什么是 Gamma 定价模型？
伽马定价模型是一种方程式，用于确定当标的资产价格变动不遵循正态分布时，欧式期权合约的公平市场价值。伽马模型旨在为标的资产具有长尾分布（“倾斜”）的期权定价。例如，对数正态分布就是这种情况，其中市场大幅下跌的频率高于正态收益分布相对于大幅上涨波动的预测频率。
除了原始的 Black-Scholes 模型（需要假设正态分布）之外，伽马模型是期权定价的另一种选择。其他选择包括二叉树、三叉树和格子模型等。
要点：
- 期权定价的伽马模型可以更准确地表示不对称资产价格的分布，从而更好地反映期权的公允价值。
- 该模型利用期权的伽马或曲率来随着标的资产的变动而改变其价格敏感度。
- 该模型用于对具有厚尾或偏斜分布（例如对数正态分布）的资产期权定价。
理解 Gamma 定价模型
虽然Black-Scholes期权定价模型是金融界最为人熟知的模型，但实际上它并不能在所有情况下都提供准确的定价结果。具体来说，Black-Scholes 模型假设标的工具的收益呈对称正态分布。
因此，Black-Scholes 模型往往会对不基于正态分布进行交易的工具的期权进行错误定价，尤其是低估看跌期权。此外，如果交易者试图使用期权作为保险，或者交易期权以捕捉资产的波动水平，这些错误会导致交易者过度或不足地对冲其头寸。
为了给实际应用提供更准确的定价，已经开发出了许多替代期权定价方法，例如 Gamma 定价模型。一般而言，Gamma 定价模型采用期权的gamma ，即Delta相对于标的资产价格的微小变化的变化速度（其中 Delta 是标的资产价格变化导致期权价格的变化）。
伽马和波动率倾斜
通过关注伽马值（本质上是期权价格随标的资产变动而产生的曲率或加速度），投资者可以解释由于缺乏正态分布而导致的下行波动偏差（也称为波动“微笑”）。事实上，股票价格回报的大幅下行波动频率往往远高于上行波动频率。此外，股票价格的下行限制为零，而上行潜力无限。
大多数股票（和其他资产）投资者倾向于持有多头仓位，并使用期权作为下行保护的对冲手段。这导致购买较低执行价期权的需求大于购买较高执行价期权的需求。
伽马模型修改可以更准确地表示资产价格的分布，因此可以更好地反映期权的真实公允价值。