Định giá quyền chọn Mỹ tổng hợp từ đường đi lợi suất theo chế độ

Tóm tắt

Khung phương pháp xử lý tính vòng tròn trong việc tạo quyền chọn tổng hợp: độ biến động hàm ý thường được suy ra từ giá quyền chọn quan sát được, trong khi giá tổng hợp lại cần đầu vào là độ biến động hàm ý. Trước tiên, phương pháp tạo đường đi của cổ phiếu đa tài sản bằng Jump Hidden Markov Model, sau đó suy ra đường đi độ biến động hàm ý thông qua một quy trình phương sai Heston được điều chỉnh. Mục tiêu phương sai thay đổi theo chế độ, thời gian đến ngày đáo hạn, mức độ giá của tài sản cơ sở so với giá thực hiện và chỉ báo tâm lý thị trường. Tiếp đó, một lưới nhị thức tái kết hợp định giá quyền chọn Mỹ; khởi tạo riêng theo giá thực hiện và ngày đáo hạn nhằm tạo ra nụ cười biến động, độ lệch và cấu trúc kỳ hạn mà không cần hiệu chỉnh bên ngoài.

Hàm hình dạng được xây dựng từ một chuẩn cơ sở tham số thông qua các mô hình thay thế nơ-ron dùng chung trên toàn cục và riêng theo ngành. Trong kiểm định giữ lại theo thời gian, các sự kiện doanh nghiệp đã lên lịch là nguồn chính gây sai số khái quát hóa; các đặc trưng về khoảng cách đến ngày công bố lợi nhuận và doanh nghiệp cùng ngành khôi phục được một phần tín hiệu dự báo trước. Các tác giả áp dụng phương pháp vào các hợp đồng thực tế gần mức giá thực hiện và báo cáo tạo ra độ biến động có điều kiện theo đường đi, các hệ số Greeks của quyền chọn Mỹ và kết quả từ vị thế thu phí quyền chọn; một tài sản cơ sở thứ hai được dùng để khảo sát độ vững. Bằng chứng chỉ giới hạn ở các mẫu và tài sản cơ sở được mô tả, nên chưa xác lập hiệu suất rộng hơn.

Ý chính

• Jump Hidden Markov Model tạo đường đi cổ phiếu có thay đổi chế độ và sự phụ thuộc đuôi giữa các tài sản.
• Quy trình Heston được điều chỉnh suy ra đường đi độ biến động hàm ý từ chế độ lợi suất và đặc điểm quyền chọn.
• Lưới nhị thức định giá quyền chọn Mỹ dựa trên bề mặt biến động thu được.
• Các mô hình thay thế nơ-ron ước tính hình dạng biến động ở cấp độ toàn cục và ngành.
• Kiểm định giữ lại theo thời gian xác định các sự kiện doanh nghiệp đã lên lịch là nguồn lớn gây sai số dự báo.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.