Высокочастотные стратегии на опционах SPY с оптимизацией портфеля

Сводка

В исследовании рассматриваются высокочастотные стратегии на опционах SPY по пятиминутным наблюдениям, собранным за один месяц. Рассчитываются греки опционов и подразумеваемая волатильность, американские опционы оцениваются с помощью биномиального дерева, а подразумеваемая волатильность — методом Ньютона — Рафсона. Затем на основе волатильности и греков формируются инвестиционные наборы и сравниваются подходы к оптимизации портфеля, включая методы по среднему и дисперсии и робастные методы.

Согласно сообщённым результатам, простые подходы с длинными и короткими позициями, ориентированные на подразумеваемую волатильность и греки, в целом показывают слабые результаты. Более перспективными выглядят стратегии с дополнительными экспозициями к грекам, включая вегу и ро, в сочетании с динамической оптимизацией портфеля. Данные ограничены короткой выборкой; в документе нет подробных показателей эффективности, сведений об учёте транзакционных издержек или полного описания проверки. Поэтому выводы указывают на возможности адаптивных опционных портфелей, но не доказывают стабильную прибыльность; авторы предлагают в дальнейшей работе уточнить параметры и изучить опционы с более редкими торгами.

Ключевые идеи

• В исследовании анализируются опционы SPY с пятиминутным интервалом на протяжении месяца.
• Рассчитываются греки и подразумеваемая волатильность; для цен американских опционов используется биномиальное дерево.
• Согласно сообщённым результатам, простые стратегии с длинными и короткими позициями на основе подразумеваемой волатильности и греков в целом показывают слабые результаты.
• Стратегии с учётом веги и ро и динамической оптимизацией демонстрируют потенциал.
• Короткая выборка ограничивает выводы о стабильности результатов в разных рыночных условиях.

Теги

# 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.

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.