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포트폴리오 최적화를 적용한 고빈도 SPY 옵션 전략

기사 arXiv papers · 저자: Sid Bhatia
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요약

이 연구는 한 달 동안 수집한 5분 간격 관측치로 SPY 옵션 고빈도 전략을 살펴봅니다. 옵션 그릭스와 내재변동성을 계산하고, 이항 트리로 미국형 옵션 가격을 산출하며, Newton–Raphson 방법으로 내재변동성을 추정합니다. 이어 변동성과 그릭스 지표를 사용해 투자 유니버스를 구성하고 평균-분산 및 강건 방법을 포함한 포트폴리오 최적화 접근법을 비교합니다.

내재변동성과 그릭스에 초점을 맞춘 기본 롱숏 접근법은 보고된 연구에서 대체로 성과가 낮았습니다. Vega와 Rho를 포함한 추가 그릭스 노출과 동적 포트폴리오 최적화를 사용한 전략은 더 가능성을 보입니다. 증거는 짧은 표본에 한정되며, 문서는 구체적인 성과 수치, 거래 비용 처리 또는 완전한 검증 내용을 제시하지 않습니다. 따라서 결과는 일관된 수익성을 입증하기보다 적응형 옵션 포트폴리오의 가능성을 시사하며, 저자들은 매개변수를 개선하고 거래 빈도가 낮은 옵션을 연구하는 일을 후속 과제로 언급합니다.

핵심 아이디어

  • 한 달 동안 5분 간격으로 SPY 옵션을 분석합니다.
  • 그릭스와 내재변동성을 계산하고 이항 트리로 미국형 옵션 가격을 산출합니다.
  • 내재변동성과 그릭스에 기반한 기본 롱숏 전략은 보고된 결과에서 대체로 성과가 낮았습니다.
  • Vega와 Rho를 동적 최적화와 결합한 전략은 가능성을 보입니다.
  • 짧은 표본으로는 다양한 시장 상황에서 일관된 성과를 내는지 판단하기 어렵습니다.

태그

옵션고빈도 매매변동성파생상품 가격 결정포트폴리오 구성
전문
# High-Frequency Options Trading | With Portfolio Optimization


# High-Frequency Options Trading | With Portfolio Optimization









This paper explores the effectiveness of high-frequency options trading strategies enhanced by advanced portfolio optimization techniques, investigating their ability to consistently generate positive returns compared to traditional long or short positions on options. Utilizing SPY options data recorded in five-minute intervals over a one-month period, we calculate key metrics such as Option Greeks and implied volatility, applying the Binomial Tree model for American options pricing and the Newton-Raphson algorithm for implied volatility calculation. Investment universes are constructed based on criteria like implied volatility and Greeks, followed by the application of various portfolio optimization models, including Standard Mean-Variance and Robust Methods. Our research finds that while basic long-short strategies centered on implied volatility and Greeks generally underperform, more sophisticated strategies incorporating advanced Greeks, such as Vega and Rho, along with dynamic portfolio optimization, show potential in effectively navigating the complexities of the options market. The study highlights the importance of adaptability and responsiveness in dynamic portfolio strategies within the high-frequency trading environment, particularly under volatile market conditions. Future research could refine strategy parameters and explore less frequently traded options, offering new insights into high-frequency options trading and portfolio management.

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