麻雀數目的增長:城市環境的改善與生態恢復的希望【 德州撲克籌碼app:豐富獎勵與福利,讓你輕鬆贏得百萬籌碼】
01.03.2024 1 810 0 +54 MaryjoLilly2498

麻雀數目的增長:城市環境的改善與生態恢復的希望【 德州撲克籌碼app:豐富獎勵與福利,讓你輕鬆贏得百萬籌碼】

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麻雀數目的增長:城市環境的改善與生態恢復的希望


德州撲克籌碼app:豐富獎勵與福利,讓你輕鬆贏得百萬籌碼


賣跨式Straddle選擇權的最佳策略




"麻雀數目的增長:城市環境的改善與生態恢復的希望"


麻雀數目的增長:城市環境的改善與生態恢復的希望

/>近年來,許多城市中麻雀的數目逐漸增加,這一現象給我們帶來了希望,説明瞭城市環境的改善以及生態系統的恢復。以下是一些詳細的例子:



1. 城市綠化的增加
許多城市開始重視綠化工作,興建公園、花園和綠地,提供了更多的棲息地和食物來源給麻雀。這些綠化區域吸引了昆蟲和種子,成為麻雀的理想棲息地。



2. 垃圾處理的改善<
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城市改善了垃圾處理系統,減少了垃圾的散落。這意味著麻雀無法輕易找到食物,因此它們開始尋找其他食物來源,例如昆蟲和樹葉上的蟲卵。



3. 建築物的設計改變
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一些城市開始改變建築物的設計,增加了鳥巢盒和鳥巢架,提供了更多的築巢場所給麻雀。這些巢穴提供了安全和舒適的繁殖環境,促進了麻雀數量的增加。



4. 減少農藥使h4>
農藥的使用對鳥類和其他野生動物有害。一些城市開始減少農藥的使用,這使得麻雀的食物鏈中的昆蟲數量增加。麻雀可以更容易地找到食物,並繁殖更多的後代。



5. 環境教育的推


城市開展了環境教育活動,提高了人們對於生態保護的意識。人們開始關注鳥類的生存狀況,並提供了更多的鳥類觀察點和鳥類保護區。這些舉措使得麻雀的數量得到了保護和增


總結來説,麻雀數目的增長説明瞭城市環境的改善和生態系統的恢復。這些改變包括城市綠化的增加、垃圾處理的改善、建築物的設計改變、減少農藥使用以及環境教育的推廣。這些措施為麻雀提供了更好的生存條件,也為我們提供了一個希望,説明瞭人類可以通過改善環境來保護和恢復生態系統。



"德州撲克籌碼app:豐富獎勵與福利,讓你輕鬆贏得百萬籌碼"


德州撲克籌碼app:豐富獎勵與福利,讓你輕鬆贏得百碼

德州撲克是一款非常受歡迎的撲克遊戲,而在現代科技的發展下,德州撲克的遊戲體驗也得到了極大的提升。現在,有許多德州撲克籌碼app可以讓玩家在手機上輕鬆享受這個遊戲。其中一個特別受歡迎的app就是德州撲克籌碼app,它以豐富的獎勵與福利為特色,讓玩家有機會輕鬆贏得百萬籌碼。



豐富
獎勵

德州撲克籌碼app提供了多種豐富的獎勵,讓玩家在遊戲中獲得額外的籌碼。這些獎勵可以通過完成任務、參加活動或者達成特定的成就來獲得。例如,當玩家完成每日任務時,他們可以獲得一定數量的籌碼作為獎勵。此外,德州撲克籌碼app還會定期舉辦各種活動,例如賽事、比賽等,參加這些活動也可以獲得額外的獎勵。



待遇

除了豐富的獎勵外,德州撲克籌碼app還提供了各種福利待遇,讓玩家享受更好的遊戲體驗。例如,新玩家註冊後可以獲得一定數量的免費籌碼作為禮物,這樣他們可以在遊戲中立即開始遊玩。此外,德州撲克籌碼app還會定期派送禮物給玩家,這些禮物可以是籌碼、道具或者其他遊戲資源,讓玩家更輕鬆地贏得百萬籌碼。


舉例

為了更具體地説明德州撲克籌碼app的豐富獎勵與福利,是一個例子:





玩家在德州撲克籌碼app註冊後,立即獲得100,000個免費籌碼作為新手禮物。


每日登錄遊戲,玩家可以獲得額外的5,000個免費籌碼。


完成每日任務,玩家可以獲得10,000個額外的籌碼作為獎勵。


參加每週賽事,玩家有機會獲得100,000個額外的籌碼。


每個月,德州撲克籌碼app會舉辦一次大型比賽,獎金總額達到1,000,000個籌碼。


每週,德州撲克籌碼app會派送禮物給玩家,這些禮物可以是籌碼、道具或者其他遊源。



通過這些豐富的獎勵與福利,玩家可以輕鬆地贏得百萬籌碼,提升自己在德州撲克中的實力和地位。



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賣跨式Straddle選擇權的最佳策略

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你知道即價不動
還是可以用選擇權獲利嗎?

只要同時賣價平Put和Call options就可以獲得最高的賣期權收入,在合約前只要股價不動就可獲利。

今天斜槓投資達人要分享什麼是Straddle選擇權策略,並分享如何找到高機率和高報酬的Straddle選擇權進場,讓你趁
股價不動的時候賺錢。



什麼
賣Straddle選擇權策略?

賣Straddle險



raddle選擇權的注意事p>

如何找
最佳的Straddle進場



什麼是賣Straddle選擇權策略?

賣Straddle選擇權策略是由賣價平Put和價平Call來獲得最高的期權收入,只要在合約前股價波動不大,股價移動少於選擇權

收入的範圍
賣家就
以將Straddle平倉獲利。

我們用迪士尼股票

複習一下賣價平Put和價平Call的獲利模式,當我們賣Put選擇權時會先得到收入,只要股價在截止前不跌,Put option貶值我們就會獲利。





Save

賣Put選擇權時得到收入,只要股價止前不
>們就會獲利。


可是如果股價下跌

低於履約價,最失是用合約價買到100股$0的股票。

當我們賣價平Call選擇權

時會先得到收入,只要股價在截止前不漲,Call option貶值我們就會獲利。




Save

賣Call選擇權時得到收入,只要在截止前不漲我們就會獲利。


可是如果股價
漲超過履約價,最高損失是無上限的。

我們結合賣價平Put和賣價平Call就是一個跨式Straddle,賣選擇權的收入會定義出Disney股價可波動的獲利區間。

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ure>

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賣跨式Straddle選擇權的收入會定義獲利區間,只要股票在合約前不會大幅度漲跌就可以獲利。


當我們覺得股票在合約截止前不會大幅度漲/p>,就可以賣Strad
的中性交易策略獲利。

賣Straddle的風險

因為賣Straddle是由裸賣Put和裸賣Call所組成,所以賣Straddle的風險是當股票大漲或大跌超過合約價時,最大的風險是無限的。


股票走向 賣Straddle最大損失

上漲 無限


跌 合約價 x 100 - 權利金
如果擔心賣Straddle的風險太可以賣蝶Iron Butterfly


賣Straddle選擇權的注意事項

賣Straddles需要theta和vega的走勢讓選擇權價值衰減,們在選擇權高價時賣Straddle建低價時獲利。

Theta是時間對期權價格的影響

從我們的經驗,賣30天以外截止的選擇權theta的萎縮比較穩定,gamma對期權價格

的影響較少,我們可以等待時間流逝來
利。




Save

賣30天以外截止的選擇權theta的比較穩定,我們可以
時間流逝來。


Vega是隱含波動率IV對期權價格的影響

因為我賣高買低,所以在IV高的時候賣選擇權進場
當IV萎縮vega造成期權價格貶值

的時候買回出場。

另外我們也要挑選股價波動相對小的股票,除了留意股價波動比較少超越Bollinger Bands,也要挑
市值比較高、股價比較不會被操作的公司交易
r>dle。

如果Straddle到合約快截止前還是虧損,可以考慮延後Straddle

以未來的時間價值填補虧損,讓我們更多時間等待交易獲




Save



如何找到最佳的Straddle進場機會

選擇權分析神器

能讓我們快速找到高機率、高獲利的中性交易機會,我們來看一下要怎麼使用搜尋功能找到最佳的Stradd
場時機。




Save

用選擇權分析神器篩選功能找到最佳的Straddle進場時機。




為了符合良好的theta衰退速度,我們用選擇權分析器挑選下個月至少30天以外的截止日Expiration。

另外我們也要選至少67%以上,未來有高機率IV和vega會萎縮。

市值Market Cap也要大於$10 billion,避免股價被操作暴衝。

也要排除股價現在波動被壓縮的狀態避免未來IV膨脹,所以要選擇沒有Squeeze的股票。

最後也要挑選30天內
有公佈財報Earnings的股票,避免Earnings Date造成股價波動。

跟Straddle的交易機制類似,所以我們可以用Strangle ROC來排序找到獲利最高traddle進場機會。




Save
用Strangle ROC排序找到高投資報酬率的Straddles。


在清單中獲利排名前幾名的股票中我們看到NVIDIA是最Straddle交易機會。




Save

NVDA是現在最好的跨式Straddle機會。




NVDA的估值Fair Value是$219,正好落在0.20 delta的Strangle Details建議的範圍$185-$250之間。

NVDA的Earnings Date在40天後的5/25,不會影響到5/20截止的選擇權合約,我們就可以放心股價的波動不會太大。


A有$550 billion以上的市值,所以股價被操作、大幅波動的機率最低。

我們賣一個34天後到期的NVDA Straddle選擇權會收到$2,925的收入,這個收
會定義出我們的獲利區間。




Save


賣NVDA下個月截止的Straddle收入會定義獲利的範圍。


如果截止前NVDA股價

沒有超出breakeven的價格範圍,這個交易就會獲利。

現在你知道如何使用選擇權分析神器挑出高機會、高獲利的Straddle選擇權<
br>記得要常用分析神器挑
最好的中性交易機會,讓你在股價不動的時候獲利。

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