imtoken如何转币给他人(我们将探讨这一时期的反应)

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我们将从风险中性概率的简要概述入手，回顾几个BTC案例研究，最后探讨这些概率是否可以用于比特币市场模型。

我们可以深化风险中立性，作为计算任何衍生资产的关键工具。具体来说，它是一套成本效益高的衍生产品价格，相当于其未来的收入。让我们考虑以下交易员：

所有其他情况下的损失20美元

到期时间的预期值\\u003d\\u003d$16.00

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为简单起见，使用0%的利率，当前值应为16.00美元

现在，如果我们知道证券的交易价格，不知道什么是风险中立，那么我们实际上可以在这个过程中被逆转，并通过使用证券价格获得一个风险中性的机会。如果证券交易所价格为40美元，市场预期为\\u003d$40.00。

在这种情况下，每个结果的风险中立性为50

50%的价格证券在世界上都有使用。通过这个例子，我们可以利用期权价格中的价格来深入了解交易员如何看待市场。当价格上涨时，期权价格应反映出执行率高的情况。相反，当价格短时，期权市场会相应调整，并建议价格较低。

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值得一提的是，由于投资者风险偏好，风险中性概率有时会明显偏离现实世界。该方法的计算风险中性概率可能会有很大的变化，我们将在2020年3月的示例中强调。

A 2020年3月：黑色星期四

由于这BTC是历史上最极端的观点之一，我们将探讨这一时期的反应。在这种情况下，我们将分析大约30天的持续时间是如何演变的。

在2020年2月25日的坠机前，由COVID和BTC带来的预售压力已经放缓。2020年3月26日底，价格BTC大幅回落，但日低位4700美元的黑色星期四部分恢复。随着到期日的临近，价格分布越来越窄，因为当我们接近到期日时，市场定价接近当前现货价格。换言之，绿色曲线更宽是因为价格有更多的时间移动，而红色曲线则因剩余时间有限而大幅收缩。

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无论如何，炉排峰值分布值显然接近BTC。这是合理的，因为它表明市场是对未来市场价格和当前价格本身的最佳估计。

我们还可以查看三维图表，以显示机会分布随时间的变化。注意黑色星期四事件期间价格分布如何快速上升，但随后的平均回报率相同。这与市场行为的平均回归是一样的。例如，当资产在任何方向上都出现急剧变化时，市场很可能会有平均回报。这个3D图形证明了这一点。

同时还观察到了与货币有关的密度图。风险中性密度取决于现货的当前位置，但当我们调整当前现货价格时，我们可以观察到投资者认为现货涨跌。3月13日，虽然BTC已降至4700美元，但现货价格的影响却下降了20%，实际上翻了一番。市场表示BTC更可能再次下跌！

B 2001年5月21日：夏季修正案

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2021年5月的大规模波动后，与上述分析类似，我们可以看到，机会曲线开始收缩，接近当前价格BTC。这是一种常见的行为，特别是当选项过期时。从货币来看，很明显，这一销售比2020年1月要低得多，因为隐性密度/-10%保持稳定，参与者对BTC价格过程没有太大变化。

C 2021年9月不合格

我们最近看到BTC的价格大幅下跌，短短几个小时内，价格下跌了近20%。这种价格波动主要是由于过度杠杆化加密期货市场引发的一系列清算。交易员自动清理资产余额的过程是这些事件中加密价格波动的主要原因，因为强制抛售进一步扩大了任何下跌。

在这个例子中，我们将从9月1日开始分析，并参考2021年9月24日期权到期日，这给了我们一个时间。给定此到期日期，我们可以看到当前的机会曲线。同样，在较低BTC的价格下，碰撞后的最高利率也比较窄。此外，在上行链路的末尾，我们可以看到OTM预定的前置放大器。我们注意到一个有趣的例子，下游尾部碰撞的概率比碰撞的概率低。这是一种奇怪的行为，因为如果我们已经崩溃，可以合理地预期佣金的本息相应增加。

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检测该函数的一种简单方法包括ATM的风险中性比回归分析。正如我们在上面所观察到的，ATM在大多数情况下是最高的，因此作为近似，我们可以使用每小时的最大机会。

让我们回顾一下本分析的步骤：

1使用ATM百分比变化和BTC现货价格创建一个时间序列小时。

2将概率%作为X变量，并将其用作BTC未来百分比变化，即Y变量。BTC返回值1小时后移动，有效地执行未来数据，降低outlook偏差风险。

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3实施simple线性回归，确认是否有建设性的模式。从视觉上看，这两个变量之间有轻微的负相关，但这种关系非常弱。虽然该回归的风险神经概率系数在95%置信度水平上具有统计学意义，但该回归的R平方值仅为0.036，并没有成功地强调该特征的属性。

根据这一分析，ATM期权概率，BTC未来价格变

化似乎没有真正的洞察力。下一步进一步讨论指出了为什么会出现这种情况，并且在未来alpha模型中，风险中性概率可以更可靠地使用。

另一个重要的是选项的概率分布也受到非基本元素的严重影响。例如，市商的抗风险性和当前的选择流程等。市场参与者影响隐藏的密度分布，很可能无法反映现实世界的分布。这应该意味着有可以利用的变动性的分红机会。

使用附录B中示出的公式计算风险中性密度。这是通过输入各种可选输入参数例如，行权价格、目标价格、波动性、到期时间、利率来实现的。

在每个案例研究开始时，选择时间跨度分析的选项成熟度。例如，2020年3月黑色星期四分析时，从2020年2月25日开始分析，2020年3月27日结束。因此，指开始时的约30天的日期，3月27日逐渐到期。

每天重复相同的过程，可以生成随时间变化的概率分布的3D图。

实物和γ相同看涨期权和看跌期权的风险中性密度相同