Quant Sandbox
SzármaztatottPortfólió & kockázatFix hozamúVállalati pénzügySztochasztikus modellekÚtmutató
Származtatott
Payoff Lab
Binomiális
Black–Scholes
Heston
Delta-fedezésBéta
Kapcsolódó útmutatók
  • Delta és fedezés
  • Többlépéses fák és visszafelé indukció
  • A görögök: gamma, vega, théta és rhó

© 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.

Delta-fedezés

Long call diszkrét delta-fedezése egy részvénypályán; a replikáló portfólió követi az opció értékét, a maradék a fedezési hiba.

Paraméterek

100
10300
100
10300
1.00
0.253
3.0%
00.1
20.0%
0.050.6
52
4252
7
1100
Mutatók
Lejáratkori kifizetés
44.745
Replikáló portfólió
44.124
Fedezési hiba
-0.621
Opcióérték vs. replikáló portfólió
OpcióértékReplikáló portfólió

Az eszközről

A delta-fedezés úgy replikál egy opciót, hogy delta darab részvényt és egy készpénzpozíciót tartunk, és az ár mozgásával újrasúlyozunk. A szimulátor egy call opciót követ egy szimulált részvénypályán, összeveti a fedező portfóliót az opció értékével, és megmutatja a fedezési hibát, amely akkor marad, ha csak diszkrét időpontokban tudunk újrasúlyozni.

Gyakori kérdések

Miért nem tökéletes a delta-fedezés?

A delta folyamatosan változik, a valódi fedezést viszont csak diszkrét időpontokban igazítjuk. Két újrasúlyozás között az opció görbülete (gamma) olyan nyereséget vagy veszteséget okoz, amelyet a lineáris részvénypozíció nem tud követni.

Mi történik, ha gyakrabban súlyozok újra?

A fedezési hiba csökken. A Black–Scholes-modellben folytonos újrasúlyozással eltűnne — pontosan ez az érvelés adja a Black–Scholes-árat.

Az elmélet

  • Delta és fedezés — A delta mint érzékenység és mint fedezeti arány; gamma és az újrasúlyozás hibája.
  • Többlépéses fák és visszafelé indukció — Rekombináló fa, CRR-paraméterezés, csomópontonkénti árazás és konvergencia a Black–Scholes-árhoz.
  • A görögök: gamma, vega, théta és rhó — Hogyan reagál az opció értéke a részvényárra, a volatilitásra, az időre és a kamatra; a gamma és a théta mint a fedezés két oldala.