Перейти к содержимому
Все документы библиотеки

Ценообразование опционов на Bitcoin с учетом задержки рыночного внимания

Статья arXiv papers · Автор: Alvaro Guinea Julia et al.

Сводка

В документе представлена модель ценообразования Bitcoin, в которой рыночное внимание с задержкой влияет на волатильность доходности. Внимание представлено процессом возврата к среднему Кокса — Ингерсолла — Росса, благодаря чему модель получается аффинной и допускает аналитическое решение. Авторы выводят замкнутые формы условных характеристических функций для обычной и запаздывающей фильтраций информации; они позволяют получить полуаналитические формулы ценообразования европейских колл- и пут-опционов.

В работе также описаны процедура оценки максимального правдоподобия и способ перехода от статистической модели к мере, нейтральной к риску. Согласно статье, при проверке на реальных данных модель показывает лучшие результаты по сравнению с классическими альтернативами и моделями, учитывающими внимание. В отрывке не указаны набор данных, метрики сравнения, детали калибровки или ошибки оценки, поэтому по одному этому описанию нельзя судить о силе и широте такого сравнения.

Ключевые идеи

  • Рыночное внимание моделируется как процесс возврата к среднему, который с задержкой влияет на волатильность доходности Bitcoin.
  • Аффинная модель дает условные характеристические функции для обычной и запаздывающей фильтраций.
  • Эти функции позволяют получить полуаналитические формулы ценообразования европейских колл- и пут-опционов.
  • В документе описаны оценка максимального правдоподобия и переход к мере, нейтральной к риску.
  • Сообщается о благоприятных результатах сравнения на реальных данных, хотя в отрывке нет сведений о наборе данных или метриках ошибок.

Теги

Полный текст
# Bitcoin option pricing: A market attention approach


# Bitcoin option pricing: A market attention approach









A model is proposed for Bitcoin prices that takes into account market attention. Market attention, modeled by a mean-reverting Cox-Ingersoll-Ross processes, affects the volatility of Bitcoin returns, with some delay. The model is affine and tractable, with closed formulae for the conditional characteristic functions with respect to both the conventional and a delayed filtration. This leads to semi-closed formulae for European call and put prices. A maximum likelihood estimation procedure is provided, as well as a method for changing to a risk-neutral measure. The model compares very well against classical and attention-based models when tested on real data.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.