由4.4节模拟的结果来看，我们可以总结出一些规律：
首先，简单的模型和简单的复制策略有其一定的优势。简单的模型在复制策略较为复杂的时候表现得更加稳健，而简单的复制策略在模型较为复杂的时候表现得较为稳健。这实际上暗示着过度参数化和过度追求精细复制在模型出错时将给交易员带来极大的麻烦。
其次，在经济环境有剧烈变化时，简单的模型和简单的复制策略也表现出其自身的优势。这也是在市场上，许多交易员在模型层出不穷的现在仍然使用最简单的BSM模型和Delta复制策略的重要原因。
最后，本章的真实模型和近似模型之间的差距表明了，跳跃风险在期权定价中是一个非常重要的风险源，如果遗漏了跳跃风险，越复杂的连续扩散模型可能反而会成为风险越大的模型。而且，在跳跃发生的时候，错误而又复杂的模型得出的对冲头寸会使得复制误差本身急剧失真，给期权对冲交易者带来灾难性的风险。这也是在下一章，本文要在真实期权市场上考虑跳跃风险的重要动机之一。
[1]我们假设每天市场交易时间为4小时。
[2]尤其是在校准Heston-Nandi和SABR模型，涉及多参数以及傅里叶变换和奇异摄动点的展开等复杂的最优化函数时，我们还使用了遗传算法来确定模型参数的初始值。(www.xing528.com)
[3]本书的结果与Bakshi，Cao and Chen（1997）[6]的结果相对比可得出这样的结论。
[4]比如Delta复制策略，我们从理论上可以算出一个Delta复制误差。这个复制误差使得衍生品对于标的一阶敏感性不会被完全对冲。而对于参数复制策略而言，由于漂移产生的复制误差无法直接得出，因此，只能通过模拟来检验。
[5]尤其是当u＝0.5时，波动率仅为0.25，而标准正态所产生的随机数超过2的概率很小；标的的变化有N（2）－N（－2）≈94.93％的可能随机变动没有确定性变动的影响大。当u＝0.2时，这个概率大约为57.62％。而漂移为0.07时，这个概率仅为22.06％。因此可以看出这里u的变化将导致Gamma的影响增大。
[6]这种偏误会由于被复制产品的属性不同而不同，如复制看涨期权的空头，那么由真实测度的变化导致的偏误将使得复制者亏钱；而复制看跌期权的空头正好相反，将使得复制者赚钱。
[7]为清晰明了起见，本书只报告了一条模拟路径的结果，来说明存续期内的复制误差路径特征。其他模拟得到了类似的结论。
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