日取引オプションの取引費用

私は日中にオープンで購入し、後日そのポジションをクローズすることで日中のSPYオプションを欲しがっていますが、私は2回の取引でも契約を破らなければなりません。言い換えれば、オープンで購入して後でその日に売り戻すにはどれくらいの費用がかかりますか?おそらく、これは私が使用しているブローカーと、取引している契約の数に依存していますが、具体的な例やブローカーの推奨事項は高く評価されます。 ベストアンサー はい、あなたの問題は、取引を行うための主要な取引費用があることです。その後、ビッド・アスク・スプレッドを通じて市場メーカ&#x

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柔らかい質問 – 数学者には、誰かが量的取引を説明できますか?

この質問があまりにもあいまいすぎる、またはあまりに単純すぎると、すみません。私は実際に今年純粋数学の修士号を修了しています。私は量的取引の分野を検討していました。私は最初に純粋数学で博士号を取得していますが、私のボーイフレンドは定量的なトレーダーであり、彼が何をしているのか分かりません。私が彼が何をしているのか分からないとき、私は数学を理解していないわけではありません。しかし、私は数学を理解することができますが、私はそれが取引にどのように適用されているのか、実際には量的取引が何であるかは分かりま

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ブラウン運動のハースト指数の決定

私は単純なブラウン運動のハースト指数を決定しようとしていますが、私は0.5とは異なる結果を得ているようです。 Wikipedia ページに記載されている指示に従っています。ここにコードIがありますそれを決定するためにRに書いた: library(ggplot2) #generate Brownian motion t <- 1:1e3 sig2 <- 0.01 x <- rnorm(n = length(t) – 1, sd = sqrt(sig2)) data <- c(0, cumsum(x)) #function to find Hurst exponent simpleHurst <- function(y){ sd.y <- sd(y) m <- mean(y) y <- y – m max.y <- max(cumsum(y)) min.y <- min(cumsum(y)) RS <- (max.y – min.y)/sd.y return(RS) } #find Hurst exponent of Brownian motion df.rs <- data.frame() for(i in c(1, 2, 4, 8, 16, 32)){ RS <- 0 n <- floor((length(data)/i)) for(j in 0:(i-1)){ X <- data[(1:n) + j*n] RS <- RS + simpleHurst(y = X) } df.rs <- rbind(df.rs, data.frame(“log.t” = log(length(X)), “log.RS”= log(RS/n))) } ggplot(data=df.rs, aes(x=log.t, y=log.RS)) + geom_point(size=I(2)) これは私に次のプロットを与える: これは明らかに0.5に収束しません。スクリプトにエラーがありますか、単に長い時間系列を分&#x6790

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コールオプションを使用してデジタルオプションをヘッジする

私は、基礎となる株式の価格が1300ドル(現在の価格は 1000ドル)より高く、それ以外の場合は明らかに0である場合、時間$ T $で 1Mを支払うデジタルオプションを持っています。私はブラックショールズの環境にあり、$ T $の配当はありません。 私は$ t = 0 $でデジタルオプションの価格を計算するために以下を使用しました: $ C(0)= e ^ { – rT} N(d_2)$ どこで frac { sigma ^ 2} { sigma sqrt {T}} frac { sigma} }} $ 私はパラメータ($ K $と$ T $を除いて)を与えられておらず、通話価格が何であるべきかについて教育的な推測をするよう求められている。私はこれをオンラインの電卓を使用してチェックし、私がこのモデルに与&#x304

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共積分系列を構築する場合、最も低いADF検定統計量を持つ線形回帰を選択すると、最適なヘッジ率が得られますか?

複数の情報筋によれば、2つの線形回帰(各株を独立変数として)を実行し、ADF [Augmented Dickey Fuller]検定統計量が最も高いベータ値を使用して、ペア取引における2つの株式間の最適なヘッジ比率を見つける必要があります。これは実際にあなたに最適なヘッジ比率を与えますか?もしそうなら、その背後にある数学は何ですか?それは非常に恣意的な手順のようです。 ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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次の契約の発行価格はどうなりますか?

在庫は現在100です。 在庫Bの価格も現在100です。 契約の満期は1年間$ mu $です。 成熟時に支払いはAまたはBのいずれかの最大価格です。 問題の契約価値は何ですか? ベストアンサー 実際の回答は、単純化するために、レートと配当がゼロであると仮定して、両資産のボラティリティとその相関関係に依存します。 With what you’re given you should be able to at least answer that it’s worth more than 100 (rates are 0), and to show this you can simply express max(A,B) as B + Max(A-B,0). Take the expected value in the risk-neutral world to price it. The second term is a so-called exchange option obviously whose value is > 0. This is straightforwardly valued in a BS framework (see Margrabe formula). The first term is 100 if rates and dividends are zero.

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2つの価格系列が共積分されていても相関がない場合、どのようにしてヘッジ率を見つけることができますか?

数学的に、ここで何が起こっているのですか? ベストアンサー 1つの時系列がゼロに等しい定数であり、2つ目の時系列が静止している場合を考えてみましょう。ヘッジ率がゼロであることを見つけるために回帰を実行することはできますが、定数で固定価格をヘッジする必要はありません。

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スポット・フォワード関係 – 証明

誰かが通貨のスポット・フォワード関係についてまともな証拠を知っていますか?私はGoogleで何時間も探していて、どこにもいない。私の講義ノートは、スポット・フォワード関係が何であるか教えてくれない点で役に立たない。私はそれが一定の金利でブラックショールズの環境にあると推測していますが、私の講師がそのような情報を含める必要性を感じていないので誰が知っています。 これは疑問である:通貨$ X(t)$と為替相場$ f(t、T)$の価格によって、日付$ t $で満たされるスポット・フォワード関係を詳細に記述して証明する。 それは私が進めなければ

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NSEとBSEのための基本的なAPI

NSEとBSE Indiaのすべての株式の基本データにアクセスするためのAPIが必要です。私はたくさん検索しましたが、運はありません。このようなサービスは私にご案内してください。 私は過去4〜5年の間、特に四半期ごとのEPS、収益などを探しています よろしく ケーアーン ベストアンサー そのためには、ブローカAPIを使用する必要があります。インタラクティブブローカーは、最も有名なの一つです。これはAPIに関する一般的な情報です: 独自の取引アプリケーションを構築する IB API – IB API(Application Programming Interface)を使用して、先進の注文ルーティングおよび取引システムに接続する完全な取引アプリケ&#

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周波数裁定

We know that the volatility is lower when the sampling period is longer, for example $sigma_{7days} < sigma_{1day}$, Then I came across this strategy that I cannot quite understand how to exploit this: It says: If weekly historical vol < daily historical vol: buy strip of T options, delta hedge daily; sell strip of T options, delta hedge weekly. 追加: 私たちはいかなるオプションも購入も販売もしていません; Tまで週内の平均復帰を再生する; 毎日Vol/weekly Volアービトラージ: 各脚について:常に$ aを指数に投資し、すべてのΔtを更新します。 結果のスポット戦略:毎週平均復帰戦略に従います。 私たちは毎日次のような曝露を保つべきであることを証明してください: $$ a( frac {1} {S_ {t_ {i、j}}} – frac {1} {S_ {t_ {i、1}}})$$ ここで、$ t_ {i、j} $はi番目の週のj番目の日です これは、週内の平均復帰戦略に従う 誰かが少し説明するのに役立つでし&#x30

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