VIX 선물 곡선으로 포지션 선택하기
기사 arXiv papers · 저자: M. Avellaneda et al.
요약
이 논문은 VIX 선물에서 하루 앞서 롱 또는 숏 포지션을 취하는 전략을 제안합니다. 선물 기간 구조를 마르코프 과정으로 보고, 곡선의 현재 형태와 수준을 바탕으로 기대 효용을 극대화하는 포지션을 선택합니다.
저자들은 곡선, 선물 포지션, 기대 효용 간 관계를 심층 신경망으로 표현합니다. 표본 외 백테스트에서 포트폴리오 성과가 무난했으며 시장 상황에 따라 전략이 롱과 숏 익스포저를 전환한다고 보고합니다. 제공된 설명에는 수치 성과 지표, 거래 비용, 위험 통제, 백테스트 설계 세부 사항이 없습니다. 따라서 결과는 제안된 모델링 접근법과 보고된 과거 증거를 보여줄 뿐, 실거래나 다른 기간에서 전략이 어떻게 성과를 낼지는 입증하지 않습니다.
핵심 아이디어
- 이 전략은 하루 앞선 시점의 VIX 선물 포지션을 선택합니다.
- 현재 VIX 선물 곡선의 수준과 형태에 따라 포지션을 정합니다.
- 선물 기간 구조를 마르코프 과정으로 모델링합니다.
- 심층 신경망이 곡선과 포지션을 기대 효용에 연결합니다.
- 표본 외 백테스트에서 무난한 성과를 보였다고 설명하지만, 비용과 상세 위험 결과는 요약에 없습니다.
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전문
# Trading Signals In VIX Futures # Trading Signals In VIX Futures We propose a new approach for trading VIX futures. We assume that the term structure of VIX futures follows a Markov model. Our trading strategy selects a position in VIX futures by maximizing the expected utility for a day-ahead horizon given the current shape and level of the term structure. Computationally, we model the functional dependence between the VIX futures curve, the VIX futures positions, and the expected utility as a deep neural network with five hidden layers. Out-of-sample backtests of the VIX futures trading strategy suggest that this approach gives rise to reasonable portfolio performance, and to positions in which the investor will be either long or short VIX futures contracts depending on the market environment.
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