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期貨、選擇權與其他衍生性商品
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115年 - 115-2 期貨交易分析人員:期貨、選擇權與其他衍生性商品#145047
> 試題詳解
11.對於不支付股息的股票,美式買權的價格上限為:
(A)履約價格
(B)標的股票價格
(C)履約價格的現值
(D)無限大
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12.對於價平(ATM)選擇權,其 Gamma 值相較於價內或價外選擇權: (A)最大 (B)最小 (C)介於中間 (D)與履約價無關
#4045199
13.若某買權的 Delta 為 0.7,Gamma 為 0.06,當標的股價上漲 2 元時,新的 Delta 約為: (A)0.76 (B)0.82 (C)0.88 (D)0.94
#4045200
14.掩護性買權(Covered Call)策略中,投資人的最大利潤為: (A)無限大 (B)(履約價 − 買入股價)+權利金 (C)權利金收入 (D)買入股價 − 履約價
#4045201
15.某股票目前交易價格為每股 120 美元,預計不發放股息。該股的 6 個月期價平歐式買權價格為 3.40 美元,6 個月期價平歐式賣權價格為 2.50 美元。為避免套利機會,相應的年化無風險利率最 接近下列何者? (A)0.75% (B)0.99% (C)1.50% (D)1.71%
#4045202
16.關於強化式學習(Reinforcement Learning, RL)在選擇權風險管理中的應用,下列何者最正確? (A)強化式學習只用來預測選擇權到期時的價格 (B)強化式學習可透過市場狀態、避險動作與報酬函數,學習動態避險策略 (C)強化式學習必須假設市場報酬完全服從常態分配 (D)強化式學習的目標是使每一期交易獲利最大,而不考慮交易成本與風險
#4045203
17.AI/ML 在投資組合與風險管理的主要應用方向為何? (A)完全取代 VaR、CVaR 等風險衡量方法 (B)利用深度學習提升投資組合最佳化、風險估計及情境分析效率 (C)AI 只能降低市場波動,因此不需要進行風險管理 (D)AI 的主要用途是增加交易頻率,而非改善風險控制
#4045204
18.臺灣期貨交易所於 2025 年陸續推出「週五到期臺指選擇權」及「個股週選擇權」。關於此類短 天期選擇權對臺灣衍生性商品市場的影響,下列敘述何者最為正確? (A)週五到期契約可對應週四晚間發布的重要經濟數據與企業財報,滿足交易人即時避險與事件交易 需求;但存續期間短、權利金較低,可能導致投資人過度槓桿,且新商品的市場流動性需要時間 累積 (B)短天期選擇權的權利金較高,可大幅提升期貨商的經紀業務收入;且由於到期時間短,Theta 衰減緩慢,適合長期持有策略 (C)個股週選擇權首波納入台積電、鴻海、聯發科、長榮及緯創 5 檔指標股,其主要目的在於取代 現有的個股期貨,提供投資人更直接的股票避險工具 (D)短天期選擇權的 Gamma 風險較低,主要風險來自 Vega 的劇烈變動;由於到期時間極短,隱 含波動率對價格的影響遠大於標的價格變動的影響
#4045205
19.選擇權在接近到期時,其 Gamma 值會急速變化。此特性對市場的最直接影響為下列何者? (A)造市商為維持 Delta 中立,在標的價格下跌時需賣出更多標的資產,可能加劇價格下跌的幅度 (B)選擇權買方的時間價值損失速度加快,因此買方策略的獲利性大幅提升 (C)選擇權的隱含波動率會自動下降,使價格趨於穩定 (D)造市商的避險需求完全消失,因為此時選擇權已無時間價值
#4045206
20.Iron Condor 是短天期選擇權市場中常見的交易策略。關於以零日到期選擇權(Zero-Day-toExpiry, ODTE)建構 Iron Condor 策略的敘述,下列何者最為正確? (A) Iron Condor 策略透過同時賣出價外買權與價外賣權,並各自以更價外的選擇權保護,在ODTE 市 場中主要利用 Theta 衰減獲取權利金收入,但因到期前 Gamma 急速放大而面臨集中的尾部風險 (B) Iron Condor 策略屬於買方策略,最大損失為權利金支出,適合在預期市場將出現大幅突破時使用 (C) Iron Condor 策略僅能使用買權建構,無法使用賣權,因此在 ODTE 市場中無法有效運作 (D) Iron Condor 策略在 ODTE 市場中的主要風險來自 Vega,因到期時間極短,隱含波動率的微 小變場中主要利用 Theta 衰減獲取權利金收入,但因到期前 Gamma 急速放大而面臨集中的 尾部風險動即造成價格大幅波動
#4045207
21.下列四種選擇權中,何者的 Gamma 值最大? (A)2 個月到期、深度價內(Deep ITM)的買權 (B)2 週到期、價平(ATM)的買權 (C)2 個月到期、價平(ATM)的買權 (D)2 週到期、深度價外(Deep OTM)的賣權
#4045208
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