方青叶真的没啥内幕消息。

    虽然他知道期棉这两年的长期走势，但并不清楚某一时段的具体走势，特别是像这种末日轮期权，根本不能记住当时这一天的变化。

    但这并不妨碍他突发奇想试试。

    石光荣离开后，方青叶也骑着小踏板回到家里，冲了个凉然后穿着背心大裤衩坐在卧室开始上网，他打开9月棉花期权的K线图仔细研究起来。

    虽然末日轮期权近似赌博，但也不是无迹可寻，它与与期权定价中一个关键的风险度量指标——Gamma值相关。

    Gamma值表示期权价格对标的资产价格变化的敏感度，具体来说，它是期权价格相对于标的资产价格变化的二阶导数。

    衡量的是期权内在价值（Delta值）随标的资产价格波动而变化的速率。

    也就是说，如果某一期权的Gamma值显著增大，就意味着期权价格出现剧烈变动，这样参与才会大赚特赚。

    现在，方青叶的目标就是，根据K线图以及各种参数计算出9月份合约的Gamma值。

    计算Gamma值业界是有标准公式的：Gamma = N'(d1)/(标的资产价格*波动率*√到期时间)

    公式看似并不十分复杂，但如果真正要计算出准确的Gamma根本不可能，特别是N'(d1)，代表的是标准正态分布的密度函数，是不能写成正常的解析式的。

    一般的计算方法就是，将标准正态分布函数的分布函数在各点的值计算出来制成表，实际计算时通过查表找概率。

    这个过程相当复杂。

    不过嘛.重生前，方青叶玩过末日期权计算过的。

    但还是麻烦啊，方青叶看着密密麻麻的公式直叹气。

    咦.

    东莞妹最近忙啥呢？

    前一段说暑假没回国，和同学去加拿大旅游去了，现在美国也应该开学了吧？

    她学的金融工程，这方面比较熟悉，能不能帮上忙？

    想到这里，方青叶登上QQ给对方发了条消息。

    “在吗？”

    竟然没回应。

    咦？

    平常对方都是秒回，除了半夜睡觉，今天是怎么了？

    不会在美国出事了吧？

    方青叶突然莫名担心起来。

    过了好一会儿，原本灰色美少女QQ头像突然开始闪动，他赶忙点开QQ，屏幕上出现熟悉的问候。

    “相公.”

    这一刻方青叶悬着的心也重新放下，立刻打字过去：“你好长时间没回消息，我以为你出什么事呢？”

    “相公是担心我安全呀。”

    “是有点，一个女孩子孤身在海外当然让人操心，何况美国治安也不太好。”方青叶打字道。

    “治安挺好的呀，谁让你没事跑到黑人区乱逛？”

    对于这个问题，方青叶不想争论，立刻换了话题：“去加拿大旅游开心吧？”

    “很开心的，我们去了多伦多，看了尼亚加拉大瀑布昨天才回来，又累又乏，今天早上差点起不来呢。”

    “现在去上课？”方青叶又打字过去。

    “是呀，相公你是不是想建模？”东莞妹打字过来。

    “不是，是想和你聊聊Gamma值.要不你先上课去吧。”

    “哇相公，你竟然在玩末日轮期权？！好刺激，我也要玩！”屏幕上还出现几个兴奋的表情。

    “那好吧，我准备玩9月份郑棉的末日期权。”方青叶打了好长一段字，说明情况。

    “现在正态分布函数的分布函数在各点的值计算出来制成表，这个过程实在太复杂，你那里有没有更加简洁的办法？”

    方青叶最后打字说道。

    “没有。”

    东莞妹的回答让方青叶有些失望，但后面的话却让方青叶点燃希望。

    “人工算的确复杂，但是我们可以交给电脑算呀，美国现在提出了一种叫DeepLearning，有人就基于这个建立各种模型，让计算机帮助计算。”

    DeepLearning！

    深度学习！

    这不就是人工智能的核心技术嘛。

    美国已经涉足了！

    羡慕嫉妒恨。

    “好啦，相公，交给我啦，我先上课去啦拜拜，燃烧吧，皮卡丘！”

    看到对方又拿来熟悉词汇，方青叶不由得笑了。

    一点没变。

    既然把这个任务交给东莞妹，方青叶也就懒得手工计算。

    玩把魔兽吧.好几天没玩了。

    方青叶打开程序。

    再说石光荣回到申城，洗完澡换上睡衣，坐在书桌边看着外面夜色，默默喝着茶。

    “大半夜的喝茶，你不担心睡不着啊？最近你睡眠本来就不好。”旁边的蒋一玲嗔道，又要去拿石光荣手中的茶杯。

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