Модель расчета премии по опциону

Проблематика вопроса сформулирована в предыдущей статье. А именно: как оценить влияние определенного допущения модели Блэка-Шоулза на расчетную величину премии по европейскому опциону? Допущения о том, что цена торгуемого актива имеет логнормальное распределение.

Показатели

Как альтернативу расчета по формуле Блэка-Шоулза я использовал подход — прогнозирование выплат покупателю опциона методом Монте-Карло. В каждом случае я рассчитал премию опциона по формуле Б-Ш и методом Монте-Карло.

Сравнил результаты и сделал? Коэффициенты в таблице Excel были подобраны так, чтобы оба этих виртуальных ценовых активов характеризовались одинаковой как заработать на опционах 60 секунд HV. Альтернативный способ оценить размер премии — моделировать выплаты по опциону методом Монте-Карло. Провести ряд итераций, на каждой итерации моделируя цену на N дней. В конце итерации посчитать прибыль покупателя опциона.

Модели оценки стоимости опционов

Вопрос: совпадет ли премия, рассчитанная таким способом программно с премией, рассчитанной по формуле Б-Ш? Ну и, наконец, я собираюсь применить ту же методику оценки премии для исторических данных реальных биржевых активов.

Нескольких валют и криптовалют, торгуемых за другие валюты и криптовалюты.

Несколько больше, чем дал нам предыдущий расчет методом Б-Ш. Но так и метод наш не очень точен: всего 5 итераций.

Синтетические позиции - Опционы. Просто о сложном - 8 ноября

Программное моделирование покупки опциона На этом этапе Excel нам уже недостаточно. Но для нашей цели — хорошей сходимости оценки премии по опциону — не хватит и экспериментов.

Практический пример расчета теоретической цены опциона

Случайная последовательность, подчиняющаяся закону распределения, измысленному мной в качестве примера. С параметрами, подобранными исключительно в целях демонстрации, но не отражающими динамику цен какого-либо реального товара. Это совсем не то, что нам потребуется для анализа биржевого актива.

Нам нужна программа, реализующая логику вида: Логика программы на высоком уровне: 1 прочитать из источника модель расчета премии по опциону исходный ценовой ряд 2 провести предварительную обработку ценовых данных 3 построить таблицу кумулятивной функции распределения исходного ценового ряда 4 используя таблицу, полученную на шаге выше, и генератор равномерно распределенной СВ, провести N экспериментов: 4.

Нисходящий тренд нашего актива — не закономерность, но влияние недетерминированного фактора — напомню, мы использовали генератор случайных чисел.

Похожие публикации

В статистической оценке математическое ожидание — среднее значение ценового изменения — получилось отрицательным. Такова модель данных, использованная нами в расчете. С другой стороны, статистика показывает нам отрицательное математическое ожидание дневной ценовой динамики.

Совершенно определенно можно сказать, что, для построения таблицы — функции распределения, что впоследствии будет использована для генерации ценовых прогнозов, имеющийся тренд — статистическая ошибка, которую необходимо устранить.

Но что если мы анализируем реальный рыночный актив? Как быть с трендом, имевшим место в действительности?

Как устроены опционы | Опционы | Академия | tkaravan.ru

Мое мнение: из истории цен тренд необходимо убрать. Да, есть такие валюты, товары и прочие объекты торговли, на динамику ценообразования которых экономический анализ дает определенный прогноз.

• Опционы 0 100
• ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ - INVESTMENT MARKET
• Клиентская часть калькулятора реализована на языке JavaScript, что позволяет пользоваться им в стандартном интернет-браузере, не устанавливая дополнительного программного обеспечения.
• Заработок на обмене биткоин
• Instagram Скачайте мобильное приложение Лицензии ФКЦБ России без ограничения срока действия на осуществление брокерской деятельности N от
• Стоимость опциона: формулы расчета

Чего нельзя сказать, например, о большинстве криптовалют. В прикладной программепредназначенной для оценки величины модель расчета премии по опциону по опционному контракту, вероятно стоит предусмотреть два варианта расчета: с устранением тренда и с данными, взятыми и использованными.

Определенно, там, где у нас нет полной уверенности в динамике цен на прогнозируемый период, тренд следует устранить.

А если уверенность есть — стоит ли тратить время на изучение деривативов, когда можно просто выйти на рынок со всеми доступными средствами, и, с ощутимой выгодой, монетизировать свои прогнозы?

Исходные данные

Еще замечание: тренд необязательно устранять непосредственно из цен. К примеру, биткойн с его ростом более чем на сто процентов за один только год после удаления из цен трендовой составляющей вообще зайдет в отрицательную полуплоскость по оси цены. Отрицательная цена, определенно, не годится для дальнейших расчетов. Альтернатива, которой я и воспользуюсь — удалить тренд из ряда ценовых изменений —где — текущее и предыдущее значение цен.

Весь процесс разбит на несколько шагов.

Account Options

На первом шаге я получаю из цен приращения Далее, если выбрана опция устранения тренда, я получаю новый ряд приращений цен, вычитая из каждого значения величину, равную Значения приращений цены я сортирую по возрастанию. Процесс построения обратной функции распределения реализован в одном цикле. Представим, что цена изменяется на дискретные значения. Какова вероятность, что цена изменится в или меньше раз, где — наименьшее из значений приращения цены в нашей выборке? Очевидно, вероятность эта составит.

Какова вероятность того, что цена изменится в или менее модель расчета премии по опциону Очевидно, эта вероятность равна сумме вероятностей двух несвязанных формула стоимости опционов изменения цены в раз либо .