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结合滞后市场关注度的比特币期权定价

文章 arXiv papers · 作者: Alvaro Guinea Julia et al.
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总结

本文提出一种比特币定价模型，其中市场关注度会在延迟后影响收益波动率。关注度由均值回归的 Cox-Ingersoll-Ross 过程表示，由此得到的模型具有仿射结构且易于处理。作者推导了常规和延迟信息滤过下的条件特征函数闭式解，并据此得到欧式看涨期权和看跌期权的半闭式定价公式。

研究还提供了最大似然估计流程，以及从统计模型转向风险中性测度的方法。作者报告称，在真实数据测试中，该模型的表现优于传统模型和基于关注度的替代模型。摘录没有说明数据集、比较指标、校准细节或定价误差，因此仅凭这段介绍无法评估比较结果的强度和普遍性。

核心观点

  • 模型将市场关注度表示为均值回归过程，并设定其在延迟后影响比特币收益波动率。
  • 仿射模型可在常规和延迟信息滤过下推导条件特征函数。
  • 这些特征函数可得出欧式看涨期权和看跌期权的半闭式定价公式。
  • 本文介绍了最大似然估计，以及转向风险中性测度的方法。
  • 报告称真实数据比较结果较好，但摘录没有给出数据集或误差指标。

标签

加密资产期权衍生品定价波动率统计学
全文
# 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.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。