2023年12月19日，Barchart 的顶级交易警报筛选器向用户发出英伟达（NVIDIA，代码：NVDA）潜在买入机会的信号。当日收盘时，NVDA 股价距 181 美元仅差 0.01 美元。随后至 12 月 26 日，该股价最高升至 190.53 美元。其后股价虽有回落，但报道指出，整体市场情绪依然偏强，主要科技股逐步摆脱此前围绕人工智能“泡沫”风险的担忧。

报道提到，对于关注交易的读者而言，事后回顾往往意义有限。不过，相关量化分析认为，NVDA 股份目前仍可能提供新的入场机会，被形容为“时间胶囊式”的机会。

量化视角下的价格结构

在上述交易警报发布前数日，相关量化观点认为，NVDA 股价在当时存在一定“折价”。当时该股在过去 10 周中仅有 3 周录得上涨。按传统解读，这种走势通常被视为看跌力量占优，对看涨投资者并不有利。

报道指出，该观点与华尔街常用的高斯分布视角存在差异。传统的布莱克–斯科尔斯（Black–Scholes）等高斯框架，将风险视为股价目标与现价之间的“距离函数”，并结合到期时间进行单调计算。而文中引用的量化方法则采用马尔可夫视角，将风险视为由市场结构决定，而非仅由价格差额大小决定。

报道以“射门距离”为例进行类比：在高斯框架下，50 码射门被视为必然比 30 码更难；但在存在“恶劣天气”等外部因素时，30 码射门也可能变得更困难，而在合适条件下，50 码射门的成功概率反而可能更高。马尔可夫框架据称允许这种“非单调”定价方式。

与保险定价思路类比

报道将 NVDA 的风险定价与保险行业进行了类比。保险公司会根据不同风险档案收取不同保费，而不会对所有客户“一视同仁”，否则商业模式难以为继。

在该类比下，若对高度波动、成长性强的科技股与传统铁路等稳健行业股票使用同一套高斯定价框架，可能会产生定价扭曲。报道认为，布莱克–斯科尔斯等高斯模型未必是预测此类科技股未来走势的最优工具。

据介绍，相关量化方法的做法是：先观察市场在标准布莱克–斯科尔斯模型下如何定价风险，再用马尔可夫视角重新审视 NVDA 的价格结构，寻找两者之间的差异。这被描述为一种“结构性套利”的基础思路，类似保险代理人根据驾驶记录区分“好司机”和“差司机”。

报道称，从这一视角看，NVDA 被视为“驾驶记录良好”的资产，其风险在华尔街的主流定价中可能被“高估”，从而被部分交易者视为机会所在。

期权流与价格区间预期

根据 Barchart 的期权流动筛选器数据，NVDA 期权市场的大额交易净流入被描述为“正值”。报道据此认为，无论从技术信号、量化结构还是期权流向来看，当前市场情绪整体偏向上行。

量化结构方面，NVDA 目前被描述为呈现“5-5-D”序列：过去 10 周内，上涨周与下跌周各占一半，但整体趋势略向下，被视为一种“逆势结构”。在此基础上，相关分析预计，未来 10 周 NVDA 股价可能在 170 至 240 美元区间内波动（以 184.94 美元为参考价）。

报道指出，在这一框架下，NVDA 股价的概率密度在 190 至 200 美元区间被认为最为集中，超过 210 美元后概率衰减速度加快。因此，在 2 月 20 日到期的期权链中，200 美元被视为一个“统计上具有吸引力”的目标价位。

不同模型下的概率与收益结构

在布莱克–斯科尔斯框架下，NVDA 股价在 2 月 20 日达到 200 美元的概率被估算为约 24.34%，属于相对较低的概率事件。报道指出，这类低概率事件若发生，往往对应较高的潜在回报。

在此背景下，报道提到一组被视为“有吸引力”的结构性期权组合：买入 2 月 20 日到期、执行价为 195/200 美元的牛市看涨价差（bull call spread）。据介绍，该组合的最大风险约为 150 美元；若到期时 NVDA 股价高于 200 美元，则理论上可获得约 350 美元的最大利润，对应最大回报率超过 233%。

报道认为，该组合之所以具备较高的潜在收益，一部分原因在于市场对“人工智能泡沫”的持续担忧。部分投资者担心机器学习相关支出可能过热，从而引发 NVDA 及类似资产的显著回调。不过，报道援引的观点称，目前尚未看到这一“最坏情形”的明确证据，因此相关观点仍维持看涨立场。

同时，前述“5-5-D”情绪结构被认为支持 200 美元作为“现实目标价”，而布莱克–斯科尔斯模型则将其视为低概率事件。报道据此指出，在当前时点，高斯模型与马尔可夫模型对 NVDA 的定价给出了不同的解释框架。

报道最后表示，在这两种定价思路的对比中，相关量化观点更倾向于采用马尔可夫框架来理解 NVDA 等高度动态科技股的价格行为，并据此在期权市场中寻找被视为具有吸引力的结构性机会。