Bitcoin-Inversoptionen mit logistischer Forward-Verteilung bewerten

Zusammenfassung

Der Bericht untersucht, ob sich Preise von BTUSD-Inversoptionen durch eine empirische Verteilung künftiger Bitcoin-Renditen darstellen lassen. Er passt eine logistische Wahrscheinlichkeitsdichte an die Optionspreise an und berichtet von einer zufriedenstellenden Anpassung. Die Verteilung lässt sich demnach mit nur drei oder sogar einem Parameter beschreiben. Ihre angepasste Form entspricht den Terminpreisbewegungen nach Anwendung eines Skalierungsfaktors.

Das Dokument leitet außerdem eine Put-Call-Paritätsbeziehung her, die Preise von Standard-Inversoptionen mit Futurespreisen verknüpft. Die zentrale Einschränkung: Die beobachtete Anpassung ist kein Beleg für ein vollständiges stochastisches Preismodell. Der Bericht warnt, dass dieses Ergebnis allein keine Modellierung von Bitcoin-Kursen mit logistischer Dynamik nach Art von Black-Scholes rechtfertigt. Der bereitgestellte Text enthält weder eine detaillierte Beschreibung der Stichprobe noch numerische Anpassungskennzahlen.

Kernaussagen

• Eine logistische Wahrscheinlichkeitsdichte wird an Preise von BTUSD-Inversoptionen angepasst, um künftige Bitcoin-Renditen darzustellen.
• Der Bericht bezeichnet die Anpassung als zufriedenstellend und gibt an, dass sie nur wenige Parameter benötigt.
• Die angepasste Verteilung bildet Terminpreisbewegungen nach der Skalierung ab.
• Eine Put-Call-Paritätsbeziehung verknüpft Standard-Inversoptionen mit Futures.
• Die empirische Anpassung allein belegt kein stochastisches Preismodell, das mit Black-Scholes vergleichbar wäre.

Schlagwörter

# Empirical forward price distribution from Bitcoin option prices


# Empirical forward price distribution from Bitcoin option prices









Report presents analysis of empirical distribution of future returns of bitcoin (BTC) from BTUSD inverse option prices. Logistic pdf is chosen as underlying distribution to fit option prices. The result is satisfactory and suggests that these prices can be described with just three or even one parameter. Fitted Logistic pdf matches forward price movements upto a scaling factor. Nevertheless, this observation stands alone and does not allow stochastic description of underlying prices with logistic pdf in similar fashion as it is done within Black-Scholes modelling framework. Put-call parity relationship is derived connecting prices of vanilla inverse options and futures.

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