致富心態-摩根·豪瑟

20個致富心態中最重要,且經常是反直覺的特徵

1.沒有人真的是瘋子

大家都是根據自己的理解做理性選擇,看似瘋狂的行為,只是每個人的經歷不同.

你的理財經歷可能只占世界理財經歷的0.00000001%,但卻用這個經歷在看世界.

我們都不瘋狂,不過我們全都是新手.

2.運氣與風險

比爾蓋茲也要靠百萬分之一的運氣才能在湖濱中學操作到最先進的電腦

最好的朋友也許是將來微軟共同創辦人的好友卻死於山難

運氣在投資成功的結果中有確切的作用

不是100%的行動就可決定100%的結果

經濟學家發現,兄弟之間的收入比他們的身高或體重更為相關

班傑明·葛拉漢大部分成功的投資歸功於擁有一家汽車保險商蓋可公司大量的股票,自己形容這家公司,一次出乎意料的好運與一個非常精明的決定,我們有能力區別嗎?

風險與運氣是一體的兩面

留意自己讚揚,欣賞的對象.當心自己輕視,避之唯恐不及的的對象

因此,不要聚焦特定人士的個案研究,反而應該更關注於廣泛適用的模式

3.貪得無厭

滿足感是我們社會的關鍵要素,精明而且強大

華倫·巴菲特說,沒有理由為了自己沒有,不需要的事物,賭上自己擁有,不可或缺的事物

第一,最困難的理財技能是實驗目標以後停止繼續追逐

第二,社會比較正是問題的核心

第三,不滿足與貪得無厭,最終會推向遺憾

第四,有些事情無論潛在獲益多龐大,永遠不值得冒險

無價之寶:名聲,自由和獨立,家人和朋友,被真心愛你的人所愛,幸福

適可而止

4.讓人混淆的複利

巴菲特845億美元的淨資產中,有815億是過了65歲生日後才得到,我們的腦子天生不適合處理這類奇怪的事

複利效應:如同冰河時期週期性發生,夏天未溶的雪,導致反射更多的陽光,持續累積讓積雪越來越來厚,最後導致形成大陸冰原,不用費盡九牛二虎之力,也能創造出驚人的成果

一點點的成長就足以成為未來成長的動力

巴菲特的技能是投資,但他的秘訣是時間,他投資了75年

複利違反直覺,

高明的投資方法不必然與賺到最高報酬有關,因為最高報酬往往是無法重複的一次打擊機會,要賺到可觀的報酬,與你可以堅持並在最長時間裡重複執行有關,那就是把握複利狂飆的時候

5.致富與守財

高明的投資術不必然與做出好決策有關,而是與持續不讓事情出錯有關

致富與守財是兩回事

成功的理財法是,活下去

研究巴菲特如何賺到他的投資報酬很困難,稍微容易蛋一樣重要的是找出他沒做過哪些事情

    他沒有背負債務

    他一生經歷14次經濟衰退,但都沒有驚慌失措的拋售股票

    他沒有敗壞自己的商業聲譽

    他沒有死守某一條策略,某一種世界觀或某一股過時的趨勢

    他沒有依靠別人的錢投資而是靠公開上市公司來管理投資(投資人無法抽回資金)

    他沒有過勞而導致離職或退休

    他只是活下來並維持長壽

納希姆·塔勒布將求生心態應用在現實世界:

    1.我想要的不僅是豐厚的報酬,更要讓財務狀況牢不可破.如果我能夠讓財務穩固,我真的認為自己可以得到最大的報酬,因為我將有足夠時間讓複利創造奇蹟

    如果現金的年報酬是1%,股票是10%,維持現金等於每年虧9%

    但是如果現金能讓自己不在空頭市場期間賣掉股票,實際上賺到的現金報酬就不是1%,因為避免在絕望,時機不好的時候賣掉股票未你這一生帶來的報酬,很可能遠遠勝過選到幾十隻飆股得到的報酬

    2.計畫很重要,但每個計劃最重要得部分是,按照計畫持續修改計畫而不是死守計畫\

    很多賭注之所以失敗不是因為賭錯了,而是只有在事情完全正確的情況下才會產生正確的結果

    預留犯錯空間(安全邊際)是金融界裡最容易被低估的力量

    例如:節儉的預算,靈活的思考與寬鬆的時程表

    與保守不同,保守謹慎是避免風險,安全邊際是提高活下去的機會,在特定的風險水準下提高成功的機率

    魔力在於,如果要取得良好的結果,你的安全邊際程度越高,所需要的優勢條件越少

    3.極端性格很重要,這種性格的人會樂觀看待未來,卻又像偏執狂一樣緊盯那些會阻礙你邁向未來的事物

    這邊指的是明智的樂觀心態,認定機率會對你有利的信念,而不是一般所指的樂觀

    事實上你就是知道會碰上一大堆壞事,但同時樂觀的相信事情會沿著長期成長的軌道發展

    兼具偏執與樂觀,比非黑即白的標準更困難,但仍必須具備短期偏執的性格,並活得夠久來發揮長期樂觀心態

6.長尾效應

即使搞砸一半的機會,最終仍可以大賺一筆

布萊德·彼特說,我已經努力經營這項事業30年了,有些案子會成功,有些則否,沒有必要反覆研究哪個會成功,只要繼續進行下一個案子就是了

長尾效應指的是結果分布在最遠的末端,其中少數事件會產生大部分的成果,像創投成功的方式,投資50項標的,其中一半賠錢,10項報酬不錯,1~2項成為創造100%報酬率的黑馬

投資公司蒐集了兩萬一間筆創投的統計,65%賠錢,2.5%賺進10~20倍,1%報酬率超過20倍,僅0.5%獲利50倍以上,在兩萬一千筆投資中,大約100家可以獲得豐厚的報酬,這就是創投產業大部分的獲利來源

投資天才,在眾人失去理智時,還能正常行事的人

巴菲特一生擁有400~500支股票,其中10支為他賺進絕大部分的財富

銀河系裡有一千億顆行星,地球的存在和這本書的就是長尾效應最好的結果

7.自由

掌控你的時間,就是金錢付給你最高的紅利

8.超跑車主的謬論

沒有人在意你開超跑友多酷,他們想的都是別人想像他們開超跑的樣子

9.財富其實是你看不到的資產

花錢向別人炫耀的,其實是讓自己越來愈沒錢的方法

10.存錢

唯一可以控制的要素,產生最重要的事

累積財賦與你的收入或投資報酬無關,但與你的儲蓄率息息相關

11.合理勝過理性

如果對於持有的策略或股票沒有感情,一旦他們變成燙手山芋,有很高的機率你會立刻脫手,看起來理性的思維反而成為包袱.

合理的投資人會熱愛他們那套技術上不完美,但有優勢的策略並且堅持

在美國市場賺錢的歷史機率,單日賺錢的機率是50%,一年賺錢的機率是68%,十年賺錢的機率是88%,20年賺錢的機率是100%

當沖與選股並不理性,但如果符合心理需求,小額投資在這些操作上就很合理

12.意外

從未發生過的事情始終在發生

意外總是在發生,我們永遠無法預期意外發生的原因

13.預留犯錯空間

班傑明葛拉漢說,安全邊際的目的是想讓預測變得毫無必要

必須承擔風險才能成功,但不值得承擔任何會摧毀你的風險

錢分成兩個用途,一部分承擔風險(投資),一部分戒慎恐續(現金)

14.你會改變

長期規劃比表面看起來更困難,因為每個人的目標和慾望會隨時間改變

我們的財務計畫要避免走極端,認知自己有改變心意的傾向

我們要接受自己實際上已經改變看法

丹尼爾卡尼曼隨時重寫稿子說:我沒有沉沒成本

勇敢不顧一切拋去過去的財務目標,勝過靠呼吸器苟延殘存

15.天下沒有白吃的午餐

每個事物都有價格,但夾格沒有全寫在標籤上

報酬一定伴隨著波動性,不要想逃稅

找出價格,然後付清

把波動性視為手續費而非罰款,情況便大不相同

16.你和我

小心從玩另一場遊戲的玩家那裏得到的財務線索

預計持有30年,10年,1年,當沖的交易員對標的分析是完全不同的

謹惕泡沫市場中,投資人的比例改變,從長線玩家占多數轉為短線玩家占多數

眾人都是理性的轉向短期交易,試圖取得市場動能

17.悲觀主義的魅力

樂觀主義聽起來像在推銷,悲觀主義像是有人在幫忙

我們理財時總是容易接受悲觀主義,因為演化的屏障,讓我們對損失的感覺更大

股市上漲1%沒有感覺,下跌1%會變成頭條

18.當你相信任何事情

吸引人的虛構故事,比統計數據更強大

絕望時,人們會相信任何事

    1.越想要某件事成真,越可能相信事情可能成真的故事

    2.每個人看待世界的視角都不完整,但我們會想一套論述來填補空白

19.觀點彙總

    1.當事情運作順利時,盡力找出謙卑之道,事情出錯時,找出原諒/同情之道

    2.少一點自我就會多一點財富

    3.能一夜好眠才是好的理財方式

    4.想成為更出色的投資人,唯一可做到最有效果的事情就是增加投資時間

    5.就算很多事情出錯也沒關係,極小部分的事情會產生極大部分的結果

    6.用錢拿回時間的掌控權,因為無法掌控自己的時間會嚴重影響幸福感

    7.變得更善良且少點誇耀

    8.存錢就對了

    9.確認成功的成本,並準備為此付費

    10.務必預留犯錯空間

    11.避免做出會有極端結果的財務決策,人會改變目標與慾望,預防後悔

    12.你應該要喜歡風險,因為隨著時間經過,他會帶來回報,但要避免毀滅性的風險

    13.確認你正在玩的遊戲不被另一種遊戲的玩家影響

    14.尊重混亂,找出適合自己的答案

20.我的自白與致富心態

沒有打算致富,只想要財務獨立,每天自己可以隨心所欲做任何事

查理芒格說,讓複利發威的首要原則是,沒必要的話,絕對不要打斷它

所有的資產只有一間房,一個支票帳戶和一些先鋒指數基金

投資信念是,未投資付出的心血與投資結果幾乎毫不相關,原因是這個世界是由長尾所驅動,無論你多麼努力嘗試投資,只要你錯失2,3見實質影響策略的事情,結果就不會太好,反之亦然

投資策略不靠挑選正確產業或是下一場經濟衰退的時機,而是高儲蓄率,耐心與認定全球經濟將在未來十幾年創造價值的樂觀心態

動機迷思-傑夫.海登

 1.動機的本質

    成功->動機->更多成功->更多動機

動機是結果

2.例行程序的力量

    忘記目標,專注程序

    設定目標,然後忘記它

    你唯一的職責,就是不要讓堅持的鍊子斷掉

3.策略規劃

建立完善程序的八個步驟:

    1.設定目標,制訂方案

    2.別花心力尋找最佳目標,選一個可行的即可

    3.客製化程序的細節,(ex:哪天跑,跑多遠,跑多快)

    4.列入行事曆

    5.每日計畫

    6.執行程序,(在to-do list上打勾)

    7.修正不能持續執行的問題

    8.調整程序,如果提早達成或無法達成

4.連續成功者思維

    1.戒掉完美主義

    2.通才勝過專才

    3.同時在多個項目上成功(多元人生)

    4. 目標是不後悔

    5.對於成功的定義懂取捨(ex:家庭)

    6.目標設定要符合需求理論

    7.目標要多層次受益

    8.目標要具體可操作

5.生產力與意志力要訣

    打造極限生產力日的9大步驟

    1.讓所有人知道你沒空

    2.預先決定工作時間

    3.在時間內全心投入

    4.在特別的時間開始極限生產力日(跳脫日常秩序)

    5.延遲報酬與獎賞

    6.預先補充燃料(血糖是意志力)

    7.有效益的休息,而非放鬆

    8.在有趣的地方休息,下次更容易返回

    9.不做完不罷休,超時也無妨

    打造最具生產力週的10大步驟

    1.每週日做好下週規劃

    2.主動空出重要任務時間(ex;會議,個人工作)

    3.符合實際的to-do list

    4.會議以30分鐘為單位

    5.停止multi-tasking

    6.善用零碎時間

    7.紀錄時間(花了多少時間在沒生產力的事情上)

    8.善用午餐時間

    9.保留家庭時光

   10.從早晨第一件事開始

   建立高生產力心態的6大心法

    1.不要給少做找藉口

    2.忍受反對和嘲諷

    3.克服恐懼,行動創造自信

    4.主動找尋靈感,不要等待

    5.放下自尊,尋求他人援助

    6.做就對了

    6招輕鬆駕馭意志力

    1.選擇越少越好

    2.減少小決定,避免消耗意志力

    3.每天一開始先做最困難的事

    4.經常補充血糖

    5.張貼提示,經常提醒長期目標

    6.徹底移除誘惑

6.數字的秘密

    1.把大目標數字化,拆分成可行的小目標

    2.REPS方法論-有效的學習方法

        R:達成與重複(reaching and repeating)

        E:投入(engagement)

        P:具目的性(purposefulness)

        S:有利且迅速的回饋(strong, speedy feedback)

    3.四招避開慣性陷阱-有效的學習方法

        1.放慢速度

        2.加快速度

        3.拆成小步驟

        4.改變衡量標準(改看速度而不是準度,看自己的錄影)

    4.創業的關鍵:快速達成目標,先求有第一步,凡事不用完美

7.專家鞭策力

    1.教練的責任是訓練跟鼓勵,讓過程有趣

    2.專家的任務是做為榜樣,告訴你如何成功,自己負責

8.少做多得的致勝策略

    1.學會拒絕,提升時間效能

        問題1:做這件事對我有沒有好處?

        問題2:這比我現在做的事情更重要嗎?

    2.每次微小改變,提升1%優勢

9.核心要點

    別談目標,別談夢想,只提計畫

    動手去做,就會發現所有需要的動機

        

Credit and Debit Spreads

• • A bull call spread is purchasing a call option, and simultaneously selling another call option (on the same underlying asset) with the same expiration date but a higher strike price. Since this is a debit spread, the maximum loss is restricted to the net premium paid for the position, while the maximum profit is equal to the difference in the strike prices of the calls less the net premium paid to put on the position.
  • 

   

  • A bear call spread is selling a call option, and simultaneously purchasing another call option with the same expiration date but at a higher strike price. Since this is a credit spread, the maximum gain is restricted to the net premium received for the position, while the maximum loss is equal to the difference in the strike prices of the calls less the net premium received.
  • 
    
    
    
  • A bull put spread is writing a put option, and simultaneously purchasing another put option with the same expiration date but a lower strike price. Since this is a credit spread, the maximum gain is restricted to the net premium received for the position, while the maximum loss is equal to the difference in the strike prices of the puts less the net premium received.
  • 
    
    
  
  
  • A bear put spread is purchasing a put option, and simultaneously selling another put option with the same expiration date but a lower strike price. Since this is a debit spread, the maximum loss is restricted to the net premium paid for the position, while the maximum profit is equal to the difference in the strike prices of the puts less the net premium paid to put on the position.
  • 
    
    
    

  The table below summarizes the basic features of these four spreads. Commissions are excluded for simplicity.

  Spread	Strategy	Strike Prices	Debit / Credit	Max. Gain	Max. Loss	Break-Even
  Bull Call	Buy Call C1 Write Call C2	Strike price of C2 > C1	Debit	(C2 − C1) − Premium paid	Premium paid	C1 + Premium
  Bear Call	Write Call C1 Buy Call C2	Strike price of C2 > C1	Credit	Premium received	(C2 − C1) − Premium received	C1 + Premium
  Bull Put	Write Put P1 Buy Put P2	Strike price of P1 > P2	Credit	Premium received	(P1 − P2) − Premium received	P1 − Premium
  Bear Put	Buy Put P1 Write Put P2	Strike price of P1 > P2	Debit	(P1 − P2) − Premium paid	Premium paid	P1 − Premium

  Credit and Debit Spreads

  Vertical spreads are used for two main reasons:

  1.   For debit spreads, to reduce the premium amount payable.

  2.   For credit spreads, to lower the option position’s risk.

  交易标价的附注：
  
  

  • 如果你买一个价差而且欠钱(debit spread)，则输入正数的限价单。
    如果你买一个价差且收到现金(a credit spread)，你必须输入一个负值的限价单。
  • 相反，如果你卖出一个价差且收到现金，则输入一个正的限价单。
    如果卖出一个差价且欠钱，则必须输入一个负值的限价单。

  例如，一个四月的20块的XYZ 买权，显示买价6.60和卖价6.70，另一个四月的30块的XYZ买权显示0.15对0.20.
  如果你用下面的脚买一个“debit”的买权垂直价差/套利：
  Buy 1 OPT APR02 20.0 CALL (6.70),
  Sell 1 OPT APR02 30.0 CALL (0.15)
  对这个交易，你将支付6.55（一个debit的交易），正价格的spread限价单。
  
  当你翻转上面的脚，用下面的脚来买一个credit买权垂直套利/价差：
  Sell 1 OPT APR02 20.0 CALL (6.60)
  Buy 1 OPT APR02 30.0 CALL (0.20)

ln跟log的差異,為什麼自然對數這麼重要？

 log是取對數(指數的相反方向)

log再加個數在下面，就是以那個數為底的對數。如log0.2(10），即為以0.2為底的對數。

具體來說：如果a(a>0，且a≠1)的b次冪等於n，即ab=n，那麼數b叫做以a為底n的對數，記作：logan=b,其中a叫做對數的底數，n叫做真數。

lg是以10為底數的對數。

ln是以e為底數，稱為自然對數。

exp(1/n)=e^1/n = (1 + 1/n)ⁿ

http://blog.udn.com/cchahacaptain/4565752

基本上只要和微積分沾的上關係的，電子、化工、乃至於純數學，一定看的見這兩個符號：【e】【ln】，從高中開始看見這個符號，沒有一個老師能回答我為什麼要有這個符號？為什麼它存在？為什麼不用log卻用ln？為什麼會需要一個2.7182818..這麼奇怪的數字？老是要我背，不希望我問為什麼？我真的是刁鑽的學生嗎？好痛苦！我真的沒辦法忽略它，跳過這個問題去考試。

這個問題困擾了我將近二十年，後來我終於看懂了，搞死我了，原來只是這樣！

所有的運算，都是基於加減法而來，而人類社會越來越複雜，越來越依賴數字的運作，乘除法便應運而生，乘除法是加減法的簡式，它把一大堆符號合併成單一式子，使得我們可以進行更複雜的紀錄與運算。

當社會越來越進步，建築、航海、經濟等等越來越發達，使得我們不只需要計算複雜的式子，也需要快速得到答案，在沒有計算機的年代，查表變成了最快得到答案的方法，可怕的是，要有一個瘋子去建出這本好似電話簿的數字表！

2 = 2¹   第1欄

4 = 2²   第2欄

8 = 2³   第3欄

16 = 2⁴  第4欄

32 = 2⁵  第5欄

早期的科學家，發現了下面兩個式子的對應關係。

4 * 8 = 32 ……(1)

log₂(4) + log₂(8) = log₂(32) ……(2)

換句話說，(4*8)這個計算，我只需要做出(2+3=5)，接下來在第5欄查到32就可以得到答案了，或許有人會直接用99乘法表心算得到答案，覺得這個查表很愚蠢，我必須要說，你在用的99乘法表不就是在查表嗎？你在幹的事不就和幾百年前做的一模一樣嗎？算一下4096*8192，沒背了！就寫不出來了！

很遺憾，上述的表格再大也查不出來(9*9)的答案，問題就在底數的選擇，這裡選的是(2)，這期間有許多人做出許多奮鬥，嘗試了各種數字，納皮爾這個人花了將近20年做出了一本精確到7位數字的對數表，所以人類的進步都是依賴這些瘋子完成的，不是看那些大學生整天用嘴說：【用青春寫歷史、青春萬歲、燃燒青春】，這裏面我只承認【燃燒青春】，每天熬夜在玩不燃燒青春嗎？

一直到有一個傢伙選了一個極為聰明的函數，就因為這個特殊的函數型態，導致日後的微積分，乃至於其他的科學，才得以行進下去，沒有這個東西，我們現在可能還停留在莊園時代，說不定是個佃農：

(1 + 1/n)ⁿ，

假設n = 1000，就是1.001¹⁰⁰⁰，為了方便，我們使用n = 100，就是1.01¹⁰⁰，假設它為a，那我們就用這個數字建一個對數表：

第一欄 0.01 = log_a(N)  N = (1.01¹⁰⁰)^0.01 = 1.01¹ = 1.01

第二欄 0.02 = log_a(N)  N = (1.01¹⁰⁰)^0.02 = 1.01² = 1.0201

第三欄 0.03 = log_a(N)  N = (1.01¹⁰⁰)^0.03 = 1.01³ = 1.030301

……

有一種東西叫巴斯卡三角形，這個東西是基於二項式定理來的

   1

  1 1

 1 2 1

1 3 3 1

看到了這個三角形，再看看上面對數表最後面的數字，大概可以感受到為什麼要使用1.01、1.001等等這麼奇怪的數字型態了吧，因為這種數字型態可以更快速計算出答案。

說到這裡要再囉嗦一下，不要再去計較中國的楊輝三角比巴斯卡三角要早，所以中國人比較厲害，感覺很像小孩子吵架，你爸爸憋氣一分鐘，我爸爸更厲害，可以憋10分鐘，再怎麼厲害，也是祖先厲害，又不是你，沾甚麼光！

另一個巨人：尤拉(Euler)，眼睛瞎了還可以寫數學著作，也是一個偉大的瘋子，聽說這個人個性很謙虛，他證明出當n為無限大時：

這個式子是收斂值，這是一個極為重要的發現，一個確認大小的數字，裡面可以切割出無限個點，這表示我可以做出刻度無限小的對數表(0.0…..0001)，換句話說任何數字經過nature log相關運算必定能算出數字，而這個數字存在，只是寫不出來，寫不寫得出來只是書寫極限，並不影響存不存在的問題。

我認為，這也就是為什麼許多地方，無論是物理學、數學、工程等等的方程式推演，很喜歡朝向ln(nature log)、e的方向行進，就是這個原因。

現在我有的時候回頭看古人搞科學，看到那些神妙處，真慚愧，越古會的應該越少才對，我甚麼都不會，應該才是古代人，他們是現代人，曾國藩的兒子曾紀鴻是一個大數學家，算出的圓周率竟然準確到小數點100位，我的媽呀！他是用手算耶！愛因斯坦十幾歲的時候，他的老師告訴他媽媽，妳一定要讓愛因斯坦去學一門手藝，不然他那麼笨，將來非餓死不可，結果他20幾歲發表了相對論、光電效應等論文，聰明還是笨，古代還是現代，真的很難說！

Chatgpt: give me a program about how to get latest option price and prediction using quantlib

 Here's an example Python program that uses QuantLib to calculate the Black-Scholes option price and predicts the option price based on the latest market data:

import QuantLib as ql import yfinance as yf # User inputs symbol = input("Enter stock symbol: ") expiry = input("Enter option expiry date (YYYY-MM-DD): ") option_type = input("Enter option type (call/put): ") strike_price = float(input("Enter option strike price: ")) risk_free_rate = float(input("Enter risk-free interest rate: ")) # Get option chain for the stock symbol option_chain = yf.Ticker(symbol).option_chain(expiry) # Get the latest market data underlying_price = option_chain.calls['lastPrice'][0] implied_volatility = option_chain.calls['impliedVolatility'][0] # Set up QuantLib objects calendar = ql.UnitedStates() day_count = ql.Actual365Fixed() calculation_date = ql.Date.todaysDate() ql.Settings.instance().evaluationDate = calculation_date option_expiry_date = ql.Date(expiry.split('-')[2], int(expiry.split('-')[1]), int(expiry.split('-')[0])) option_type_q = ql.Option.Call if option_type == 'call' else ql.Option.Put option = ql.EuropeanOption(ql.PlainVanillaPayoff(option_type_q, strike_price), ql.EuropeanExercise(option_expiry_date)) # Set up Black-Scholes process underlying_q = ql.QuoteHandle(ql.SimpleQuote(underlying_price)) risk_free_rate_q = ql.YieldTermStructureHandle(ql.FlatForward(calculation_date, risk_free_rate, day_count)) dividend_yield_q = ql.YieldTermStructureHandle(ql.FlatForward(calculation_date, 0.0, day_count)) volatility_q = ql.BlackVolTermStructureHandle(ql.BlackConstantVol(calculation_date, calendar, implied_volatility, day_count)) process = ql.BlackScholesProcess(underlying_q, dividend_yield_q, risk_free_rate_q, volatility_q) # Calculate Black-Scholes option price option.setPricingEngine(ql.AnalyticEuropeanEngine(process)) bs_price = option.NPV() # Display Black-Scholes option price print("The Black-Scholes option price is {:.2f}".format(bs_price)) # Predict option price based on latest market data delta_t = day_count.yearFraction(calculation_date, option_expiry_date) forward_price = underlying_price * np.exp(risk_free_rate * delta_t) predicted_price = bs_price + (implied_volatility / np.sqrt(delta_t)) * ((forward_price / underlying_price) - 1) print("The predicted option price based on the latest market data is {:.2f}".format(predicted_price))

In this program, we use the QuantLib library to calculate the Black-Scholes option price using the latest market data retrieved from Yahoo Finance. We start by asking the user to input the stock symbol, option expiry date, option type, strike price, and risk-free interest rate. We then retrieve the option chain for the stock symbol and extract the latest market data (underlying price and implied volatility).

We set up the necessary QuantLib objects, including the calculation date, option expiry date, option type, and Black-Scholes process. We then calculate the Black-Scholes option price using the setPricingEngine method.

Finally, we predict the option price based on the latest market data by calculating the forward price and using it to adjust the Black-Scholes price accordingly. We display the Black-Scholes option price and the predicted option price to the user. Note that you'll need to install the `

Chatgp: give me a program how to get latest option price

 Here's an example Python program that uses the Yahoo Finance API to retrieve the latest option prices for a given stock symbol:

import yfinance as yf # User inputs symbol = input("Enter stock symbol: ") expiry = input("Enter option expiry date (YYYY-MM-DD): ") option_type = input("Enter option type (call/put): ") strike_price = float(input("Enter option strike price: ")) # Get option chain for the stock symbol option_chain = yf.Ticker(symbol).option_chain(expiry) # Get the option price for the given strike price and option type if option_type == 'call': option_price = option_chain.calls.loc[option_chain.calls['strike'] == strike_price, 'lastPrice'].values[0] else: option_price = option_chain.puts.loc[option_chain.puts['strike'] == strike_price, 'lastPrice'].values[0] # Display the option price print("The latest {} option price for {} with strike price {} and expiry date {} is {:.2f}".format(option_type, symbol, strike_price, expiry, option_price))

In this program, we use the yfinance library to retrieve the option chain for the given stock symbol and expiry date. We then extract the latest option price for the given strike price and option type (call or put). Finally, we display the option price to the user. Note that you'll need to install the yfinance library if you haven't done so already, using pip install yfinance.

Chatgpt: option price prediction program python

 Here's an example Python program that allows the user to input the necessary parameters to predict the price of a call or put option using the Black-Scholes model:

import numpy as np from scipy.stats import norm def black_scholes(S, K, T, r, sigma, option='call'): """ Calculates the Black-Scholes option price and Greeks. S: current stock price K: option strike price T: time to expiration (in years) r: risk-free interest rate sigma: implied volatility option: 'call' or 'put' option (default is 'call') """ d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5 * sigma**2) * T) / (sigma * np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T) if option == 'call': price = S * norm.cdf(d1) - K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2) delta = norm.cdf(d1) gamma = norm.pdf(d1) / (S * sigma * np.sqrt(T)) vega = S * norm.pdf(d1) * np.sqrt(T) theta = (-S * norm.pdf(d1) * sigma) / (2 * np.sqrt(T)) - r * K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2) rho = K * T * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2) else: price = K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1) delta = -norm.cdf(-d1) gamma = norm.pdf(d1) / (S * sigma * np.sqrt(T)) vega = S * norm.pdf(d1) * np.sqrt(T) theta = (-S * norm.pdf(d1) * sigma) / (2 * np.sqrt(T)) + r * K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) rho = -K * T * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) return {'price': price, 'delta': delta, 'gamma': gamma, 'vega': vega, 'theta': theta, 'rho': rho} # User inputs S = float(input("Enter the current stock price: ")) K = float(input("Enter the option strike price: ")) T = float(input("Enter the time to expiration in years: ")) r = float(input("Enter the risk-free interest rate: ")) sigma = float(input("Enter the implied volatility: ")) option = input("Enter 'call' or 'put' option (default is 'call'): ") # Calculate option price and Greeks using Black-Scholes model result = black_scholes(S, K, T, r, sigma, option) # Display results print("Option price: {:.2f}".format(result['price'])) print("Delta: {:.2f}".format(result['delta'])) print("Gamma: {:.2f}".format(result['gamma'])) print("Vega: {:.2f}".format(result['vega'])) print("Theta: {:.2f}".format(result['theta'])) print("Rho: {:.2f}".format(result['rho']))

In this program, we define the black_scholes function that takes in the Black-Scholes inputs and calculates the theoretical price of a call or put option, as well as its Greeks (delta, gamma, vega, theta, rho). We then ask the user to input the necessary