三角洲

三角洲衍生证券的价值是其价格相对于标的资产价格的变化率。它是将衍生品价格与标的证券价格关联起来的曲线的一阶导数。当delta较大时，衍生工具的价格对基础证券价格的微小变化敏感。

伽马射线

伽马射线衍生安全性是相对于潜在资产价格的达达拉的变化率;也就是说，相对于安全价格的期权价格的第二阶段。当伽玛很小时，Delta的变化很小。这种灵敏度措施对于决定调整对冲位置的程度是重要的。

兰姆达

兰姆达，也称为选项的弹性，表示相对于潜在安全性价格的1％变化的选项价格的百分比变化。

Rho

Rho是期权价格相对于无风险利率的变化率。

θ.

θ.是相对于时间衍生安全性的变化率。由于选择成熟的选择趋于下降，因此θ通常很小或消极。

织女星

织女星是衍生安全性的变化率相对于潜在安全性的波动性。当Vega很大时，安全性对挥发性的小变化敏感。例如，选项交易者通常必须决定是否购买对冲对冲VEGA或伽玛的选项。所选的对冲通常取决于重新平衡对冲位置的频率以及潜在资产价格（波动性）的标准偏差。如果标准差快速变化，则优选抗VEGA的平衡。

暗示波动率

这隐含波动率一个选项是标准偏差，使期权价格等于市场价格。它有助于确定股票未来波动性的市场估算，并提供对其他黑人函数的输入波动性（当需要）。

黑斯科斯模型

使用Black-Scholes模型需要几个假设：

如果这些假设中的任何一个是不真实的，布莱克-斯科尔斯可能不是一个合适的模型。

为了说明Black-Scholes工具箱函数，这个例子计算了一个欧洲期权的看涨和看跌价格及其delta、gamma、lambda和隐含波动率。资产价格为100.00美元，行权价格为95.00美元，无风险利率为10%，到期日为0.25年，波动率为0.50，股息率为0。简单地执行工具箱函数

[OptCall，OptPut]=blsprice（100,95,0.10,0.25,0.50,0）[CallVal，PutVal]=blsdelta（100,95,0.10,0.25,0.50,0）；GammaVal=blsgamma（100,95,0.10,0.25,0.50,0）；VegaVal=blsvega（100,95,0.10,0.25,0.50,0）[LamCall，LamPut]=blslambda（100,95,0.10,0.25,0.50,0）；

产量：

现在，作为一个计算检查，使用来自Blsprice.。

波动率=blsimpv（100,95,0.10,0.25，OptCall）；

该函数返回0.500的隐含波动率，即原始值Blsprice.输入。

二项式模型

期权或其他股票衍生品的二项式定价模型假设，随着时间的推移，每个可能价格的概率服从二项式分布。基本假设是，在任何短时间内，价格只能移动到两个值，一个向上，一个向下。绘制这两个值，然后绘制每个值的后续两个值，然后绘制每个值的后续两个值，依此类推，这被称为“构建二叉树”。该模型适用于美式期权，美式期权可在到期日之前的任何时间行使。

本例使用二项模型为美式看涨期权定价。同样，资产价格为100.00美元，行权价格为95.00美元，无风险利率为10%，到期时间为0.25年。它以0.05年为增量计算树，因此示例中有0.25/0.05=5个周期。波动率为0.50，这是一个看涨期权(标志= 1），股息率为0，三期后，它支付了5.00美元的股息（公共日期）。执行工具箱功能

[StockPrice，OptionPrice]=binprice（100,95,0.10,0.25，......0.05, 0.50, 1, 0, 5.0, 3);

返回基础资产的价格树

股票价格=100.00 111.27 123.87 137.96 148.69 166.28 0 89.97 100.05 111.32 118.90 132.96 0 81.00 90.02 95.07 106.32 0 0 72.98 76.02 85.02 0 0 0 0 0 0 60.79 67.98 0 0 0 0 54.36

以及选项值树。

optionPrice = 12.10 19.17 29.35 42.96 54.17 71.28 0 5.31 9.41 16.32 24.37 37.96 0 0 1.35 2.74 5.57 11.32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

来自二项式函数的输出是二进制树。阅读股票价格矩阵以这种方式：第1列显示了期限的价格，第2列显示了第1期的上下价格，第3栏显示了期间2的上升，上下和下降价格。忽略零。这oppositprice.Matrix为价格树中的每个节点提供关联的选项值。忽略对应于价格树中的零的零。