tart, és 1, 5 vagy 21 kereskedési naponként igazít; a fedezetlen könyv csak a díjat tartja. Nyomd meg a Lejátszás gombot, és figyeld napról napra mindkettőt. A fedezetlen eredmény a részvénnyel együtt leng, a fedezett a nulla közelében marad. A kijelzők 200 pálya végeredményének szórását mutatják: ez nagyjából az újrasúlyozási időköz négyzetgyökével nő, ahogy a 12Γ(dS)2\tfrac12\Gamma(dS)^221​Γ(dS)2 hiba alapján várható.

Delta-fedezés napról napraMegnyitás: Delta-fedezés →
63
063
Fedezetlen eladott callDelta-fedezett
Ezen a pályán: fedezett eredmény
0.27
Fedezési hiba szórása (5 naponta, 200 pálya)
0.93
Fedezetlen eredmény szórása
6.49

Összefoglalás

  • A fában Δ=(Cu−Cd)/(Su−Sd)\Delta = (C_u - C_d)/(S_u - S_d)Δ=(Cu​−Cd​)/(Su​−Sd​) egyszerre a replikáló részvényszám és az opció részvényárra vett érzékenysége.
  • Folytonos határesetben Δ=∂C/∂S\Delta = \partial C/\partial SΔ=∂C/∂S, az értékgörbe meredeksége; vételi opcióra 0≤Δ≤10 \le \Delta \le 10≤Δ≤1.
  • A C−ΔSC - \Delta SC−ΔS portfólió delta-semleges; a megmaradó változása 12Γ(dS)2\tfrac{1}{2}\Gamma(dS)^221​Γ(dS)2, ahol a gamma a görbület.
  • A fedezést újra kell súlyozni; diszkrét újrasúlyozásnál intervallumonként kb. 12Γ(dS)2\tfrac{1}{2}\Gamma(dS)^221​Γ(dS)2 hiba marad, amely rövidebb intervallumoknál kisebb.

A következő leckék a fát a részvény folytonos modelljével váltják fel. Abban a modellben a call deltájának zárt alakja van: N(d1)N(d_1)N(d1​).

Próbáld kiFuttass lépésről lépésre delta-fedezést a Delta-fedezés laborban →
← ElőzőAmerikai opciók és korai lehívásKövetkező →Geometriai Brown-mozgás
Kapcsolatok
Delta és fedezés
Teljes gráf megnyitása →
Laborok ehhez a leckéhez
Delta-fedezésBlack–Scholes