选项角：从SoFi技术的“隐藏几何”中获利

随着大盘继续表现出疲软迹象，金融科技（fintech）巨头SoFi技术公司（NASDAQ：SOFI）周三遭遇震荡。尤其是，投资者正在焦急地等待美联储对基准利率的立场。再加上风险规避行为对成长型企业产生负面影响，SOFI股价在过去一周大幅下跌。尽管如此，赤字可能隐藏着一个有趣的逆势机会。

评估市场行为（尤其是期权交易）时被忽视的困难之一是股票领域的持续动能性质。几乎在每个零售友好的图表或图表中，价格都反映为时间的函数。即使在基本面分析中，财务指标（例如每股收益或收入）也遵循相同的格式。

它确实是人类社会进化的产物。早期人类观察了季节变化、动物迁徙模式和昼夜循环以及无数其他事件。换句话说，人们通过时间序列进化来理解世界。因此，我们投资者和交易员喜欢从盈利周期和季节性趋势的角度思考--这些都是基于时间的函数。

同样，我们在理解概率方面真的很糟糕，因为这个概念是抽象的。概率是非线性和非顺序的，这也无济于事。相比之下，我们倾向于价格图表，因为它们讲述了一个故事。

然而，基本面和技术分析等基于时间的系统的问题在于，虽然时间测量是固定的，但市场（当市场开放时）正在不断发展。这就像试图用尺子测量潮汐一样。基于时间的系统对于测量建筑物等固定物体很有用。为了测量动力物质，我们需要一个全新的框架。

定量分析通过尝试测量未来运动的可能性或统计结构，将其与基本方法和技术方法分开。这与技术分析截然不同，技术分析将运动本身作为时间属性来衡量。

更重要的是，在我使用的特定系统下--这是分层的Kolmogorov-Markov框架，具有核密度估计（KM-TEK）--价格被分析为概率密度的函数。从数学上讲，这意味着我不认为价格是一次跨越时间的单一旅程。相反，我以定义的时间间隔将价格数据分解为数百个（有时数千个）滚动序列。

从根本上讲，这里的想法是，经过足够多的试验，某些行为变得明显，价格在某些点的聚集程度比其他点的聚集程度更高。这是您在分布曲线上看到的峰值聚集效应。我们还通过GSYS（广义自回归条件异方差）研究知道，波动率的扩散特性取决于之前的波动事件。

因此，特定的信号--例如延长的买入或卖出交易--可以创建不同的行为。这些动态差异可以通过执行KDE的定制算法程序来衡量，从而暴露了每种公开交易证券背后隐藏的几何结构。

在最近的期权角文章中，我讨论了“信息套利”的概念。“我使用这个术语是因为，目前，金融出版行业还没有概率密度作为价格函数的概念。我们很可能领先于行业15到20年--这可不是开玩笑的。

回到SOFI股票，使用上面提到的KM-TEK方法，未来10周结果的概率分布可能在24.20美元至27.60美元之间（假设锚价格为25.30美元）。此外，价格聚集可能占主导地位，略低于26美元。

上述评估汇总了SoFi公开市场首次亮相以来的所有数据。然而，我们感兴趣的是与当前信号相关的市场反应，这是一个3-7-D的形成;也就是说，在过去的10周里，SOFI股票打印了3个上涨周和7个下跌周，整体呈下降趋势。

在这个序列下，概率预期正向转移，结果可能在25.50美元到28.80美元之间。此外，价格聚集可能在27.20美元左右占主导地位。那里是隐藏的几何或信息套利，其中的概率密度可能比正常预期高出4.62%。

利用上述市场情报，最明智的想法可能是考虑将于1月16日到期的26/27牛市价差。该交易涉及两笔同时进行的交易：购买26美元的看涨期权并出售27美元的看涨期权，支付的净借记为52美元（最多可损失）。这两项交易都应该在同一张组合票据上发生。

如果SOFI股票在到期时通过第二回合罢工（27美元）上涨，则最高利润将达到48美元，相当于派息率超过92%。盈亏平衡点将达到26.52美元，使这项交易在上下文上变得现实--当然，前提是量化前提成立。

一个更激进的想法是考虑26/28的牛市价差，该价差也将于1月16日到期。该交易的盈亏平衡价为26.92美元，这似乎是一个现实的目标。此外，派息率高达117%以上，诱人。当然，这个问题归结为触发更高的罢工，这是相当雄心勃勃的，因为它位于分配的远端。尽管如此，对于一些交易者来说，增加的回报可能是值得的。

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