Volatilidade e preço das opções.
Estratégias e Técnicas de Negociação Avançadas.
por Sheldon Natenberg.
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Um dos livros mais lidos entre os comerciantes de opções ativas em todo o mundo, volatilidade e preços das opções foi atualizado completamente para refletir os desenvolvimentos e as tendências mais recentes em produtos de opções e estratégias de negociação.
Apresentando: modelos de preços Considerações de volatilidade Estratégias de negociação básicas e avançadas Técnicas de gerenciamento de riscos E muito mais!
Escrito de forma clara e fácil de entender, a Volatilidade e o Preço das Opções apontam os principais conceitos essenciais para a negociação bem-sucedida. Com base em sua experiência como comerciante profissional, o autor Sheldon Natenberg examina a teoria e a realidade da negociação de opções. Ele apresenta as bases da teoria das opções, explicando como essa teoria pode ser usada para identificar e explorar as oportunidades comerciais. Volatilidade e preço das opções ensina você a usar uma grande variedade de estratégias de negociação e mostra como selecionar a estratégia que melhor se adequa à sua visão de condições de mercado e tolerância ao risco individual.
Novas seções incluem: Cobertura expandida da opção de compra de ações Estratégias para futuros e opções do índice de ações Uma volatilidade de discussão mais ampla e aprofundada Análise de desvios de volatilidade Diferença entre os mercados com opções.
Detalhes da Publicação.
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Sheldon Natenberg (Autor)
Os autores da McGraw-Hill representam os principais especialistas em seus campos e se dedicam a melhorar a vida, as carreiras e os interesses dos leitores em todo o mundo.
Aprendizagem de máquina aplicada às estratégias de quantidade do mundo real.
Finalmente. implementar estratégias de negociação avançadas usando análises de séries temporais, aprendizado de máquinas e estatísticas bayesianas com as linguagens de programação de código aberto R e Python, para resultados diretos e acionáveis na rentabilidade de sua estratégia.
Tenho certeza de que você notou a sobreaturação de tutoriais iniciantes em Python e referências de estatísticas / máquinas que estão disponíveis na internet.
Poucos tutoriais realmente lhe dizem como aplicá-los às suas estratégias de negociação algorítmicas de uma forma de ponta a ponta.
Existem centenas de livros didáticos, artigos de pesquisa, blogs e postagens do fórum sobre análises de séries temporais, econometria, aprendizagem mecânica e estatísticas bayesianas.
Quase todos eles se concentram na teoria.
E sobre a implementação prática? Como você usa esse método para sua estratégia? Como você realmente programa essa fórmula no software?
Eu escrevi o Advanced Algorithmic Trading para resolver esses problemas.
Fornece aplicação em tempo real da análise de séries temporais, da aprendizagem mecânica estatística e das estatísticas bayesianas, para produzir diretamente estratégias de negociação rentáveis com software open source livremente disponível.
500 páginas mais de técnicas quantitativas de negociação e gerenciamento de riscos profissionais Métodos avançados avançados implementados em código R e Python fáceis de ler Faça o download da tabela de conteúdo.
Você está feliz com a programação básica, mas quer aplicar suas habilidades para uma negociação de quantidade mais avançada.
Se você leu meu livro anterior, Algoritmo de negociação bem sucedida, você terá a chance de aprender algumas habilidades básicas de Python e aplicá-las a estratégias de negociação simples.
No entanto, você cresceu além de estratégias simples e quer começar a melhorar a sua rentabilidade e a introduzir algumas técnicas de gestão de risco robustas e profissionais para o seu portfólio.
No Advanced Algorithmic Trading, examinamos detalhadamente algumas das bibliotecas de recursos quantitativos mais populares para Python e R, incluindo pandas, scikit-learn, statsmodels, QSTrader, timeseries, rugarch e previsão entre muitos outros.
Usaremos essas bibliotecas para analisar uma grande quantidade de métodos nos campos das estatísticas bayesianas, análises de séries temporais e aprendizado de máquinas, utilizando esses métodos diretamente na pesquisa de estratégia comercial.
Nós aplicamos essas ferramentas em um cenário de backtesting e gerenciamento de riscos de ponta a ponta, usando as bibliotecas R e QSTrader, permitindo que você "encaixe-as" facilmente em sua infra-estrutura comercial atual.
Não há necessidade de um software de Quant-The-Shelf Quant.
Você pode gastar muito dinheiro comprando algumas ferramentas de backtesting sofisticadas no passado e, em última instância, encontrou-os difíceis de usar e não relevantes para o seu estilo de negociação de quant.
O Advanced Algorithmic Trading faz uso de software de código aberto completamente gratuito, incluindo bibliotecas Python e R, que possuem comunidades experientes e acolhedoras por trás delas.
Mais importante ainda, aplicamos essas bibliotecas diretamente aos problemas de negociação quantitativa do mundo real, como geração alfa e gerenciamento de riscos de portfólio.
"Mas eu não tenho um doutorado em estatísticas".
Enquanto a aprendizagem de máquinas, análises de séries temporais e estatísticas bayesianas são temas quantitativos, eles também contêm uma riqueza de métodos intuitivos, muitos dos quais podem ser explicados sem recurso a matemática avançada.
No Advanced Algorithmic Trading, nós fornecemos não só a teoria para ajudá-lo a entender o que você está implementando (e melhorá-lo você mesmo!), Mas também tutoriais detalhados de codificação passo a passo que tomam as equações e aplicam-os diretamente ao real estratégias .
Assim, se você é uma codificação muito mais confortável do que com a matemática, você pode facilmente seguir os trechos e começar a trabalhar para melhorar a rentabilidade da sua estratégia.
Sobre o autor.
Então, quem está por trás disso?
Oi! Meu nome é Mike Halls-Moore e eu sou o cara do QuantStart e o pacote 'Advanced Algorithmic Trading'.
Desde que trabalhei como um desenvolvedor de negociação quantitativa em um hedge fund, fiquei apaixonada pela pesquisa e implementação de negociação quantitativa.
Eu comecei a comunidade QuantStart e escrevi 'Advanced Algorithmic Trading' para expor práticas de quasing quasing para os métodos utilizados em hedge funds quantitativos e empresas de gerenciamento de ativos.
Quais são os tópicos incluídos no livro?
Você receberá um guia de iniciante completo para análise de séries temporais, incluindo características de retorno de ativos, correlação serial, o ruído branco e modelos de caminhada aleatória.
Proporcionaremos uma discussão aprofundada dos modelos ARAA e Autoregressivos Condicionais Heteroskedastic (ARCH) usando o ambiente estatístico R.
Continuaremos a discussão sobre as séries temporais cointegradas da Negociação Algorítmica bem sucedida e consideramos o teste de Johansen, aplicando-o às estratégias da ETF.
Você encontrará uma discussão aprofundada sobre como o Filtro de Kalman pode ser usado para criar relações de hedge dinâmicas entre pares de recursos do ETF, usando ferramentas Python livremente disponíveis.
Você receberá uma introdução aos modelos de Markov escondidos e como eles podem ser aplicados em dados financeiros para fins de detecção de regime.
Descobriremos exatamente o que é o "aprendizado da máquina estatística", incluindo a aprendizagem supervisionada e não supervisionada, e como eles podem nos ajudar a produzir estratégias de negociação sistemáticas rentáveis.
Em primeiro lugar, usaremos a técnica familiar de regressão linear, tanto no sentido de Bayesian quanto no clássico, como meio de ensinar conceitos de aprendizado de máquina mais avançados.
Eu falarei sobre um dos conceitos mais importantes no aprendizado de máquina, ou seja, o trade-off de tendência de tendência e como podemos minimizar seus efeitos usando a validação cruzada.
Eu discutirei uma das famílias de modelo ML mais versáteis, ou seja, os modelos Árvore de Decisão, Floresta Aleatória e Árvore Boosada, e como podemos aplicá-las para prever os retornos de ativos.
Vamos discutir a família de Classificadores de vetores de suporte, incluindo o Support Vector Machine, e como podemos aplicá-lo a séries de dados financeiros.
Vou explicar como você pode aplicar técnicas de aprendizagem sem supervisão, como K-Means Clustering para dados financeiros da barra OHLCV, a fim de agrupar "velas" em regimes.
Discutiremos como aplicar métodos de aprendizagem de máquinas a um grande corpus de documentos de linguagem natural e prever categorias em dados de teste não vistos, como um precursor de modelos baseados em sentimentos.
Vou fornecer uma introdução completa aos modelos de probabilidade bayesiana, incluindo um olhar detalhado sobre a inferência, que constitui a base para modelos mais complexos ao longo do livro.
Você aprenderá sobre MCMC, em particular o algoritmo Metropolis-Hastings, que é uma das principais técnicas de amostragem em estatísticas bayesianas, usando o software PyMC3.
Examinaremos os modelos de volatilidade estocástica sob uma estrutura bayesiana, usando estes para identificar períodos de grande volatilidade do mercado para gerenciamento de risco.
Quais habilidades técnicas você aprenderá?
Você será apresentado à R, que é um dos ambientes de pesquisa mais amplamente utilizados em hedge funds quantitativos e gerentes de ativos. Utilizaremos muitas bibliotecas, incluindo timeseries, rugas e previsões.
Usaremos R e Python para estimar o desempenho da nossa estratégia ao longo do tempo, o que nos permite produzir curvas de decaimento da estratégia. Isso ajudará a determinar se uma estratégia precisa ser aposentada ou ainda é viável e lucrativa.
Nós aprofundaremos os recursos avançados do scikit-learn, a biblioteca ML do Python, incluindo a otimização de parâmetros, a validação cruzada, a paralelização e a produção de modelos preditivos sofisticados.
Como criar backtests eficientes em vetorizados e orientados para eventos para pesquisas preliminares, com hipóteses reais de custo de transação e gerenciamento de posição, usando R e a popular biblioteca QSTrader.
Apresentaremos o PyMC3, a modelagem bayesiana flexível ou o kit de ferramentas "Programação Probabilística" e a amostra de Monte Carlo de cadeia de Markov para nos ajudar a realizar uma inferência Bayesiana efetiva em dados de séries temporárias financeiras.
Continuaremos a discussão sobre o gerenciamento de riscos de livros anteriores e analisaremos a detecção de regime e a volatilidade estocástica como forma de determinar nosso atual nível de risco e alocação de portfólio.
Quais estratégias de negociação e gerenciamento de risco você implementará?
Vamos apresentar o nosso quadro de backtesting com carteiras ETF mensais reequilibradas a longo prazo, em vários mercados financeiros, comparando nossos resultados com um benchmark.
Examinaremos uma técnica de séries temporais lineares com base no modelo ARIMA + GARCH em uma série de índices de ações e veremos como o desempenho da estratégia muda ao longo do tempo.
Vamos aplicar o Bayesian Kalman Filter às séries temporais cointegradas para estimar dinamicamente a relação de cobertura entre pares de ativos, melhorando uma estimativa estática de uma relação de hedge tradicional.
Usaremos modelos de Markov ocultos para produzir um modelo de detecção de regime de volatilidade. Isso será usado para vetar ordens em uma tendência de curto prazo seguindo a estratégia para aumentar a lucratividade.
Usaremos inúmeras técnicas de aprendizagem de máquinas, como as florestas aleatórias, para prever a direção e o nível dos ativos, regredindo contra outros recursos transformados.
Usaremos dados de fornecedores de análise de sentimentos para gerar um gerador de sinal comercial baseado em sentimentos, aplicando-o a um conjunto de ações S & amp; P500 em vários setores de mercado.
Onde você pode aprender mais sobre mim?
Eu escrevi mais de 200 posts no QuantStart cobrindo negociação sistemática, cujas carreiras, desenvolvimento de software e aprendizado de máquina. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre minha metodologia e estratégias de negociação.
E se você não está feliz com o livro?
Embora eu pense que você encontrará Advanced Algorithmic Trading muito útil em sua educação de negociação quantitativa, também acredito que, se você não estiver 100% satisfeito com o livro por qualquer motivo, você pode devolvê-lo sem perguntas pedidas para um reembolso total.
Você receberá uma cópia impressa do livro?
Não. Nesta fase, o livro só está disponível no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts R e Python totalmente funcionais, se você comprar a opção "Livro + Software".
Qual pacote você deve comprar?
Isso depende principalmente do seu orçamento. O livro com código fonte extra completo é o melhor se você quiser inserir o código imediatamente, mas o próprio livro contém uma quantidade enorme de fragmentos de código que ajudarão seu processo de negociação de quant.
Posso ser contatado?
Claro! Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e farei o meu melhor para lhe fornecer uma resposta necessária. No entanto, veja a lista de artigos, que também pode ajudá-lo.
Você precisará de um diploma em matemática?
A maioria do livro requer uma compreensão do cálculo, álgebra linear e probabilidade. No entanto, muitos dos métodos são intuitivos e o código pode ser seguido sem recurso a matemática avançada.
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Teoria das opções para negociação profissional.
1. Conceitos básicos de opções de chamadas.
1.1- Breaking the Ice Como com qualquer um dos módulos anteriores no Varsity, voltaremos a fazer a mesma suposição antiga de que você é novo nas opções e, portanto, não conhece nada sobre as opções. Por esta razão ..
2. Jargões de opções básicas.
2.1- Decodificação dos jargões básicos No capítulo anterior, entendemos a estrutura básica da opção de chamada. A idéia do capítulo anterior foi capturar alguns conceitos essenciais de 'Opção de chamada'.
3. Comprar uma opção de chamada.
3.1 - Opção de compra de compra Nos capítulos anteriores, analisamos a estrutura básica de uma opção de chamada e entendemos o contexto amplo em que faz sentido comprar uma opção de compra. Neste capítulo, ..
4. Vender / Escrever uma Opção de Chamada.
4.1 - Dois lados da mesma moeda Você se lembra do filme "Deewaar" de superbolsão Bollywood de 1975, que alcançou um status de culto para o famoso e famoso diálogo 'Mere paas maa hai' ☺? O mo ..
5. A compra de opções de compra.
5.1 - Obtendo a orientação correta, espero que agora você tenha terminado com os aspectos práticos de uma opção de chamada tanto da perspectiva dos compradores como dos vendedores. Se você está realmente familiarizado com a chamada opti ..
6. A venda de opções de venda.
6.1 - Construindo o caso Anteriormente entendemos que, um vendedor de opções e o comprador são como dois lados da mesma moeda. Eles têm uma visão diametralmente oposta nos mercados. Passando por isso, se o P ..
7. Resumindo Call & # 038; Opções de colocação.
7.1 - Lembre-se desses gráficos Ao longo dos últimos capítulos, examinamos dois tipos básicos de opções, ou seja, a "Opção de Chamada" e a "Opção de Compra". Além disso, olhamos para quatro variantes diferentes ...
8. Dinheiro de um Contrato de Opção.
8.1 - Valor intrínseco O dinheiro de um contrato de opção é um método de classificação em que cada opção (greve) é classificada como ou # 8211; No dinheiro (ITM), no dinheiro (ATM), ou fora de ..
9. The Option Greeks (Delta) Parte 1.
9.1 & # 8211; Visão geral Ontem eu assisti o último filme de bollywood 'Piku'. Muito bom devo dizer. Depois de assistir o filme, pensei casualmente sobre o que realmente me fez como Piku & # 8211; estava ..
10. Delta (Parte 2)
10.1 - Pensamento de modelos O capítulo anterior deu uma olhada na primeira opção grego - o Delta. Além de discutir o delta, havia outra agenda oculta no capítulo anterior - ...
11. Delta (Parte 3)
11.1 - Adicione as Deltas Aqui é uma característica interessante do Delta - Os Deltas podem ser adicionados! Deixe-me explicar - vamos voltar para o contrato Futures por um momento. Nós sabemos para cada ...
12. Gamma (Parte 1)
12.1 - O outro lado da montanha Quantos de vocês se lembram do cálculo do ensino médio? A palavra diferenciação e integração toca um sino? A palavra "Derivativos" significava outra coisa ...
13. Gamma (Parte 2)
13.1 - A curvatura Agora sabemos que o Delta de uma opção é uma variável, pois muda constantemente seu valor em relação à mudança no subjacente. Deixe-me relatar o gráfico do del ..
14.1 - Tempo é dinheiro Lembre-se do anúncio "O tempo é dinheiro", parece que este anúncio sobre o tempo é altamente relevante quando se trata de negociação de opções. Esqueça toda a conversa grega por agora, iremos b ..
15. Fundamentos da volatilidade.
15.1 - Antecedentes Tendo entendido Delta, Gamma e Theta, estamos agora em conjunto para explorar um dos mais interessantes gregos de opções - The Vega. Vega, como a maioria de vocês pode ter adivinhado é a ra ..
16. Cálculo da volatilidade (histórico)
16.1 - Calculando a volatilidade no Excel No capítulo anterior, introduzimos o conceito de desvio padrão e como ele pode ser usado para avaliar o "Risco ou Volatilidade" de uma ação. Antes de nos mover ...
17. Volatilidade & # 038; Distribuição normal.
17.1 - Antecedentes No capítulo anterior, tínhamos essa discussão sobre o intervalo dentro do qual a Nifty provavelmente trocaria, dado que conhecemos sua volatilidade anualizada. Chegamos a uma parte superior e inferior e ..
18. Aplicações de volatilidade.
18.1 - Avançando direito Os últimos dois capítulos deram um entendimento básico sobre a volatilidade, o desvio padrão, a distribuição normal, etc. Agora, usaremos essas informações para algumas práticas ...
19.1 - Tipos de volatilidade Os últimos capítulos constituíram o primeiro plano para nos ajudar a entender a volatilidade melhor. Agora sabemos o que significa, como calcular o mesmo e usar a volatilidade em ..
20. Interações gregas.
20.1 - Volatilidade Sorriso Examinamos brevemente as interações gregas no capítulo anterior e como eles se manifestam nas opções premium. Esta é uma área que precisamos explorar em mais ...
21. Calculadora grega.
21.1 - Antecedentes Até agora, neste módulo, discutimos todos os importantes gregos de opções e suas aplicações. Agora é hora de entender como calcular esses gregos usando o Black & amp; Sch ..
22. Re-introdução Call & # 038; Opções de colocação.
22.1 - Por que agora? Suponho que o título deste capítulo possa confundir você. Depois de passar rigorosamente pelo conceito de opções nos últimos 21 capítulos, por que agora vamos voltar para "Call & amp; Opções de colocação ..
23. Estudos de caso & # 8211; Enrolando tudo!
23.1 - Estudos de caso Estamos agora no final deste módulo e espero que o módulo lhe tenha dado uma idéia justa sobre as opções de compreensão. Eu mencionei isso anteriormente no módulo, neste ponto eu f ..
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Estratégias de Negociação de Volatilidade Dinâmica no Mercado de Opções de Moeda.
Dajiang Guo.
A volatilidade condicional das taxas de câmbio pode ser prevista usando modelos GARCH ou volatilidade implícita extraída de opções de moeda. Este artigo investiga se essas previsões são economicamente significativas nas estratégias de negociação que são projetadas apenas para negociar o risco de volatilidade. Primeiro, este artigo fornece novas evidências sobre a questão do conteúdo da informação da volatilidade implícita e da volatilidade do GARCH na previsão da variação futura. Em um mundo artificial sem custos de transação, tanto as estratégias de negociação neutras quanto distantes dota conduzem a lucros positivos significativos, independentemente do método de previsão de volatilidade. Especificamente, o agente que usa o método de Regressão de Volatilidade Estocástica Implícita (ISVR) ganha lucros maiores do que o agente usando o método GARCH. Em segundo lugar, sugere que o mercado de opções de moeda seja eficiente de forma informativa. Depois de contabilizar os custos de transação, que são assumidos como iguais a um por cento dos preços das opções, os lucros observados não são significativamente diferentes de zero na maioria das estratégias de negociação. Finalmente, essas estratégias oferecidas apresentaram maior índice de Sharpe e menor correlação com várias classes de ativos principais. Conseqüentemente, os hedge funds e os investidores institucionais que procuram métodos de investimento alternativos "marketneutral" podem usar a negociação de volatilidade para melhorar o perfil de risco e retorno de sua carteira através da diversificação.
Esta versão revisada foi publicada on-line em novembro de 2006 com correções na Data da capa.
Referências.
Informações sobre direitos autorais.
Autores e afiliações.
Dajiang Guo 1 2 1. Grupo Centro Zurich Financial Service Nova Iorque U. S. A. 2. Instituto de Análise de Políticas Universidade de Toronto Toronto Canadá.
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