Estratégias de opções de SPY de alta frequência com otimização de carteira

Resumo

O estudo examina estratégias de alta frequência para opções de SPY usando observações de cinco minutos coletadas ao longo de um mês. Calcula as gregas das opções e a volatilidade implícita, precifica opções americanas com uma árvore binomial e estima a volatilidade implícita com Newton–Raphson. Em seguida, forma universos de investimento usando medidas de volatilidade e gregas e compara abordagens de otimização de carteira, incluindo métodos de média-variância e robustos.

Abordagens básicas compradas e vendidas, focadas em volatilidade implícita e gregas, geralmente têm desempenho inferior no estudo relatado. Estratégias que usam exposições adicionais às gregas, incluindo Vega e Rho, junto com otimização dinâmica de carteira, mostram mais potencial. As evidências se limitam a uma amostra curta, e o documento não apresenta números detalhados de desempenho, tratamento dos custos de transação nem uma descrição completa da validação. Portanto, as conclusões sugerem possibilidades para carteiras adaptativas de opções, mas não estabelecem lucratividade consistente; os autores apontam o refinamento dos parâmetros e o estudo de opções menos negociadas como etapas futuras.

Ideias principais

• O estudo analisa opções de SPY em intervalos de cinco minutos durante um mês.
• Calcula gregas e volatilidade implícita e usa uma árvore binomial para precificar opções americanas.
• Estratégias básicas compradas e vendidas com base em volatilidade implícita e gregas geralmente têm desempenho inferior nos resultados relatados.
• Estratégias que incorporam Vega e Rho com otimização dinâmica mostram potencial.
• A amostra curta limita as conclusões sobre o desempenho consistente em diferentes condições de mercado.

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# 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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