基于最新数据的上证50ETF期权定价实证研究

搜集、整理2016年3月至4月的上证50ETF高频交易数据,借助Excel工具并以历史波动率模型估计标的资产收益率的波动率,分析模型中的参数。分别用经典B-S模型和扩展B-S模型对上证50ETF期权进行定价实证计算,并通过对模型结果与期权市场价格进行均方误差计算及比较,得出两种计算方法的拟合程度均较好且扩展B-S定价模型更有效,从而为期权市场投资者提供了一个有效的分析工具。     

基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.     

基于快速分数阶Fourier变换的期权定价——以上证50ETF期权为例

受美国股市熔断影响,近期中国欧式期权波动剧烈,从而对其定价问题产生一定挑战.基于VG过程刻画上证50ETF期权标的资产对数价格变化情况,对美国股市熔断前后各9支期权数据,采用快速分数阶Fourier变换进行期权定价研究,并与实际价格进行对比.实证分析表明:在美国股市熔断期间标的资产价格波动相对剧烈时VG过程依然拟合较好,用快速分数阶Fourier变换数值方法具有一定优势.     

保护性看跌期权策略在50ETF指数的应用

本文基于布莱克-肖期权定价模型,对保护性看跌期权策略、再平衡理论进行了研究。将保护性看跌期权策略应用于50ETF指数,并在实证分析中创新性地融入了再平衡操作,资金曲线与相关指标分析表明该策略在降低投资风险、提高收益方面具有显著效果。     

关于最大熵期权定价的应用分析

关注最大熵原理的期权定价模型,首先应用Black-Scholes公式的虚构数据验证完全风险中性市场条件下该模型的适用性,然后应用中国市场中"宝钢认购权证"实际交易的数据进行实证分析,并探讨了投资者预期对期权价格的影响,表明了最大熵期权定价模型的实际可行性.     

基于Copula模型的最大和最小值期权定价

为了克服传统Black-Scholes定价模型中标的资产收益率需要服从正态分布以及在多维资产期权定价中对复杂微分方程的求解和冗长公式等难题,利用非参数核密度方法和Copula函数对最大和最小值期权进行定价.应用非参数核密度方法确定标的资产的边缘密度函数和分布函数,选择了对数据拟合效果最好的Gumbel函数连接边际分布并构造联合分布函数.通过Matlab对基于Copula函数的两资产最大和最小值期权的非参数定价模型进行积分运算.最后得出两资产的最大和最小值期权价格.     

基于单月期限的沪深300ETF期权定价实证研究

针对在2019年12月份上市的沪深300ETF期权,收集其在2020年1～9月9个单月的市场真实交易数据,使用期权定价模型进行实证研究.借助经典B-S-M模型和考虑支付已知股息率B-S-M模型2种期权定价模型分别计算每个单月期限的沪深300ETF看涨看跌期权理论价,并与市场价综合比较后可知,支付已知股息率的B-S-M模...     

关于50ETF期权市场知情交易对现货市场波动影响的实证研究

采用中国50ETF期权市场高频数据,运用非参方法估计期权市场知情交易概率,分析期权市场知情交易与现货波动性的联系.研究结果表明期权市场知情交易者的概率能预测现货市场未来的波动,它与现货市场未来的波动呈正相关性,对现货市场产生负面影响.     

风险投资中企业价值评估的模糊期权定价模型

文章基于科技型中小企业的特点与风险投资者对企业发展的乐观程度,对实物期权模型的参数模糊化,提出了适合科技型中小企业价值评估的模糊实物期权定价模型;通过案例分析,得出了风险投资者在不同乐观度下的企业价值以及投资后的持股比例.     

KoBol分数阶期权定价模型的数值方法

自Black-Scholes期权定价模型提出以来,大量的期权定价模型被陆续提出并加以研究,成为国内外金融工程和金融数学的研究热点。由于列维过程能够很好地描述资产运动的动力学特征,近年来基于列维过程的期权定价模型吸引了广泛关注,如FMLS(finite moment log stable)、CGMY和KoBol模型。这些模型最终归结为数值求解一类分数阶偏微分方程。为此提出了求解这类分数阶偏微分方程的数值离散格式,理论分析给出了数值格式稳定的充分条件。数值实验验证数值格式和算法的可行性和有效性。基于上证50与沪深300的股指期权实际交易数据,利用KoBol分数阶模型进行定价并反演计算波动率曲线,进一步验证了KoBol模型在真实市场中的有效性。