Оценка Опционов Методом Монте Карло

Реальные опционы метод монте карло

Проблематика вопроса сформулирована в предыдущей статье.

А именно: Допущения о том, что цена торгуемого актива имеет логнормальное распределение. Как альтернативу расчета по формуле Блэка-Шоулза я использовал подход — прогнозирование выплат покупателю опциона методом Монте-Карло. На вход программе я подавал: В каждом случае я рассчитал премию опциона по формуле Б-Ш и методом Монте-Карло.

алексей каленкович опционы видео программы опционов

Сравнил результаты и сделал? Ранее я построил в MS Excel два гипотетических ценовых ряда: Коэффициенты в таблице Excel были подобраны так, чтобы оба этих виртуальных ценовых активов характеризовались одинаковой величиной HV.

Альтернативный способ оценить реальные опционы метод монте карло премии — моделировать выплаты по опциону методом Монте-Карло.

Провести реальные опционы метод монте карло итераций, на каждой итерации моделируя цену на N дней. В конце итерации посчитать прибыль покупателя опциона.

Ну и, наконец, я собираюсь применить ту же методику оценки премии для исторических данных реальных биржевых активов. Нескольких валют и криптовалют, торгуемых за другие валюты и криптовалюты.

Оценка Опционов Методом Монте Карло

Соответственно, в 2-х случаях покупатель CALL-опциона смог реализовать прибыль, равную Несколько больше, чем дал нам предыдущий расчет методом Б-Ш. Но реальные опционы метод монте карло и метод наш японский индикатор для бинарных опционов очень точен: Программное моделирование покупки опциона На этом этапе Excel нам уже недостаточно. Я провел 5 имитационных экспериментов: Но для нашей цели — хорошей сходимости оценки премии по опциону — не хватит и реальные опционы метод монте карло.

Случайная последовательность, подчиняющаяся закону распределения, измысленному мной в качестве примера. С параметрами, подобранными исключительно в целях демонстрации, но не отражающими динамику цен какого-либо реального товара. Это совсем не то, что нам потребуется для анализа биржевого актива.

Нам нужна программа, реализующая логику вида: Логика программы на высоком уровне: Для Put-опциона разность берется с обратным знаком 5 сложить прибыль покупателя, полученную на каждом из N шагов и поделить результат на N Устранение тренда В простом алгоритме, приведенном выше, один пункт требует объяснений: Нисходящий тренд нашего актива — не закономерность, но влияние недетерминированного фактора — напомню, мы использовали генератор случайных чисел.

В статистической оценке математическое ожидание — среднее значение ценового изменения — получилось отрицательным.

фьючерсы опционы отличие

Такова модель данных, использованная нами в расчете. С другой стороны, статистика показывает реальные опционы метод монте карло отрицательное математическое ожидание дневной ценовой динамики.

Совершенно определенно можно сказать, что, для построения таблицы — функции распределения, что впоследствии будет использована для генерации ценовых прогнозов, имеющийся тренд — статистическая ошибка, которую необходимо устранить.

  • Оценка опционов методом монте карло | Начинающим
  • Покер или бинарный опцион
  • Форум лучшая стратегия бинарных опционов
  • Мартингейл по опционам

Но что если мы анализируем реальный рыночный актив? Как быть с трендом, имевшим место в действительности? Мое мнение: Да, есть такие валюты, товары и прочие объекты торговли, на динамику ценообразования которых экономический анализ дает определенный прогноз.

Чего нельзя сказать, например, о большинстве криптовалют.

Расчет премии по опциону методом Монте-Карло vs формула Блэка-Шоулза / Хабр

На рисунке исходная синяя кривая была скорректирована: В прикладной программепредназначенной для оценки величины премии по опционному контракту, вероятно стоит предусмотреть два варианта расчета: Определенно, там, где у нас нет полной уверенности в динамике цен на прогнозируемый период, тренд следует устранить.

А если уверенность есть — стоит ли тратить время на изучение деривативов, когда можно просто выйти на рынок со всеми доступными средствами, и, с ощутимой выгодой, монетизировать свои прогнозы? Еще замечание: К примеру, биткойн с его ростом более чем на сто процентов за один только год после удаления из цен трендовой реальные опционы метод монте карло вообще зайдет в отрицательную полуплоскость по оси цены.

Отрицательная цена, определенно, не годится для дальнейших расчетов. Альтернатива, которой я и воспользуюсь — удалить тренд из реальные опционы метод монте карло ценовых изменений —где — текущее и предыдущее значение цен. Весь процесс разбит на несколько шагов. На первом шаге я получаю из цен приращения Далее, если выбрана опция устранения тренда, я получаю новый ряд приращений цен, вычитая из каждого значения величину, равную Значения приращений цены я сортирую по возрастанию.

Процесс построения обратной функции распределения реализован в одном цикле. Представим, что цена изменяется на дискретные значения.

Устранение тренда

Какова вероятность, что цена изменится в или меньше раз, где реальные опционы метод монте карло наименьшее из значений приращения цены в нашей выборке? Очевидно, вероятность эта составит. Какова вероятность того, что цена изменится в или менее раз?

Очевидно, эта вероятность равна сумме вероятностей двух несвязанных исходов:

реальные опционы метод монте карло опционы на рубль доллар