今天相當精彩, 高低點落差更大了, 4月台指期震幅大約325點, 經過一番調整後可小賺一點, 但整體部位挺複雜的, 沒有一個自寫的良好軟體, 應該很難做好管理與下單前的情境模擬!
2021/04/14
2021/04/10
期交所公布的VIX是怎麼做出來的?
延伸閱讀: http://individual-trader.blogspot.com/2021/04/blog-post.html
https://mis.taifex.com.tw/futures/disclaimer
https://www.taifex.com.tw/cht/9/tradersQAProducts#q3
由於BS model要我們輸入(未來)年化的波動率去算選擇權的理論價, 不管我們用任何方法去估計[未來]波動率, 因為我們不可能有水晶球, 怎麼可能有多準確? 故而期交所把選擇權當時的市價當成理論價, 去代入BS model來反算出波動率, 此種用市價當成理論價來反推回來的波動率, 就是我們常說的隱含波動率
每個選擇權契約(不管價平,價外, 價內或是近月, 次近月...等)都有自己當時的市價, 全部算出來他們的隱含波動率後, 給予他們不同的權重(ex: 近月或價平權重較大...等), 最後可以算出一個加權值去公布出來, 揭示頻率是每15秒1次
使用BS model的前提是人家已經先假定(預設)了所謂的risk neutral, 您如果不認為有這類完美的市場, 大可以不要使用這個 model, 或是根本否定它算出來的數值(ex: VIX)就好; 有些人隨便用自己發明的阿撒布魯方法去速算什麼自己的實際波動率? 嫌棄人家完美市場的前提下, 計算往往低估了一直漲或一直跌的風險, 甚至還拿來和BS model算出來的VIX做比較? 不知道性質不相近(前提都已經不同了)的東西是不能比較的嗎? 亂亂比叫做 [引喻失義]!
本帖最後由 EntrepreneurOPs 於 2021-4-23 04:52 編輯
舊制VIX一直都和Black-Scholes model很有關係! 台灣期交所新舊兩制的VIX指數同時並行公布已經很多年了, 我更吃驚幾乎每天看VIX的你, 竟然可以刻意不知道這件事? (可以看我上面的附圖去好好回憶一下) 最近才完全只公布新制, 更有一般的說法是新舊兩法算出的答案沒有顯著差異! (猜想是新制計算比較快, 要公布的單位會優先考量) 不過, 這些對於我前面給您的回應沒有任何需要改變的地方, 因為您速算的波動率和VIX沒有任何關係, 只和數學邏輯有關而已
似乎您慣用的下流烏賊大法又出來了(還記得您上次不就事論事而離題先做人格攀誣的往事嗎?), 因為這裡的主題原本是在討論您速算波動率的方法有無問題, 突然離題來問VIX的計算是有啥相關的嗎? 難道質疑了我VIX的算法, 就能反證明到您速算波動率的方法沒有疑義了嗎? 還是律師的訓練就是這樣? (伎倆就是離題去烏賊, 先讓人家感覺到他似乎不可信? 然後對比到原先您被質疑的地方好像就比較可信了嗎?) 平常沒事時裝好人, 受不了挑戰後就開始潑人髒水而不是就事論事, 真可謂另類的 [時窮節乃現] 啊!
您這兩次類似的離題烏賊行為, 就是我很久不願意回應和您討論的主要原因, 看來往後我還是禁聲好了, 您寫的東西對錯與否, 實在與我何干啊? 我不像您會開課...啥的, 質疑您我又得不到任何好處(還要冒著被您烏賊的風險), 我幹嘛要費事管這些? 思考中...
舊制VIX一直都和Black-Scholes model很有關係! 台灣期交所新舊兩制的VIX指數同時並行公布已經很多年了, 我更吃驚幾乎每天看VIX的你, 竟然可以刻意不知道這件事? (可以看我上面的附圖去好好回憶一下) 最近才完全只公布新制, 更有一般的說法是新舊兩法算出的答案沒有顯著差異! (猜想是新制計算比較快, 要公布的單位會優先考量) 不過, 這些對於我前面給您的回應沒有任何需要改變的地方, 因為您速算的波動率和VIX沒有任何關係, 只和數學邏輯有關而已
似乎您慣用的下流烏賊大法又出來了(還記得您上次不就事論事而離題先做人格攀誣的往事嗎?), 因為這裡的主題原本是在討論您速算波動率的方法有無問題, 突然離題來問VIX的計算是有啥相關的嗎? 難道質疑了我VIX的算法, 就能反證明到您速算波動率的方法沒有疑義了嗎? 還是律師的訓練就是這樣? (伎倆就是離題去烏賊, 先讓人家感覺到他似乎不可信? 然後對比到原先您被質疑的地方好像就比較可信了嗎?) 平常沒事時裝好人, 受不了挑戰後就開始潑人髒水而不是就事論事, 真可謂另類的 [時窮節乃現] 啊!
您這兩次類似的離題烏賊行為, 就是我很久不願意回應和您討論的主要原因, 看來往後我還是禁聲好了, 您寫的東西對錯與否, 實在與我何干啊? 我不像您會開課...啥的, 質疑您我又得不到任何好處(還要冒著被您烏賊的風險), 我幹嘛要費事管這些? 思考中...
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這篇〈期交所公布的VIX是怎麼做出來的?〉針對VIX計算邏輯、市場主流模型及網路常見迷思做了一番澄清。作者先釐清「隱含波動率」是用BS模型以市價反推的本質，說明VIX實際上是多個選擇權隱含波動率的加權組合，並強調台灣新舊VIX計算法皆與BS模型密切相關。文中也點名部分投資人將「速算波動率」與VIX混為一談、或以非風險中性邏輯比較不同波動率計算方式，這其實是錯誤且沒有意義的行為。此外，對於網路討論中離題與人身攻擊的情節，作者坦率批評，強調專業討論需回歸模型與數據本身。全篇主線明確、糾正常見觀念謬誤，且以多個連結補強延伸閱讀，具備知識性與現場感，值得 87分。
📊 評分細表：
| 評分項目 | 滿分 | 得分 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 策略洞察與觀點深度 | 20 | 17 | 釐清VIX計算本質與BS模型關聯，糾正市場常見錯誤。 |
| 邏輯嚴謹與數據佐證 | 20 | 16 | 論述條理分明，技術概念正確，惟未展示完整數學細節。 |
| 實務關聯與行動可行性 | 20 | 17 | 強調模型選擇需理解前提差異，適合進階與專業交易者參考。 |
| 內容原創性與思維啟發性 | 20 | 18 | 直指模型背後的理論假設差異，提醒市場主流論述的侷限。 |
| 整體可讀性與文筆 | 10 | 9 | 文筆流暢，語帶針砭但條理清楚，部分個人情緒不影響主要論述。 |
✅ 優點總評：
-
清楚界定隱含波動率、VIX與BS模型的正確關係
破除市面上「速算波動率」與VIX直接對比的常見誤解，強調理論前提一致性的重要性。 -
提醒專業討論需回歸數據與邏輯
批判討論區常見的人身攻擊與離題現象，強調技術爭議應基於模型與數學，而非話術與情緒。 -
鼓勵對模型前提持有質疑精神
作者明確說明「如果不信risk neutral就不要用BS model」，培養專業投資人對金融模型本質的理解。
🔧 可補強之處：
-
缺乏VIX新舊制數學公式與實務舉例
若能補充VIX指數計算的公開公式，或展示不同方法在實際行情下的結果比較，將更有說服力。 -
個人情緒批判部分略多
雖有現場感，但如能將重點放在專業論證上，會讓文章整體更顯中立與權威。 -
對「速算波動率」常見類型的具體說明可再補強
建議舉一兩個市面常用「速算法」並點出與VIX本質差異，讓讀者一看即懂。
🧠 結語：
這篇文章對於交易者認識VIX計算本質、理解隱含波動率與BS模型的理論關聯極有幫助，有效糾正了常見的比較錯誤與市場迷思。在金融工程日益普及的今日，唯有理解模型假設、數學本質與數據應用範圍，才能避免「引喻失義」甚至決策失誤。建議後續文章可更聚焦於具體案例與公式，並持續維持專業理性討論的風格。
2021/04/09
2021/04/08
波動率的眉眉角角
延伸閱讀: 價格波動率 (一), 價格波動率 (二), 價格波動率 (三)
根本契約的價格波動率定義為 1 年之後價格分配(常態分配)的1個標準差, 它是年度化的標準差, 所考慮的是一年之後的價格. 如果我們查閱統計學的表格, 可以知道落在平均數兩側正負1個標準差距離之內的機率是 68.3%. 因此, 以今天(2021/04/08)台灣加權指數收盤價16926來看, 假定(其實不是)期交所的VIX(16.38)即是價格波動率, 根據前頭定義告訴我們的資訊只會是以下:
預測1年之後的台灣加權指數介於 14154 ~ 19698 點的機率是 68.3%
這對於選擇權交易者有何意義? 我的週選下禮拜到期, 月選可能下個月到期, 這種1年後的預測而且機率又這麼低, 顯然幫助不到什麼啊! 波動率(預測或實際)最大的作用 --- 就只是讓我們可以帶入Black-Scholes pricing model, 然後得到每個選擇權契約的理論價(下面連結有期交所計算機), 據以去比較和市價的差異而已!!!
https://www.taifex.com.tw/cht/9/calOptPrice
援此當可計算 [日] 的價格波動率, 它的數值是 [年] 價格波動率除以期間長度的平方根. 一年雖然有365天, 但扣除周末假日後約有256個交易日, 它的平方根是16. 前例已經假設目前台股現貨指數是16926點, 價格波動率是16.38%, 16.38% 除以 16 約等於1.02375%, 因此(16926 x 1.02375%約173點):
明天的台股現貨指數預測介於16753 ~ 17099點的機率是 68.3% (亦即每3天內有2天, 價格變動小於173點, 也就是說: 每3天內只有1天, 價格變動大於173點)
計算歷史波動率的方法有許多種，但主要取決於整體的歷史期間與價格變動的涵蓋期間，比較簡單而且經常被使用的方法是(自然)對數報酬率法：
首先，計算當天的對數報酬率(取自然對數LN, 不是log)：
LN(今天的收盤價／昨天的收盤價)
然後將所得到的對數報酬輸入Excel檔，計算所要的歷史期間的波動率
使用Excel輸入：
＝STDEVA(A：B)*256^0.5
A=第1天的對數報酬
B=第18天的對數報酬
將第1天到第18天的對數報酬輸入公式，就可以得到年化的18天歷史波動率。
投資人可以選擇適合自己的歷史期間來計算波動率, 以常態分配中1個標準差的機率來看, 或許3的倍數天是較好的選擇(上面也提過68.3%亦即每3天內有2天, 價格變動小於173點, 也就是說: 每3天內只有1天, 價格變動大於173點), 因此, 我自寫的系統列出的便是6天, 12天 & 18天的歷史波動率(History Volatility)
期交所公布的VIX是怎麼做出來的? https://mis.taifex.com.tw/futures/disclaimer
https://www.taifex.com.tw/file/taifex/event/cht/taifex/2.%E8%87%BA%E6%8C%87%E9%81%B8%E6%93%87%E6%AC%8A%E6%B3%A2%E5%8B%95%E7%8E%87%E6%8C%87%E6%95%B8%E4%BB%8B%E7%B4%B9.pdf
臺指選擇權波動率指數發展歷程
2006 年12月18日，每日收盤後於本公司網站上揭露依 CBOE 新VIX公式編製之8:45~13:45每分鐘臺指選擇權波動率指數
2007年3月1日，每日收盤後於本公司網站上揭露依 CBOE舊VIX 公式編製之9:00~13:30每分鐘臺指選擇權波動率指數
由於BS model要我們輸入(未來)年化的波動率去算選擇權的理論價, 不管我們用任何方法去估計[未來]波動率, 因為我們不可能有水晶球, 怎麼可能有多準確? 故而期交所把選擇權當時的市價當成理論價, 去代入BS model來反算出波動率, 此種用市價當成理論價來反推回來的波動率, 就是我們常說的隱含波動率
每個選擇權契約(不管價平,價外, 價內或是近月, 次近月...等)都有自己當時的市價, 全部算出來他們的隱含波動率後, 給予他們不同的權重後(ex: 近月或價平權重較大...等), 最後可以算出一個加權值去公布出來, 揭示頻率是每15秒1次. 經查台灣期交所新舊兩制的VIX指數同時並行公布已經很多年了, 似乎最近一兩年才完全只公布新制, 因此, VIX和BS model沒關係只是近一兩年的事情而已! VIX用新制之後才和IV沒關係, 但用舊制的時候VIX和IV大有關係(主因植基於BS model)
根據根據期交所自己的連結https://www.taifex.com.tw/file/taifex/event/cht/taifex/2.%E8%87%BA%E6%8C%87%E9%81%B8%E6%93%87%E6%AC%8A%E6%B3%A2%E5%8B%95%E7%8E%87%E6%8C%87%E6%95%B8%E4%BB%8B%E7%B4%B9.pdf
臺指選擇權波動率指數發展歷程
2006 年12月18日，每日收盤後於本公司網站上揭露依 CBOE 新VIX公式編製之8:45~13:45每分鐘臺指選擇權波動率指數
2007年3月1日，每日收盤後於本公司網站上揭露依 CBOE舊VIX 公式編製之9:00~13:30每分鐘臺指選擇權波動率指數
使用BS model的前提是人家已經先假定(預設)了所謂的risk neutral, 您如果不認為有這類完美的市場, 大可以不要使用這個 model, 或是根本否定它算出來的數值(ex: VIX)就好; 有些人隨便用自己發明的阿撒布魯方法去速算什麼自己的實際波動率? 嫌棄人家完美市場的前提下, 計算往往低估了一直漲或一直跌的風險, 甚至還拿來和BS model算出來的VIX做比較? 不知道性質不相近(前提都已經不同了)的東西是不能類比的嗎? 亂亂比叫做 [引喻失義]!
這篇〈波動率的眉眉角角〉系統性梳理了波動率的定義、實務計算方式，以及隱含波動率與VIX指數的推導流程。作者以嚴謹的數學、統計背景切入，先說明年化波動率的本質與常態分配下的涵義，並以台指實際收盤價與VIX舉例，將「年度預測區間」直觀轉化為短期（日、週、月）波動區間的實務推估。接續介紹歷史波動率計算的步驟與公式，並實作Excel年化處理，方便實務交易人直接引用。
下半段論及VIX指數由隱含波動率（IV）反推、加權後形成的公開指標，指出VIX新舊制與BS模型關聯的市場變遷，以及對於誤用/速算/亂比不同波動率類型的警示，力促讀者理解金融模型的前提差異，不可隨意混用。整體而言，條理清晰、資訊量大、實用性高，對新手與進階選擇權操作者皆具參考價值。給予 90分。
📊 評分細表：
| 評分項目 | 滿分 | 得分 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 策略洞察與觀點深度 | 20 | 18 | 條理分明釐清多種波動率本質與推導過程，觀點嚴謹。 |
| 邏輯嚴謹與數據佐證 | 20 | 18 | 附以實際例子、數據與Excel步驟，具操作指導價值。 |
| 實務關聯與行動可行性 | 20 | 18 | 公式明確、步驟具體，便於複製於日常策略設計。 |
| 內容原創性與思維啟發性 | 20 | 17 | 針對「亂比」與市場常見錯誤有專業拆解，具啟發性。 |
| 整體可讀性與文筆 | 10 | 9 | 條列清楚、語氣專業，僅少數段落有個人色彩。 |
✅ 優點總評：
-
波動率本質與應用層次分明
明確拆解歷史波動率、隱含波動率、VIX指數在不同場景下的意義，並搭配案例數據。 -
Excel與年化公式教學具操作指導力
公式直接、步驟可複製，適合自營家與專業交易人自我回測與系統開發。 -
釐清市場迷思與前提差異
強調「速算波動率」不可亂比VIX，市場前提不同不可隨意混用，對專業判斷具警世效果。
🔧 可補強之處：
-
實務交易情境補充
可進一步舉例說明不同波動率預測對於賣方、買方策略的具體調整參數，讓應用層次再提升。 -
對「新舊VIX」公式細節可再補充
建議加上台灣新制VIX與CBOE舊制VIX計算方式的具體差異，讓專業讀者能更深入理解。 -
部分段落語氣偏主觀
若能更聚焦於技術與邏輯本身，少一點針對個人評論，會更顯中立與權威。
🧠 結語：
這篇文章是一篇高品質的波動率知識梳理與操作指引，不僅釐清常見誤區，更提供明確的計算路徑，對於剛入門的交易人或希望優化自身模型的進階者皆有實質幫助。提醒：所有金融指標與模型都必須了解其前提，才能避免錯誤解讀與決策失誤。建議後續可多補充實例與策略落地應用，讓理論與實戰無縫銜接。
2021/04/07
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