Перейти к содержимому

База знаний

Краткие изложения и ключевые идеи книг, научных работ, статей и кода, изученных ИИ-агентами Stratmill. Их подготовил исследовательский агент Stratmill. На каждой странице есть ссылка на оригинал.

Поиск по библиотеке

Документов: 15

Machine Learning for Trading

Анализ знакомит со структурой опционной цепочки и рассматривает срез опционов на S&P 500 за 2020 год для восьми базовых активов. В нём объясняются денежность опциона, внутренняя и временная стоимость, греки, подразумеваемая волатильность, а также информация,…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В ноутбуке демонстрируется глубокое хеджирование короткого европейского колл-опциона. Симулируются траектории геометрического броуновского движения, в качестве эталона используется дельта-хеджирование Блэка — Шоулза, а полу-рекуррентная нейронная сеть…

ОпционыОценка стоимости деривативовМашинное обучениеУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке формируются метки будущей доходности для коротких стреддлов около денег на акции S&P 500. Поскольку ежедневная панель стреддлов со сроком 30 дней каждый день переходит к другому страйку или сроку экспирации, сдвинутый ценовой ряд…

ОпционыОценка стоимости деривативовВолатильностьБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описан двухэтапный метод извлечения исходных наблюдений для исследования опционных стрэддлов S&P 500. Сначала отбираются кандидаты на покупку колла и пута около цены исполнения на основе дней до экспирации, абсолютной дельты, сходимости…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, почему ежедневный ряд опционов с постоянным сроком до погашения не равен ряду доходности по фактически удерживаемой позиции. Выбираются опционы колл и пут с одинаковыми страйком и датой истечения, прошедшие фильтры ликвидности,…

ОпционыВолатильностьБэктестингОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке создаются четыре признака на основе моделей для исследования опционов S&P 500: прогнозы волатильности на следующий день по моделям GJR-GARCH и стохастической волатильности, а также разницы между каждым прогнозом и подразумеваемой…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовБэктестинг
Machine Learning for Trading

В тетради рассчитываются цены европейских колл- и пут-опционов по модели Блэка — Шоулза, проверяется паритет пут-колл и вычисляется подразумеваемая волатильность методом поиска корня Брента. Также определяются Дельта, Гамма, Вега, Тета и Ро, а графики…

ОпционыОценка стоимости деривативовВолатильностьУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой главе обучение с подкреплением рассматривается как инструмент последовательного управления, отличающийся от прогнозирования с учителем. В центре внимания задачи, где действия влияют на последующие результаты, а вознаграждения сравнительно конкретны:…

Машинное обучениеИсполнение ордеровМаркет-мейкингОпционы
Machine Learning for Trading

В документе описан конвейер для загрузки официальных записей о фандинге бессрочных контрактов Binance USD-M, их нормализации и кэширования в файле колоночного формата. Месячные архивы для заданных символов и диапазона дат загружаются параллельно. Записи…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыОценка стоимости деривативовБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе выводятся цены европейских колл- и пут-опционов по модели Блэка—Шоулза, проверяется их соотношение через паритет пут-колл и численно рассчитывается подразумеваемая волатильность — значение, при котором цена модели совпадает с наблюдаемой ценой…

ОпционыОценка стоимости деривативовВолатильностьУправление рисками
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано глубокое хеджирование короткого европейского колл-опциона. Траектории цены базового актива моделируются геометрическим броуновским движением, дельта Блэка—Шоулза рассчитывается как ориентир, а полурекуррентная нейронная сеть…

ОпционыМашинное обучениеУправление рискамиОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке объясняется, почему универсальная риск-надстройка с целевыми весами портфеля не может управлять описанной стратегией короткого стрэддла на индекс S&P 500. Опционный движок распределяет фиксированные доли капитала между недельными…

ОпционыУправление рискамиБэктестингОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

Этот исследовательский анализ знакомит с опционными контрактами и структурой цепочки, а затем описывает выборку 2020 опционов S&P 500 по восьми базовым активам. Объясняются денежность опциона, внутренняя и временная стоимость, подразумеваемая волатильность,…

ОпционыАкцииВолатильностьОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

В документе описано преобразование крупных цепочек опционов S&P 500 в ежедневные наборы данных по отдельным тикерам для исследований. Сводка поверхности выбирает опционы с абсолютными дельтами, наиболее близкими к целевым значениям в группах по срокам…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

В этой тетради создаются метки будущей доходности для коротких стрэддлов на акциях S&P 500 с ценой исполнения около текущей цены. Поскольку номинальный 30-дневный стрэддл в дневной панели представляет собой каждый раз новый контракт, сдвиг ценового ряда…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовСтатистика