거래 간격이 가변적인 요인 기반 옵션 가격 모형
기사 arXiv papers · 저자: Yuan Hu et al.
요약
이 논문은 옵션 공매도자에게 중요하다고 저자들이 보는, 거래 시점 간격이 불균등할 수 있는 경우를 반영하도록 옵션 가격 프레임워크를 확장합니다. 불변성 원리를 이용해 주가 움직임이 영향 시장 요인의 로그 수익률에 따라 달라지는 완전시장용 이항 경로 의존 가격 모형을 개발합니다. 논의는 이산시간과 연속시간 설정을 모두 다룹니다.
이산시간 사례에서는 선도 계약을 이용하는 정보 거래자의 통계적 차익거래 전략도 살펴봅니다. 수치 예시에는 US 금융시장 데이터가 사용됩니다. 논문은 가격 모형이 순간 평균 로그 수익률, 각 거래 간격에서 주가가 상승할 확률, 시장 미시구조 특성을 보존해야 한다고 주장합니다. 초록에는 모형 방정식, 보정 세부 사항, 비교 성과 근거가 없습니다. 따라서 제안된 모형화 고려 사항을 이해하는 데 도움을 주지만, 실용적인 가격 산정 정확도나 트레이딩 수익성을 입증하지는 않습니다.
핵심 아이디어
- 가격 프레임워크는 길이가 달라지는 거래 간격을 허용합니다.
- 경로 의존 이항 모형은 주가 동학을 시장 요인의 로그 수익률과 연결합니다.
- 이산시간 및 연속시간 완전시장에 맞춰 모형을 정식화합니다.
- 이산시간 설정에는 선도 계약을 이용한 정보 기반 통계적 차익거래가 포함됩니다.
- 저자들은 수익률, 간격별 주가 상승 확률, 미시구조 정보를 보존하는 것을 강조합니다.
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전문
# Option Pricing Incorporating Factor Dynamics in Complete Markets # Option Pricing Incorporating Factor Dynamics in Complete Markets Using the Donsker-Prokhorov invariance principle we extend the Kim-Stoyanov-Rachev-Fabozzi option pricing model to allow for variably-spaced trading instances, an important consideration for short-sellers of options. Applying the Cherny-Shiryaev-Yor invariance principles, we formulate a new binomial path-dependent pricing model for discrete- and continuous-time complete markets where the stock price dynamics depends on the log-return dynamics of a market influencing factor. In the discrete case, we extend the results of this new approach to a financial market with informed traders employing a statistical arbitrage strategy involving trading of forward contracts. Our findings are illustrated with numerical examples employing US financial market data. Our work provides further support for the conclusion that any option pricing model must preserve valuable information on the instantaneous mean log-return, the probability of the stock's upturn movement (per trading interval), and other market microstructure features.
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