關於 PNL 的良好參考解釋？
任何人都可以分享關於如何計算和呈現 PNL 解釋以最佳使用衍生品交易台的良好參考嗎？
我不知道有什麼好的參考。然而Peter Nash有效的產品控制：控制交易台。Wiley (2018)第 10 章對市值損益表的回顧是一個良好的開端。Andrew Colin Mastering Attribing in Finance：基於風險的投資回報分析從業者指南。FT Publishing International (2015)也值得一看。
我在這裡寫了一些筆記，希望對你有幫助。
您應該對所有頭寸都有風險理論損益（RTPL - Taylor sereis 對損益的近似）。對於標記為模型的職位，您應該擁有蠻力 - “累積”和“獨立”。（可以對價格可觀察的頭寸進行 bruce force P&L 解釋，但它更難，也更沒用。）
參考
- https://www.bis.org/publ/bcbs265.pdf 這個是銀行直接用於FRTB等程序的。
- https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2018/10/frtb-white-paper-july-2018.pdf。這個是從損益變異數比的角度來描述的。
- https://en.wikipedia.org/wiki/PnL_Explained。損益歸因的基本摘要。
概括
損益解釋（或沃爾克損益歸因）的目的是測試您的風險因素如何解釋您的實際損益，從而測試模型的整體邏輯和一致性。
$$ P&L_{unexplained} = P&L_{model} - P&L_{risk \ factors} $$
$ P&L_{risk \ factors} $ ，即損益表的“解釋”部分，使用希臘字母/風險因素的敏感性（相對於個體風險因素的一階敏感性總和乘以風險因素變化）進行估計。一階敏感度（即 delta）使用遠期差分，而二階敏感度（即 gamma）使用中心差分，通常用於期貨期權。
$$ P&L_{model}=P&L_{comprehensive} - P&L_{new \ positions} - P&L_{other} $$
是根據連續兩天的頭寸價格計算的實際模型損益，其中
$$ P&L_{comprehensive}=NPV_{T}-NPV_{T-1}-CASH-CVAHedges $$ 和$$ P&L_{new \ positions}=P&L_{new \ position} + P&L_{trade \ event} $$ $ P&L_{trade \ event} $ 是現有頭寸的名義變化的 NPV 變化嗎？ $ P&L_{other} $ 是財務調整。
這 $ P&L_{unexplained} $ 因此比較了模型損益與用於解釋價格變動的風險因素的損益之間的差異。建模者希望 $ P&L_{risk \ factors} $ 解釋了超過 90% 的損益。換句話說，您希望最大限度地減少模型中使用的風險因素無法解釋的損益部分，這些風險因素應該捕捉頭寸所經歷的實際損益的影響。