交易访谈

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欢迎收听《交易访谈》，一档聚焦真实交易故事与风险认知的播客。我们采访不同背景的投资人，剖析成功与回撤背后的关键决策，揭示被忽视的认知盲区，帮助你找到适合自己的交易系统与风险管理路径。

Episodes

  1. SEP 5

    Ep03 Jeff - 波动率交易的尾部风险管理

    欢迎来到「交易访谈」第三期，我们邀请到了Greeks.live的创始人兼CEO Jeff。Greeks.live创立于2020年，是一个专注于加密期权交易工具与数据服务的平台，而Jeff是一位资深的期权波动率交易员，同时他在社交平台上积极地推动行业教育和社区经营。在今天的访谈中，Jeff将带领我们从各种曲率角度，深入探讨了波动率交易背后的风险认知，并结合其丰富的实战经验，给出书本之外的实用建议。 ====== Part 1. 嘉宾介绍 00:00 - 节目和嘉宾介绍 01:02 - 进入波动率交易的历程 12:27 - 印象深刻的Greeks.live功能迭代 22:33 - 学术论文和投行报告的实战意义Part 2. 不同曲率的回报风险比 29:27 - 波动率策略的收益来源 41:08 - 加密市场波动率的传统证券化 42:33 - 理解曲率溢价 44:29 - 不同曲率的均值回归区别 46:35 - Delta Hedge实战 49:50 - 方向预测对delta hedge的作用 50:32 - 二阶greeks的交易例子 54:42 - Black-Scholes报价机制Part 3. 市场结构和黑天鹅风险 56:00 - 如何构建波动率曲面 57:39 - IV-RV的左侧交易 61:59 - IV对RV的预测作用和内幕交易者 63:57 - 期权市场的交易人员组成 66:52 - 期权市场相对永续合约的优势 69:37 - 买OTM期权是否有正期望 74:07 - 卖出OTM期权的风险管理 77:08 - 波动率交易的七龙珠 79:51 - 卖波动率的极端行情处理和3.12Part 4. 市场展望和建议 83:39 - 加密市场波动率未来展望 86:50 - 低波动行情下的卖波动率策略 88:53 - ETF期权市场的影响 90:10 - 对新trader的建议 92:53 - 如何关注 Jeff 93:54 - 结尾

    1h 35m

  2. AUG 12

    Ep02 NYTC Poker - 德扑专业玩家的系统性策略

    欢迎收听交易访谈第二期。本期我们邀请到特别嘉宾——专业德州扑克玩家小Y，他是知名频道 NYTC Poker 的主理人。从2016年除夕夜的一场牌局开始接触德州扑克，小Y凭借近10年的系统化学习与丰富的实战经验，成长为业内公认的高水平玩家。本期节目中，小Y将从策略核心的Range视角出发，深入探讨德州扑克的博弈逻辑与常见误解，同时分享职业玩家如何通过技术工具提升水平。相信听完后听众朋友将对德州扑克的玩法有更系统和深刻的认识。 NYTC Poker B站: https://space.bilibili.com/412924749 ======= Part 1. 嘉宾和德扑背景介绍 00:06 - 节目和嘉宾介绍 01:16 - 初次接触德州扑克的契机 02:03 - 德州扑克占用的时间与生活重心 03:06 - 线上与线下德州扑克的区别 03:44 - 同时开桌数量与影响 06:04 - 个人累计手牌与样本量 08:23 - 衡量选手水平的指标 10:32 - 外行人对德州扑克常见误解Part 2. 德州扑克的单手策略 16:00 - 策略概述 18:30 - Range的概念与重要性 22:46 - GTO与剥削性打法的区别 25:10 - 人类玩家对GTO的逼近 26:02 - NYTC Poker频道名字的由来 28:23 - Exploit反制 29:30 - 个人对GTO和Exploit的偏好，及对手玩家建模 32:48 - 用Range解释Exploit 34:42 - 对Range的再解释Part 3. GTO Solver 42:03 - 使用Solver工具学习GTO 43:40 - Solver的Pattern发现实例 50:34 - 前Solver时代的GTO训练Part 4. 奖金分配和资金管理 56:17 - 现金桌和锦标赛的奖金分配机制 63:09 - 德扑的收益率曲线和对Edge的感知 68:50 - 资金管理的重要性Part 5. 个人目标与建议 72:16 - 职业玩家的股份机制 75:47 - 小Y的德州扑克目标 76:58 - 给新手的建议 79:33 - 体会深刻的事 81:27 - 如何关注小Y的内容 82:02 - 结尾

    1h 23m

  3. JUL 27

    Ep01 Bing - 量化交易旅程概述

    在这次访谈中，Bing分享了自己从计算机专业转向量化投资的经历，讲述了研发策略的过程，以及市场行为模型对交易的影响。Bing还探讨了交易系统的设计原则，强调分散投资、快速反馈和风险管理的重要性。 00:00 开头 02:46 选择量化行业 06:27 策略研发过程 10:09 交易系统设计 16:43 研究员到组合管理人的转变 18:45 组建团队 22:05 如何沟通策略表现 25:08 AI对交易的影响 28:27 对新进入量化行业的建议 32:04 偶像交易员和目标

    39 min
  • 3 Episodes

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欢迎收听《交易访谈》，一档聚焦真实交易故事与风险认知的播客。我们采访不同背景的投资人，剖析成功与回撤背后的关键决策，揭示被忽视的认知盲区，帮助你找到适合自己的交易系统与风险管理路径。

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