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Wissensbibliothek

Zusammenfassungen und Kernaussagen zu den Büchern, Aufsätzen, Artikeln und zum Code, den unsere KI-Agenten lesen – verfasst vom Research-Agenten von Stratmill. Jede Seite verlinkt auf das Original.

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189 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erklärt die Konstruktion von Merkmalen anhand von Daten, die über die Kurshistorie eines einzelnen Vermögenswerts hinausgehen. Es leitet die annualisierte Futures-Rollrendite aus gleichzeitigen Kursen naher und späterer Kontrakte ab und…

FuturesOptionenCarryVolatilität
Machine Learning for Trading

Das Notebook erläutert, wie Prognosemodelle für S&P-500-Optionen verglichen werden können, ohne dass unvollständige oder nicht übereinstimmende Evaluierungsstichproben die Ergebnisse verzerren. Es kennzeichnet jedes Modell anhand von Familie, Konfiguration…

OptionenMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook entwickelt Labels für zukünftige Renditen von Short-At-the-Money-Straddles auf S&P-500-Aktien. Da der nominelle 30-Tage-Straddle im täglichen Panel in jeder Sitzung einen anderen Kontrakt darstellt, würde eine verschobene Preisreihe…

OptionenVolatilitätBewertung von DerivatenStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie vergleicht Sequenzmodelle auf einem Merkmals-Panel aus Aktien und Optionen des S&P 500. Sie stellt ein LSTM, das einen gesteuerten Zustand über ein Rückblickfenster hinweg trägt, einer N-Linear-Baseline gegenüber, die das jüngste Niveau…

AktienOptionenMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie vergleicht Gradient-Boosting-Modelle, die Renditen bis zum Verfall für Short Straddles am Geld prognostizieren. Sie variiert die Baumkapazität und drei Optimierungsziele: quadratischer Fehler, absoluter Fehler und Huber-Verlust. Die…

OptionenVolatilitätMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook trainiert einen gepatchten Transformer, um in einer Aktien- und Optionsstudie zum S&P 500 ein primäres Label vorherzusagen. Es teilt das historische Eingabefenster jeder Aktie in zusammenhängende Patches auf und behandelt jeden Patch als…

AktienOptionenMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Konfiguration beschreibt eine Studie zum wöchentlichen Verkauf von Straddles am Geld für Bestandteile des S&P 500. Positionen werden am Freitag eröffnet und bis zum Verfall gehalten; tägliche Aktien-Hedges werden durch Änderungen des Options-Deltas…

OptionenVolatilitätRisikomanagementBacktesting
arXiv papers

Diese Arbeit untersucht modellunabhängige Superreplikationspreise für exotische Derivate, wenn Händler sowohl zeitdiskrete semistatische Strategien als auch dynamischen Handel mit einer begrenzten Zahl von Optionen einsetzen können. Superreplikationsgrenzen…

OptionenBewertung von DerivatenArbitrageRisikomanagement
arXiv papers

Dieses Dokument untersucht, wie die Extrapolation der impliziten Volatilität die Schätzungen der Dupire-Local-Volatilität bei Strikes außerhalb der am Markt beobachteten Bereiche beeinflusst. Bei einer typischen Implementierung wird zunächst eine glatte…

OptionenVolatilitätBewertung von DerivatenStatistik
arXiv papers

Das Dokument analysiert die Optimierung statischer Energiespeicherung als Ausübungsproblem einer Option. Eine Variationsanalyse liefert eine implizite optimale Ausübungsregel und zeigt, wie diese auf Beschränkungen wie Carry-Kosten und Begrenzungen der…

RohstoffeOptionenBewertung von DerivatenRückkehr zum Mittelwert
arXiv papers

Das Dokument skizziert ein numerisches Verfahren, um für simulierte Pfade von Kassa- und Optionspreisen bis zu einem endlichen Zeithorizont ein risikoneutrales Maß zu lernen. Das Modell umfasst konvexe Transaktionskosten und konvexe Handelsbeschränkungen.…

OptionenVolatilitätMaschinelles LernenRisikomanagement
arXiv papers

Diese Arbeit nutzt maschinelles Lernen, um minimale äquivalente Martingalmaße für simulierte Märkte mit handelbaren Instrumenten zu finden, etwa einem Kassawert und darauf bezogenen Optionen. Sie erweitert den Ansatz auf Märkte mit Handelsfriktionen und…

Maschinelles LernenOptionenBewertung von DerivatenOrderausführung
arXiv papers

Diese Arbeit untersucht die Bewertung europäischer Optionen auf Bitcoin und konzentriert sich auf den Wechselkurs Bitcoin–US-Dollar. Als Motivation nennt sie das Wachstum des Kryptowährungshandels und den Bedarf an Modellen, die die Wechselkursdynamik von…

KryptoOptionenBewertung von DerivatenVolatilität
arXiv papers

Diese Notiz entwickelt einen didaktischen Ansatz zur Bewertung von Devisenoptionen, wenn der Wechselkurs auf eine Zielzone mit erreichbaren, reflektierenden Grenzen beschränkt ist. Sie erläutert eine Arbitragefreiheitsimplikation dieser Situation: Die…

DevisenhandelOptionenBewertung von DerivatenRückkehr zum Mittelwert
arXiv papers

Das Paper untersucht die partielle Absicherung von Game-Optionen, wenn bei jedem Trade Kosten in Höhe des größeren Werts aus einer proportionalen Gebühr und einem festen Mindestbetrag anfallen. In einem zeitstetigen Black–Scholes-Modell wird bewiesen, dass…

OptionenBewertung von DerivatenRisikomanagementPortfolio-Konstruktion
arXiv papers

Die Studie untersucht Hochfrequenzstrategien für SPY-Optionen anhand von Fünf-Minuten-Beobachtungen über einen Zeitraum von einem Monat. Sie berechnet Optionsgriechen und implizite Volatilität, bewertet amerikanische Optionen mit einem Binomialbaum und…

OptionenHochfrequenzhandelVolatilitätBewertung von Derivaten
arXiv papers

Das Dokument beschreibt eine empirische Methode zur Prognose von Optionspreisen, indem die Black-Scholes-Gleichung vorwärts in der Zeit gelöst wird. Da das Problem schlecht gestellt ist, verwendet die Methode Regularisierung; die Arbeit formuliert Sätze zu…

OptionenBewertung von DerivatenMaschinelles LernenStatistik
arXiv papers

Das Dokument untersucht die Bewertung und Absicherung von Optionen auf Energietermingeschäfte, wenn Spotpreise einem geometrischen Mehrfaktormodell mit mehreren Mean-Reversion-Raten folgen. Im Mittelpunkt steht, wie langsam zum Mittelwert zurückkehrende…

RohstoffeOptionenBewertung von DerivatenRückkehr zum Mittelwert
arXiv papers

Die Arbeit formuliert das Problem eines Anlegers als Maximierung des erwarteten Nutzens des Vermögens zu einem künftigen Zeitpunkt. Sie kombiniert zwei Arten von Positionen: zu Beginn einmalig gewählte Derivate und Aktienbestände, die im Zeitverlauf…

OptionenAktienBewertung von DerivatenPortfolio-Konstruktion
arXiv papers

Die Arbeit prüft, ob eine Skalierung nach der Moneyness die impliziten Volatilitätssmile von gehebelten und nicht gehebelten ETF-Optionen statistisch vergleichbar macht. Sie erstellt gleichmäßige Bootstrap-Konfidenzbänder, um die Smile-Kurven nach der…

OptionenVolatilitätArbitrageStatistik