如何正确估计期权的greeks？
换个说法，如果用不同数据carlibrate的模型计算greeks，根据估计参数的不同，同一个比如delta，计算结果也不同。那么当交易没开始的时候，我如何能知道我估计的greeks是对的？因为真正交易的时间，iv也是随机的，虽然我们可以based
on
model去归因，但如何知道计算的正确性？还有这个归因也是针对你使用的spot和其他估计参数上的（比如你用的rf是随机利率还是constant），这有没有标准的规则，还是都存在模型风险？
首先需要考虑的是Greeks 的定义是否合适，至少是否自洽。这个问题并不像想象中那样简单。比如delta,究竟是期权价格对标的价格的偏导数还是全导数？按照定义应该是前者，但实际计算中后者往往更容易计算，原因在于如果存在多个风险因子并且它们之间又存在耦合，则总的效应很难区分。像上例中，如何将波动率对标的价格的作用从delta中分离出来？这牵涉到波动率对标的价格的偏导数，而不同的模型得到的结果可以完全不同，甚至连正负符号都不一致。因此模型风险肯定是存在于，需要考虑modelrisk reserve来将这种不确定性因素纳入对冲策略。

实操层面，计算也有讲究。比如用有限差分法计算delta,需进行两次期权定价。如果期价定价采用的是蒙特卡罗方法，需要注意两次计算需使用相同的随机序列或种子，否则随机噪声将在计算中占主导地位，带来很大的计算误差。