VSoption二元期权提醒：期权就是在约定的时间用约定的价格购买约定数量的公司股票回;举个答例子说，公司给你的期权是2年行权价6元10000股，意味着2年到期后如果股票涨到10元，你可以用60000块买进10000股，然后在市场上10元抛出，你的收益就是差价4元。相反如果市价低于6元，你的期权一文不值。

期权仓位对冲

无风险利率：利率是对机会成本及风险的补偿，其中对机会成本的补偿部分称为无风险利率。专业点说是对无信用风险和市场风险的资产的投资，指到期日期等于投资期的国债的利率。无风险利率是指将资金投资于某一项没有任何风险的投资对象而能得到的利息率。这是一种理想的投资收益。一般受基准利率影响。无风险利率是期权价格的影响因素之一，无风险利率（Risk-free Interest Rate）水平也会影响期权的时间价值和内在价值。当利率提高，期权的时间价值曲线右移；反之，当利率下降时，期权的时间价值曲线左移。不过，利率水平对期权时间价值的整体影响还是十分有限的。关键是对期权内在价值的影响，对看涨期权是正向影响，对看跌期权是反向影响。当其他因素不发生变化时，如果无风险利率上升，标的资产价格的预期增长率可能上升，而期权买方未来可能收到的现金流的现值将下降，这两个因素都使看跌期权的价值下降。因此，无风险利率越高，看跌期权的价值越低。而对于看涨期权而言，标的资产价格的增长率上升会导致看涨期权的价值上升，而未来可能收到的现金流的现值下降会导致看涨期权的价值下降，理论证明，前一个因素对看涨期权的价值的影响大于后一个因素。因此，无风险利率越高，看涨期权的价值越高。无风险利率对期权价格的影响用希腊字母RHO来体现。对看涨期权来说，利率上升，期权价格上涨；反之，利率下降，期权价格下降，这点从看涨期权的RHO值为正可以看出。反之，对看跌期权来说，利率上升，期权价格下降；利率下降，期权价格上升，因为看跌期权的RHO值为负。

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做国债逆回购不是看分时走势的涨跌幅的，看的是现价，那个就是年化收益率，你的收益是按那个算的。 这是因为：给亲戚打工存在的问题是工钱多少不好讲清楚的，工钱要多了亲戚会感觉不念亲情而只认钱，工钱要少了自己吃亏。所以，不愿意给亲戚打工，而宁愿自己去找工作。 问题1：国债期货的多头相当于利率的空头，利率上升的时候国债期货会发生回损失。因为只要求规避答下一年的利率风险，可以买入一年期远期利率协议，合约金额应该为2500万美元，合约利率为6%。这样如果利率上升，国债期货的损失会被远期利率协议的多头收入弥补，当然如果利率下跌，国债期货的收益也必需弥补远期利率协议的损失。

问题2：卖出利率期货，执行利率8%，即可将利率锁定在8%。

问题3:3个月后需要向德国公司支付1000万欧元，那么如果欧元升值的话会让你的公司产生亏损，可以选择买入欧元期货的方式对冲这一风险。需要买入的合约数量为1000万/12.5万=80手。希望采纳

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1. 股权转让，应是股东将其所持有的公司股权，以一定的价格或者免费，转让回给其他股答东或者第三人的行为。股东应当与受让人（其他股东或者第三人）签定《股权转让合同》。

2. 只有在上市公司，公司为了股权激励，而短暂持有本公司股票的情况，才是由股票持有者公司法人将其所持有的公司股权转让给受让方，此种情况不是常态。

一、如果按照“数字风水”来说的话，五行的颜色分别为：

1）数字“1、2、12”属于水，颜色为：蓝色。

2）数字“3、8、9”属于土，颜色为：黄色。

3）数字“4、5”属于木，颜色为：绿色。

4）数字“6、7”属于火，颜色为：红色。

5）数字“10、11”属于金，颜色为：黑色。

二、如果按照“易经八卦”来说的话，五行的颜色分别为：

1）“东方、东南方”属于木，颜色为：绿色。

2）“北方”属于水，颜色为：黑色。

3）“西方、西北方”属于金，颜色为：白色。

4）“南方”属于火，颜色为：红色。

5）“东北、西南”属于土，颜色为：黄色。

所以说，不同分类，在五行的颜色上还是有区别的，在具体使用上，要根据所测算的种类来确定，不要弄混了。

当然，上述所讲的五行颜色，为了便于大家记忆，主要是介绍的“主颜色”，例如：土的颜色，主颜色为黄色，但是，如果具体细分的话，这个“黄色”又可以分为“嫩黄色、橘黄色、老黄色”等；蓝色，又可分为“浅蓝、深蓝”等颜色；金色，在周易命理中，可以分为“白色、金色”等。

也就是说：对于初学者来说，没有必要记那么复杂，只要先记住各个五行的“主色（即本色）”就可以了，待熟练掌握了之后，再逐渐予以细分研究。

三、至于五行的颜色是怎么定的？

其实，这很明显，是根据物体的自然属性来定的，比如：木为植物，所以就定为“绿色”；土为黄土，所以就定为“黄色”；俗话说：白山黑水，所以，水就定为“黑色”；火红火红，于是，火就定为红色。

下面是在Excel中模拟一只股票价格的例子。假设股票价格的对数收益率服从正态分布，均值为0，每日变动标准差为0.1，模拟股票价格1年的路径，过程如下：用到两个内置函数，即用rand()来产生0到1之间的随机数，然后用norminv()来获得服从既定分布的随机数，即收益率样本=norminv(rand(), 0, 0.1)。假定股票价格的初始值是100元，那么模拟的价格就是 S=100 * exp(cumsum(收益率样本))。其中的cumsum（）不是Excel的内置函数，其意思就是收益率样本的累积，每个时刻的值都是当前样本及此前所有样本的和，如，收益率样本从单元格C3开始，当前计算C15对应的模拟价格，则模拟价格计算公式是：100 * exp(sum($C$3:C15))。由此可以得到股票价格的一条模拟路径。其他非正态分布也可以通过类似方式得到分布的抽样，即分布函数的逆函数，这些函数Excel都内置了。所以，做蒙特卡洛模拟的时候，关键是先确定所需模拟的分布，然后进行抽样，然后应用层面的各种公式就可以在抽样的基础上进行计算了。--------以下是补充的--------根据上面提到的思路，其实可以很便捷地为期权做定价。下面就用蒙特卡洛方法为一个普通的欧式看涨期权定价（蒙特卡洛在为普通期权plain vanilla option定价时不占优势，因为相对于解析法而言计算量很大。但是，如果要给结构比较复杂的奇异期权定价时，可能蒙特卡洛法就比较实用，有时可能成为唯一的方法）。1）假设这个期权是欧式看涨期权，行权价格为50元，标的股票当前的价格也是50元，期权剩余时间是1天。2）假设标的股票的价格服从对数正态分布，即股票的每日收益率服从正态分布，均值为0，每日标准差为1%。根据分布假设，首先用rand()函数产生在0到1之间的均匀分布样本。为了提高精确度，这里抽样的数量为1000个（其实1000个是很少的了，通常需要10万个甚至50万个，但是在Excel表格中操作这么多数字，不方便，这是Excel的不足之处）。下一步，用norminv(, mean, std)函数来获得股票收益率分布的1000个抽样，其中的参数由rand()产生的抽样逐个代入，mean=0.0, std = 0.01。注意这里抽样得到的日度收益率。也就是说，这个样本对应的下一个交易日股票价格的收益率分布。下一步，股票价格=50×exp(收益率样本)，得到股票价格分布的抽样，有1000个样本。根据我做的实验，这1000个样本的分布图形（histogram）跟对数正态分布是比较接近的，如下图所示：图的横轴是股票价格，纵轴是样本中出现的频率。得到了股票价格未来一天分布的样本之后，就可以以此样本来计算期权的价格了。欧式看涨期权的定义为：C=max(S-K,0)所以，根据这个计算公式可以计算出在到期那天在特定的价格下期权的价值。在Excel中，相当于 期权价值=max(股票价格样本 - 50，0)。由此就可以得到了该期权未来1天价值的样本。然后，将未来价值贴现回来（用无风险利率贴现，假设无风险利率为0.05，则贴现公式是=exp(-0.05/360）×期权价值，得到期权价格的1000个样本。最后，对期权价格的1000个样本求平均，Excel函数average(期权价格样本)，就可以得到期权的价格了。我这里算出来的是：0.2015元。而根据Black-Scholes期权定价公式算出来的理论价格则是0.2103元。二者比较接近，但是还是有差距。而且，每次刷新Excel表格，就重新做一次模拟，得到的模拟价格变动比较大，有时是0.2043元，有时是0.1989元。由于这个抽样的数量比较小（1000个样本），所以估算的结果受到样本的影响会比较大。如果把抽样数量提高100倍甚至500倍，那么样本变动的影响可能会小一个或者两个数量级。但是计算量就大了，如果计算机性能不够高，那么利用Excel来做的话，比较困难。这就是我的工作台：------ 再来一个 --------看到有人提到利用蒙特卡洛方法来估计圆周率Pi，挺有意思，也简单，所以就在Excel中做了一个实验。基本原理在于在直角坐标系中的第一个象限中的一个单位圆，如下图所示：在这个面积为1的正方形中，有四分之一的圆，圆的半径与正方向的边长都是1。那么根据圆的面积公式，这个图形中阴影部分的面积应该是 Pi/4。下面开始进入蒙特卡洛的解法。即，如果我们对这个正方形平面中的点进行均匀地抽样，随着抽样点的增多，那么落入阴影内的点的数量与总抽样数量的比，应该基本上等于阴影的面积Pi/4与整个正方形面积1的比，即Pi/4。用数学表示，就是阴影内的样本点数量 ÷ 总数量 = Pi/4所以，Pi = 4 × 阴影内的样本点数量 ÷ 总数量。下面就在Excel中进行实验。用rand()函数生成2000个随机数，作为随机样本点的X轴坐标，再用rand()函数生成2000个随机数，作为随机样本点的Y轴坐标。如此就得到了2000个随机样本点，这些点的X轴坐标和Y轴坐标都大于零且小于1，所以是在前面所说的正方形之中的点。下一步，判断样本点是否处于阴影之内，由于这个阴影就是单位圆在直角坐标系第一想象的四分之一，所以圆阴影内的点都符合如下不等式：翻译到Excel中，就是用IF函数来判断，例如：IF(A2^2 + B2^2 <=1, 1, 0)即，如果样本点在阴影中，得到1，否则得到0。这样就把样本点区分开来了。最后，把所有得到的1和0加总，就知道所有样本点中处于阴影中样本点的数量了。最后根据Pi = 4 × 阴影内的样本点数量 ÷ 总数量就可以算出Pi来了。我这个试验中算出来的 Pi=3.142。以下是样本点的散点图：由于样本数量有限，所以计算出来的Pi的精度并不高。以下是工作界面，挺简单的。来源：知乎

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“近年来，我国金融控股公司发展迅速，暴露出一些经营不规范、股权结构复杂、缺乏资本杠杆约束、内部风险防火墙缺失等乱象。规范、严把金融控股准入，有利于滤除经营不规范、缺乏资本约束、风控水平不足、投资动机不纯、扰乱金融秩序违法违规等投资者，最大限度降低潜在风险隐患，鼓励金融控股公司依法依规开展业务、维护金融机构与投资者合法权益，利好行业健康发展，降低金融系统性风险，提升金融服务实体经济能力。”光大银行金融市场部分析师周茂华同样称。

于百程认为，如今金控公司监管办法正式落地，以并表为基础，通过严格的准入管理和持续监管，按照全面、持续、穿透的原则，对金控类公司给予一次全面的排查、整治和准入，以降低相关风险。一方面，从政策推行时间计算，如果顺利，明年上半年将有金控公司正式获批，后续，央行将进一步制定监督管理细则。另一方面，《金控办法》也给到12个月的过渡期，接下来，不符合要求的金控公司将进行股权整合、业务剥离和整改，直到达标获取许可，部分难以持续经营的，严重危害金融秩序的金控公司将依法退出。