Gate.io研究院:期权交易中的风险对冲策略解析

本文探讨了人工智能在金融行业,特别是期权交易中的应用,起源于1936年图灵提出的“图灵机”设想,1950年图灵发表的《机器能思考吗》一文引发了AI研究的热潮,文章分析了期权的风险来源和金融市场主流的风险对冲策略,指出期权收益与波动率变化密切相关,采用神经网络模型对比特币价格波动率进行建模,结果显示神经网络模型对波动率预测有一定效果,文章总结了资本市场中期权风险来源及风险对冲策略的应用,强调了投资者在不同市场环境下的收益策略,最后提供了相关研究报告的下载链接,提醒读者注意报告的免责声明,鼓励关注Gate最新功能与社区动态,提供了多种交易和投资服务的链接,旨在为用户提供全面的金融服务与信息。
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1936年,图灵提出著名的“图灵机”(Turing Machine)设想,1950年10月其发表《机器能思考吗》的论文,从此人类在AI研究的路上越走越深。从最早的感知机模型到目前热门的深度学习,如何将AI应用到金融行业成为了目前讨论的热门话题。本文从期权的风险来源入手,并详细地讲述了目前金融市场主流的风险对冲策略。由于期权收益与波动率变化高度相关,为了较好的预测未来波动率的变化,文本选择目前热门的神经网络模型对比特币价格波动率进行建模,并且发现神经网络模型可以对波动率预测取得一定的效果。

本文要点总结

◆资本市场中期权风险来源——市场判断与模型不一致性问题。

◆风险对冲常用策略,卖家常使用止损交易策略来对冲现货标的物价格波动,而买家则更多使用Delta与Delta-Gamma中性策略,从而可以做到短期内无论价格上涨或者下跌,投资者都可以获得正收益的期权组合。

◆通过使用LSTM模型对比特币历史价格数据建模,我们发现对于价格走势波动比较大的部分,预测的结果并不能很好地进行表现,不过预测结果和测试集真实值的整体趋势还是很接近,一定程度上可以作为期权交易的参考依据。

免责声明:本报告仅根据市场客观数据进行调查研究,其中引用数据已尽力做到准确严谨,但是不能保证100%准确无误,并且不能作为个人投资参考。

点击这里下载:PDF版研究院报告

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Gate 2020年7月26日

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