Wissensbibliothek

Diese Fallstudie trainiert regularisierte lineare Modelle auf den Renditen von Short-At-the-Money-Straddles, die bis zum Verfall gehalten werden. Da die Prämieneinnahmen den Gewinn begrenzen, während Verluste unbegrenzt wachsen können, dominieren einige…

Dieses Notebook erstellt vier modellbasierte Merkmale für die Optionsforschung zum S&P 500: Volatilitätsprognosen für den nächsten Tag aus GJR-GARCH und stochastischer Volatilität sowie die Abweichungen jeder Prognose von der impliziten Volatilität am…

Dieses Dokument trainiert TabM, ein neuronales Ensemble mit gemeinsam genutzten Gewichten, mit optionsbasierten Merkmalen zur Prognose zukünftiger Aktienrenditen und risikobereinigter Renditen. Die Modelle verwenden ein gemeinsames zweischichtiges Netz mit…

Dieses Notebook trainiert PatchTST als ein Modell aus der festgelegten Sequenzmodellgruppe für S&P-500-Optionen. PatchTST unterteilt ein Rückblickfenster in gleich große Abschnitte, bildet diese als Tokens ab und nutzt Attention, um Beziehungen zwischen…

Dieses Dokument beschreibt ein LSTM-Sequenzmodell für eine Optionsstudie zum S&P 500. Anders als Querschnittsmodelle, die den Verlauf eines Symbols mit konstruierten Merkmalen zusammenfassen, erhält das LSTM chronologische Zeitfenster und lernt, welche…

Dieses Notebook stellt die Black-Scholes-Bewertung europäischer Calls und Puts dar, prüft die Put-Call-Parität und berechnet die implizite Volatilität mit der Brent-Nullstellensuche. Es definiert außerdem Delta, Gamma, Vega, Theta und Rho und veranschaulicht…

Dieses Notebook beschreibt einen gepatchten Transformer für Sequenzprognosen in einer Studie zu S&P-500-Aktien und -Optionen. Er teilt ein Zeitfenster in zusammenhängende Blöcke und bildet jeden Block als Token ab. So kann die Attention weit voneinander…

Dieses Kapitel stellt Reinforcement Learning als Werkzeug für sequenzielle Steuerung dar und grenzt es von überwachter Prognose ab. Im Mittelpunkt stehen Aufgaben, bei denen Aktionen spätere Ergebnisse beeinflussen und Belohnungen vergleichsweise konkret…

Diese Fallstudie erstellt Merkmale zum Vergleich von Varianzrisikoprämien bei S&P-500-Aktien. Verwendet werden At-the-Money-Straddles mit 30 Tagen Laufzeit und Daten zu den Basiswerten. Sie vergleicht implizite mit realisierter Volatilität über mehrere…

Diese Analyse prüft, ob tägliche Optionsdaten eine wöchentliche Strategie unterstützen können, die Straddles am Geld auf S&P-500-Bestandteile verkauft, Aktien delta-absichert und die Kontrakte bis zum Verfall hält. Sie erläutert, wie Calls und Puts einen…

Dieses Notebook bietet eine familienübergreifende Betrachtung von fünf Latent-Faktor-Ansätzen für eine Fallstudie zur Analyse von Aktienoptionen. PCA schätzt gemeinsame Bewegungen direkt anhand des Renditepanels; IPCA bildet Merkmale linear auf…

Diese Machbarkeitsanalyse prüft, ob Daten und Annahmen eine wöchentliche Strategie unterstützen können, die S&P-500-Aktien anhand der impliziten Volatilität am Geld einordnet und die führenden Aktien kauft. Optionen liefern das Signal, die Positionen werden…

Dieses Notebook bewertet Sequenzmodelle für das Ranking von S&P-500-Aktien anhand von Fenstern ihrer Optionsoberflächen- und Kursverläufe. Es stellt einem normalisierten linearen Modell ohne rekurrentes Gedächtnis ein LSTM gegenüber, dessen Gates…

Dieses Notebook macht aus Modellprognosesätzen vergleichbare Backtests für Optionen auf den S&P 500. An jedem wöchentlichen Entscheidungstermin ordnet es die prognostizierten Renditen, wählt die höchstplatzierten Symbole aus dem liquiden Anlageuniversum aus…

Dieses Notebook prüft potenzielle Merkmale für eine Strategie, die auf dieselbe Aktie Call- und Put-Optionen am Geld mit identischem Verfallsdatum verkauft und den Straddle bis zum Verfall hält. Für jedes Merkmal wird gemessen, ob es die verfügbaren Titel in…

Dieses Notebook erstellt Labels für künftige Renditen kurzfristiger Straddles am Geld bei Aktien des S&P 500. Da das tägliche Panel mit 30-Tage-Straddles in jeder Sitzung zu einem anderen Basispreis oder Verfallstermin wechselt, würde eine verschobene…

Dieses Notebook passt ein festgelegtes LSTM-Modell für Prognosen in einer S&P-500-Optionsstudie an. Das Netzwerk erhält chronologische Zeitfenster der Historie jedes Symbols und verwendet einen gesteuerten rekurrenten Zustand, um Informationen über mehrere…

Diese Studie prüft finanzielle und GJR-GARCH-Volatilitätsmerkmale anhand zukünftiger Aktienrenditen. Für jede Sitzung berechnet sie die Rangkorrelation zwischen einem Merkmal und den nachfolgenden Renditen über Aktien hinweg. Anschließend bewertet sie den…

Das Dokument leitet nach Black-Scholes Preise für europäische Calls und Puts her, prüft ihre Beziehung anhand der Put-Call-Parität und berechnet die implizite Volatilität durch numerische Lösung der Volatilität, die zu einem beobachteten Optionspreis passt.…

Dieses Notebook demonstriert Deep Hedging für einen leerverkauften europäischen Call. Es simuliert Kursverläufe des Basiswerts mit geometrischer Brownscher Bewegung, berechnet die Black-Scholes-Delta als Benchmark und trainiert ein teilweise rekurrentes…

Diese Evaluation prüft Merkmale aus Optionsoberflächen, preisbasierte Merkmale und bedingte Volatilitätsmerkmale anhand künftiger Aktienrenditen. Für jede Sitzung berechnet sie eine Querschnitts-Rangkorrelation zwischen Merkmalswerten und nachfolgenden…

Dieses Notebook erläutert instrumentierte Hauptkomponentenanalyse (IPCA) für ein Aktienpanel mit Optionsoberflächenmerkmalen. Anders als bei gewöhnlicher PCA, bei der die Exponierungen jeder Aktie anhand ihrer Renditehistorie geschätzt werden, modelliert…

Dieses Notebook erläutert instrumentierte Hauptkomponentenanalyse (IPCA), die gemeinsame Faktoren schätzt und zugleich die Faktor-Exponierungen jeder Aktie als gemeinsame lineare Funktion ihrer tagesgleichen Optionsoberflächenmerkmale modelliert. Dazu zählen…

Dieses Notebook trainiert PatchTST, ein Sequenzmodell im Transformer-Stil, als Teil einer vorab festgelegten Modellpopulation für die Optionsforschung zum S&P 500. Es unterteilt eine Rückblick-Zeitreihe in Patches fester Länge, bettet diese als Tokens ein…