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练习

练习题

基础题

  1. 伯努利分布

    某数字货币单日上涨概率为0.55,定义XX为上涨天数指示变量:

    X={1上涨0下跌 X = \begin{cases} 1 & \text{上涨} \\ 0 & \text{下跌} \end{cases} 

    E(X)E(X)Var(X)\text{Var}(X)

  1. 二项分布

    某期权交易员成功预测方向的概率为0.6。连续进行5次预测:

  1. 几何分布
    区块链挖矿成功的概率为0.15:
  1. 泊松分布
    某交易系统平均每小时产生2.5次错误:

应用题

  1. 投资组合风险
    某基金包含50支股票,每支股票年暴雷概率1.2%(独立)。使用泊松近似计算:
  1. 高频交易
    某订单流服从泊松过程(λ=120单/分钟):

综合题

  1. 期权定价
    某期权价值
    V=max(STK,0)V = \max(S_T - K, 0),假设STS_T服从参数为(50,0.3)的对数正态分布,K=55:
  1. 风险价值(VaR)
    某资产日收益率
    rN(0.001,0.0222)r \sim N(0.001, 0.022^2),计算:

参考答案

  1. 伯努利分布

    E(X)=0.55E(X) = 0.55

    Var(X)=0.55×0.45=0.2475\text{Var}(X) = 0.55 \times 0.45 = 0.2475

  1. 二项分布

    (a) (53)0.630.42=0.3456\binom{5}{3}0.6^30.4^2 = 0.3456

    (b) k=45(5k)0.6k0.45k=0.3370\sum_{k=4}^5 \binom{5}{k}0.6^k0.4^{5-k} = 0.3370

  1. 几何分布

    (a) (10.15)4×0.15=0.0783(1-0.15)^4 \times 0.15 = 0.0783

    (b) E(X)=1/0.156.67E(X) = 1/0.15 ≈ 6.67

  1. 泊松分布

    (a) e2.50.0821e^{-2.5} ≈ 0.0821

    (b) λ=7.5\lambda=7.5, 1k=04e7.57.5kk!0.8671 - \sum_{k=0}^4 e^{-7.5}\frac{7.5^k}{k!} ≈ 0.867

  1. 投资组合风险

    λ=50×0.012=0.6\lambda=50 \times 0.012=0.6

    (a) e0.60.60.329e^{-0.6}0.6 ≈ 0.329

    (b) 1e0.6(1+0.6)0.1221 - e^{-0.6}(1+0.6) ≈ 0.122

  1. 高频交易

    (a) λ=120/6=20\lambda=120/6=20, e202.06×109e^{-20}≈2.06 \times 10^{-9}

    (b) E(T100)=100/120×60=50E(T_{100}) = 100/120 \times 60 = 50

  1. 期权定价

    (a) E[V]=eμ+σ22Φ(d1)KΦ(d2)E[V] = e^{μ + \frac{σ^2}{2}}Φ(d_1) - KΦ(d_2)

    (b) 波动率增加会拉宽分布尾部,增加期权价值

  1. 风险价值

    (a) VaR0.95=(0.0011.645×0.022)3.58%VaR_{0.95} = -(0.001 - 1.645 \times 0.022) ≈ 3.58\%

    (b) VaR10D=10×VaR1D11.32%VaR_{10D} = \sqrt{10} \times VaR_{1D} ≈ 11.32\%


建议:完成练习后对照答案时,重点关注:

  1. 概率模型的建立过程
  1. 分布参数的实际意义
  1. 金融场景中的条件假设合理性
  1. 连续复利计算与离散计算的差异