두 자산 바이너리 옵션은 투자자들이 지정된 기간 내에 두 기본 자산의 가격 변동에 대해 추측하는 파생상품 유형입니다.. 이는 거래자에게 단일 자산의 절대 가격 변동에 초점을 맞추는 대신 두 자산의 상대적 성과가 서로에 비해 상승할지 하락할지 예측할 수 있는 기회를 제공합니다.
간단히 말해서 두 가지 자산 바이너리 옵션
- 두 가지 자산 바이너리 옵션은 특정 기간 내에 두 가지 기본 자산의 가격 성과에 베팅합니다.
- 거래자는 두 자산의 상대적 성과가 서로 비교하여 상승할지 하락할지 예측합니다.
- 상관 계수, 바이너리 스프레드 및 이중 바이너리 옵션과 같은 측정항목은 두 자산에 대한 바이너리 옵션을 거래할 때 도움이 됩니다.
두 자산 바이너리 옵션 이해
두 가지 자산 바이너리 옵션이 무엇인지 이해하려면 먼저 해당 구조를 살펴봐야 합니다. 일반적으로 두 자산 바이너리 옵션은 항상 비슷한 형식을 갖습니다. 주로 두 개의 바이너리 형식으로 구성됩니다. 기초 자산. 두 가지 자산 바이너리 옵션을 거래하는 데 유용한 메트릭에는 상관 계수, 바이너리 스프레드, 이중 바이너리 옵션, 큐브 및 각 방향 큐브가 포함됩니다.
두 자산 바이너리 옵션 거래
물론 모든 트레이더의 트레이딩 전략 목표는 이익 창출이어야 합니다. 따라서 두 자산 바이너리 옵션을 거래할 때 발생할 수 있는 가능한 시나리오를 자세히 살펴보겠습니다.
첫 번째 시나리오는 진입점을 평가하기 위해 올바른 측정항목을 사용하여 올바른 예측을 하는 것입니다. 여기, 바이너리 스프레드 그리고 이리저리 퍼진다 두 가지 자산 바이너리 옵션을 거래할 때 고려할 수 있는 처음 두 가지 지표입니다. 바이너리 스프레드는 행사 가격을 나타내는 가장 이해하기 쉬운 형태입니다. 반면에 Eachway Spread에는 두 가지 행사 가격이 포함됩니다.
Two Asset 바이너리 옵션은 항상 두 개의 행사 가격이므로 해당 범주에 속합니다. 여기에는 다음과 같은 지표가 있습니다. 이중 통화, 이중 풋, 콜 풋, 그리고 전화 걸기 거래자가 두 자산의 성과에 대해 독립적인 베팅을 할 수 있도록 합니다. 솔직히 말해서, 콜/풋 또는 풋/콜 역수익률 스프레드를 거래할 때 유효한 위험 상품입니다.
리스크 관리 전략
두 번째 시나리오인 적절한 사용을 살펴보겠습니다. 위기 관리 두 가지 자산 바이너리 옵션을 거래할 때. 우리는 금융 자산을 거래할 때 거래자가 지속적으로 위험에 노출된다는 것을 알고 있습니다.
가격 형성 측면에서 시장 조성자의 위험이 언급됩니다. 어떤 경우든 충분히 넓은 매수/매도 스프레드를 위해서는 증가된 위험 노출을 보상해야 합니다. 시장에서 성공적으로 거래하려면 적절한 위험 관리가 중요한 문제라는 점을 명심하십시오.
제가 드리고 싶은 또 다른 팁은 일반적으로 다음과 같이 알려진 상관 계수를 포함하는 것을 고려하는 것입니다. 로, 두 개의 자산 바이너리 옵션을 거래할 때. 이는 이자율이 포함된 옵션의 첫 번째 미분에 대해 문제가 될 수 있는 수량을 나타냅니다.
분석에서 변동 이자율과 자산 수익률을 고려하는 트레이더는 예상 시장 시나리오에서 Rho의 가치가 얼마인지 살펴봐야 합니다. Rho 값이 변동하는 경우 추가로 확인할 수 있습니다. 변동성 왜곡, 두 가지 자산 바이너리 옵션을 거래할 때 잘못된 투자의 위험을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지표를 결합하면 올바른 위험 관리의 기본 부분이 됩니다.
큐브와 이웨이 큐브의 중요성
살펴봐야 할 다른 흥미로운 측정항목은 다음과 같습니다. 큐브 그리고 각각의 큐브. 돈을 벌고 싶다면 구매자로서 옵션이 만료될 때 두 자산의 가격 범위를 정확하게 예측해야 합니다. 초점은 바이너리 스프레드의 상대적 성과보다는 자산의 절대 가격에 있습니다.
저는 주로 단기 금리 옵션을 거래하기 때문에 피벗 포인트 전략 단기 금리 옵션을 거래할 때. 또는 다른 추가 정보를 살펴보는 것이 좋습니다. 바이너리 옵션 전략 가능한 최선의 방법으로 자본 투자를 활용합니다.
Cubes, Eachway Cubes, Rho 및 위험 관리에만 의존하지 마십시오. 가급적 다른 바이너리 옵션 도구에서 선택하고 시장 변동성과 거래량을 측정하십시오. 이는 다음 시장 움직임을 예측할 때 보다 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
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