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문서 7개
이 노트북은 S&P 500 종목의 단기 등가격 스트래들을 위한 미래 수익률 레이블을 만듭니다. 일별 30일 스트래들 패널은 매 세션 행사가나 만기가 바뀌므로 가격 시계열을 단순히 이동하면 서로 다른 계약을 비교하게 됩니다. 대신 원시 옵션 체인에서 기호, 행사가, 만기로 각 진입 계약을 추적해 진입 시점과 청산 또는 결제 시점에 동일한 포지션의 가격을 산정합니다. 고정 기간 및 델타 헤지 변형도 만들고, 누락 레이블의 원인을 확인하며, 각 계약의 결제일을…
이 문서는 블랙-숄즈 모형으로 유럽형 콜·풋 가격을 도출하고, 풋-콜 패리티로 둘의 관계를 확인하며, 관측된 옵션 가격에 맞는 변동성을 수치적으로 풀어 내재변동성을 계산합니다. 또한 델타, 감마, 베가, 세타, 로를 정의하고, 머니니스와 만기까지 남은 시간에 따라 민감도가 어떻게 달라지는지 차트로 설명합니다. 일정한 변동성, 연속 거래, 유럽형 권리 행사 등 모형의 가정을 시장 현실과 대조해 결과가 달라질 수 있는 지점을 설명합니다. 계산 결과를 S&P…
이 노트북은 유럽형 콜옵션 매도 포지션의 딥 헤징을 보여줍니다. 기하 브라운 운동으로 기초자산 가격 경로를 시뮬레이션하고, 벤치마크로 블랙-숄즈 델타를 계산하며, 헤지 포지션을 선택하는 준순환 신경망을 학습합니다. 학습 목표는 만기 손실의 조건부 위험가치를 최소화하는 것입니다. 손익 계산에는 헤지 개시, 각 리밸런싱, 만기 청산에 비례 비용을 부과해 동일한 가정 아래 이산 델타 헤징과 비교할 수 있습니다. 학습된 트레이딩이 델타 벤치마크에 가까워질수록 덜…
이 노트북은 일반적인 목표 비중 리스크 오버레이로 설명된 S&P 500 숏 스트래들 전략을 제어할 수 없는 이유를 설명합니다. 옵션 엔진은 주간 코호트에 고정된 자본 비율을 배정하고 각 코호트 안에서 비중을 정규화합니다. 따라서 비중을 조정해도 정규화 과정에서 원래대로 돌아가며, 오버레이가 새로 배정할 현금도 남지 않습니다. 헤지 임계값, 결제, 비용, 코호트 수처럼 전략에 영향을 주는 제어는 이후 비중 변환이 아니라 전략 명세에 포함해야 합니다. 노트북은…
이 탐색적 분석은 옵션 계약과 체인 구조를 소개한 뒤, 여덟 개 기초자산의 S&P 500 옵션 2020 표본을 살펴봅니다. 머니니스, 내재가치와 시간가치, 내재변동성, 그릭스를 설명하고 행사가, 만기, 콜·풋 구분이 어떻게 다차원 체인을 이루는지 보여줍니다. 변동성 스마일, 스큐, 기간 구조를 살펴보며, 솔버 상태와 그릭스 유효성 검사를 데이터 정제에 활용합니다. 노트북은 머니니스별 매수·매도 호가 스프레드와 내재변동성 변화와 이후 기초자산 수익률 사이의…
이 문서는 대규모 S&P 500 옵션 체인을 연구용 일별 종목별 데이터셋으로 축소하는 방법을 설명합니다. 변동성 표면 요약은 만기 구간별 목표 절대 델타에 가장 가까운 옵션을 선택한 뒤, 여러 만기의 등가격 내재변동성, 25-델타 풋·콜 스큐, 기간구조 지표, 상대 스프레드, 수렴 품질을 계산합니다. 계산되지 않은 내재변동성은 자리표시자 값이 요약에 섞이지 않도록 제외합니다. 스트래들 방식은 유동성이 있고 수렴된 등가격에 가까운 ATM 콜 및 풋을 30일…
이 노트북은 S&P 500 주식의 등가격 숏 스트래들에 대한 선행 수익률 레이블을 만듭니다. 일별 패널에서 명목 30일물 스트래들은 매 세션마다 다른 계약을 나타내므로, 가격 시계열을 단순히 이동하면 상품이 뒤섞입니다. 대신 레이블은 실제 진입한 콜·풋 계약을 추적하고 이후 가격이나 결제 값을 가져와 각 거래에 유효한 진입 및 청산 데이터가 있는지 확인합니다. 또한 만기 보유 수익률을 고정 기간 진단과 구분하며, 여기에는 델타 헤지 변형도 포함됩니다.…