Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Akhir-akhir ini banyak kekhawatiran tentang Microsoft, dan jujur saja, ketakutan itu mungkin menciptakan peluang menarik untuk strategi kontra arus.
Jadi, ini yang menarik perhatian saya. Chamath Palihapitiya telah vokal tentang kinerja MSFT yang kurang baik dibandingkan hyperscaler lain sejak akhir 2022, terutama mengingat investasi OpenAI dan integrasi ChatGPT. Kritik yang adil di permukaan. Tapi ketika saya melihat pasar opsi, sesuatu yang berbeda sedang terjadi. Skew volatilitas untuk kedaluwarsa Maret menunjukkan harga asuransi downside yang berat - opsi put diperdagangkan dengan IV yang jauh lebih tinggi daripada call di seluruh papan. Pola lindung nilai institusional yang klasik. Yang menarik adalah bahwa lindung nilai ini terkonsentrasi di luar, bukan dekat dengan aksi harga sebenarnya. Di situlah Anda mulai berpikir: mungkin pasar terlalu membebankan risiko downside.
Saya menjalankan angka-angka melalui Black-Scholes dan mendapatkan rentang pergerakan yang diharapkan dari $378,19 hingga $433,22 untuk kedaluwarsa 20 Maret tersebut. Itu sekitar satu deviasi standar, yang berarti probabilitas 68% untuk berada dalam rentang itu. Cukup masuk akal sebagai dasar.
Tapi di sinilah yang menjadi menarik. Saya menerapkan properti Markov pada aksi harga terbaru - pada dasarnya menggunakan prinsip bahwa keadaan masa depan bergantung pada keadaan saat ini, bukan perhitungan independen. Bayangkan seperti arus laut yang mempengaruhi pola arus. Dalam lima minggu terakhir, MSFT hanya mencatat satu minggu naik. Urutan 1-4-D itu adalah arus pasar tertentu, dan properti Markov membantu Anda memodelkan bagaimana pola perilaku itu mempengaruhi apa yang akan datang selanjutnya.
Mengambil analog historis dari urutan 1-4-D yang sama dan menerapkan hasil median ke harga spot saat ini, model menyarankan MSFT kemungkinan akan diperdagangkan antara $402 dan $423, dengan kepadatan probabilitas berkumpul di sekitar $414. Itu cukup berbeda dari harga ketakutan yang dipasang saat ini.
Jadi saya tergoda dengan spread bull call 410/415 untuk kedaluwarsa 20 Maret. Perdagangan ini mengharuskan MSFT menembus $415 saat kedaluwarsa, yang terlihat realistis berdasarkan analisis properti Markov. Payout maksimum lebih dari 117% pada debit bersih $230 . Titik impas di $412,30.
Jelas ini adalah taruhan kontra arus sejati. Anda benar-benar melawan ketakutan ritel dan lindung nilai institusional. Tapi pola yang saya lihat - kelemahan yang diperpanjang diikuti oleh resolusi naik - adalah sesuatu yang pernah saya amati di MSFT sebelumnya. Kadang-kadang ketika semua orang sudah memposisikan diri untuk lebih banyak kerugian, justru saat itulah yang sebaliknya terjadi. Kerangka properti Markov ini memberi saya cara matematis untuk memikirkan distribusi probabilitas daripada sekadar menebak.