Оценка синтетических американских опционов по режимным траекториям доходности

Сводка

В рамках подхода решается проблема замкнутости при создании синтетических опционов: подразумеваемую волатильность обычно выводят из наблюдаемых цен опционов, однако для синтетических цен требуется значение подразумеваемой волатильности. Сначала генерируются траектории нескольких акций с помощью скрытой марковской модели со скачками, затем траектории подразумеваемой волатильности выводятся из модифицированного процесса дисперсии Хестона. Целевое значение дисперсии меняется в зависимости от режима, времени до экспирации, степени «денежности» опциона и индикатора рыночных настроений. Затем американские опционы оцениваются на рекомбинирующей биномиальной решётке; инициализация с учётом страйка и срока экспирации призвана сформировать улыбку, асимметрию и временную структуру волатильности без внешней калибровки.

Функция формы строится на основе параметрической базовой модели с использованием общих для рынка и специализированных для секторов нейронных аппроксиматоров. При временной проверке на отложенных данных главным источником ошибки обобщения стали запланированные корпоративные события; признаки расстояния до даты отчётности и компаний того же сектора помогли восстановить часть опережающего сигнала. Авторы применяют подход к реальным контрактам около цены исполнения и сообщают о построении волатильности, обусловленной траекторией, греков американских опционов и результатов стратегий с короткой премией; второй базовый актив используется для проверки устойчивости. Данные ограничены описанными снимками данных и базовыми активами, поэтому более широкая эффективность не установлена.

Ключевые идеи

• Скрытая марковская модель со скачками генерирует траектории акций с режимными изменениями и зависимостью хвостов между активами.
• Модифицированный процесс Хестона строит траектории подразумеваемой волатильности на основе режимов доходности и характеристик опционов.
• Биномиальная решётка оценивает американские опционы на основе полученной поверхности волатильности.
• Нейронные аппроксиматоры оценивают форму волатильности на общерыночном и отраслевом уровнях.
• Проверка на отложенном временном отрезке выявляет запланированные корпоративные события как существенный источник ошибок прогноза.

Теги

# Synthetic American Option Pricing via Jump-HMM-Driven Heston Implied Volatility


# Synthetic American Option Pricing via Jump-HMM-Driven Heston Implied Volatility









Generating realistic synthetic option prices requires implied volatility as an input, yet implied volatility is itself derived from observed option prices, creating a circular dependency that limits synthetic data for machine-learning and risk-analysis applications. We break this circularity with a pipeline in which implied volatility emerges as an output of a structural model of equity returns. A Jump Hidden Markov Model produces multi-asset price paths with realistic stylized facts and cross-asset tail dependence; a modified Heston variance process, whose mean-reversion target depends on regime state, days to expiration, moneyness, and a market-mood indicator, converts those paths into implied-volatility paths; and a recombining binomial lattice prices American options from the resulting surface. Initializing variance at its mean-reversion target for each strike-expiration pair lets smile, skew, and term structure emerge without external calibration. We calibrate the shape function through a hierarchy spanning a parametric baseline, a globally shared neural surrogate, and a sector-specific neural surrogate fit to a multi-ticker, multi-sector option ladder. A temporal holdout on a multi-day capture isolated scheduled corporate events as the dominant source of test-time generalization error, and calendar-derived earnings-distance and same-sector peer-coupling features recovered the anticipatory portion of that signal. We then apply the framework as a synthetic-data generator on real near-the-money put and call contracts, forward-simulating price paths, and recovering path-conditional implied volatility, finite-difference American Greeks, and terminal short-premium profit and loss from one coherent simulation, and confirm cross-ticker robustness by re-running on a second underlying from a different sector and volatility regime. The framework is released as an open-source Julia package.

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.