첨단 거래 전략
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높은 첨도 분포.
당신은 skewness가 0.28이고 Kurtosis 값이 51 일 때 따라야 할 배포판을 조언 해 주실 수 있습니까? leptokurtic이고 양이 비뚤어 졌기 때문에 분포에 적합하고 Z 점수를 계산할 때마다 "t"를 매번 "t"로 배분하고 싶습니다. 정규 분포.
문맥에 따라 다른 분포가 생길 수 있기 때문에 이는 다소 어려운 질문 일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 최선의 배포를 알고리즘 적으로 적용 할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 최근에 나는 Matlab 파일 교환에서이 패키지를 발견했다.
데이터 링크에 적합한 최상의 배포 찾기.
(.) Mike의 allfitdist가 등장한다. Statistics Toolbox는 파라 메트릭 및 비모수 적 배포를 포함하여 긴 배포 목록을 지원합니다. allfitdist는 모든 유효한 매개 변수 분포를 데이터에 맞추고 적합성의 우수성을 비교하는 데 사용할 수있는 메트릭을 사용하여 정렬합니다. (.)
희망이 도움이됩니다. 그것이 당신을 위해 일했는지 알려주세요!
가장 좋은 대답은 특정 데이터 세트를 사용하여 다른 배포판을 테스트하고 어느 것이 가장 적합한 데이터인지 확인하는 것입니다. 왜곡 및 첨도는 정보의 작은 조각 일 뿐이지 만 아직 알지 못하는 많은 정보가 있으며 데이터가 우리 앞에 놓여 있지 않습니다.
첨단 거래 전략
9.6 첨예 한 거래.
첨도 거래 전략은 가격이 비싸지는 가격의 범위에서 옵션을 구매하고 가격이 비싼 가격 범위에서 옵션을 판매함으로써 두 분포의 첨도의 차이를 활용합니다. 보다 구체적으로 말하자면, 묵시적 SPD가 시계열 SPD보다 더 큰 첨도를 갖는 경우, 즉 kurt () kurt ()는 FOTM 풋의 전체 파업 범위를 판매하고 NOTM 풋의 전체 파업을 구매하고 ATM 팻치 및 콜의 파업, NOTM 콜의 모든 파업을 사고 FOTM 콜의 모든 파업 (K 트레이드)을 팔고있다. 반대로, implied SPD가 kurt () kurt ()와 같은 kurtosis가 덜한 경우, 우리는 FOTM puts의 전체 파업 범위를 사면서 NOTM puts의 파업의 전체 범위를 파는 것으로 K trade을 시작한다. ATM 공격의 전체 범위는 NOTM 호출의 모든 파업을 파기하고 FOTM 호출의 모든 파업을 사들입니다. 두 경우 모두 만료 될 때까지 옵션을 유지합니다.
첨도는 분포의 꼬리의 비만을 측정합니다. 우리가 정상적인 분포를 위해. 이 분포는 leptokurtic이라고하며 정상 분포보다 더 꼬리가 있습니다. 일반적으로 큰 것은 꼬리가 더 뚱뚱하다는 것입니다. 다시 우리는 옵션 가격 결정 공식 (9.6)과 (9.7)을 고려하고 위와 같이 확률 매스를 사용하여 옵션을 매매하는 머니 니스 지역을 결정합니다. 묵시적 밀도가 K 거래를 유발하는 시계열 밀도보다 많은 첨도를 갖는 상황에 대해서는 그림 7.14를보십시오.
만기에 K 전략의 노출 아이디어를 형성하기 위해 우리는 돈이있는 두 개의 짧은 풋과 머니 니스가있는 하나의 긴 풋, 돈이있는 두 개의 짧은 콜과 돈이있는 하나의 긴 콜을 포함하는 간소화 된 포트폴리오를 다시 한번 시작합니다. 그림 9.7은이 포트폴리오가 불가피하게 근본적인 움직임에 관계없이 성숙시에 부정적인 결과를 낳는다는 것을 보여준다.
K 트레이딩 룰이 제안한대로 파업의 전체 범위를 매입 할 수 있다면, 포트폴리오는 표 9.3, FOTM-NOTM-ATM-K에 주어진다. 우리는 보수 프로파일 (그림 9.8)을 얻는다. 그림 9.7에서. 실제로 보수 기능은 그림 9.7의 '매끄러운'버전과 유사합니다.
NOTM 지역에서 긴 풋과 콜의 수를 바꾸면 긍정적 인 결과를 낳을 수 있습니다. NOTM-K 표 9.3에 주어진 포트폴리오를 설정하면 그림 9.9와 같은 결과 값을 얻을 수있다. 보다 직관적 인 포트폴리오는 포트폴리오에 긍정적 인 결과를 가져다 줄 수 있습니다. 반대로, 포트폴리오에 FOTM을 추가하면 FOTM 지역에서 단가 (short puts) 및 호출 (call)이 감소합니다.
결론적으로 우리는 보수 함수가 포트폴리오의 특정 옵션에 크게 의존하는 모양이 다를 수 있다고 설명 할 수 있습니다. 제안 된대로 K 거래 룰을 구현하는 것이 가능하다면 그 결과는 부정적이다. 그러나 더 많은 NOTM 옵션 (긴 포지션)이 FOTM 또는 ATM (짧은 포지션) 옵션보다 사용 가능한 경우, 보수 기능이 긍정적 일 수 있습니다.
첨도 거래 K와 K의 성능을 조사하기 위해 비뚤림 거래와 동일한 방식으로 진행합니다. kurt () kurt ()가 적용될 때 적용되는 K 무역의 순 EUR 현금 흐름은 강하게 양 (EUR)이다.
그림 9.7과 9.8의 보수 프로파일이 이미 제시 되었기 때문에 모든 포트폴리오는 만료시 마이너스 현금 흐름을 생성합니다 (그림 9.10의 마젠타 바 참조). 이와 달리 입사시 현금 흐름은 항상 긍정적입니다. 긍정적 인 총 순 현금 흐름을 감안할 때 K 무역이 이익을 창출한다고 말할 수 있습니다. 그림 9.11에서 보인 DAX 진화를 살펴보면, 4 월, 5 월, 11 월에서 6 월까지의 포트폴리오의 보수가 6 월에서 10 월 및 11 월까지의 포트폴리오보다 상대적으로 부정적 인 이유를 알 수 있습니다 6 월. 그 이유는 DAX가 지난 달 동안 위 또는 아래로 움직이고 있고 후반에 거의 수평 범위의 따옴표 안에 머물러 있기 때문입니다 (그림 9.8에서 설명 된 보수 프로파일 참조). 7 월에는 kurt () kurt () 이후로 포트폴리오가 설정되지 않았습니다.
우리가 SPD를 모른 채 K 무역을 실시했다면 어떻게 되었을까요? 다시 말하지만, 이 질문에 대한 답은 kurt () kurt ()가 드물게 발생하기 때문에 나타낼 수 있습니다. S 거래와는 달리, 7 월에 설정된 포트폴리오에 의해 생성 된 강력한 마이너스 순 현금 흐름을 밀도 비교로 필터링했을 것입니다. 그러나이 기능의 중요성은 다시 불확실합니다.
K 무역에 관해서는 SPD를 비교하지 않으면 큰 손실을 입었다 고 말할 수 있습니다. kurt () kurt ()가 한 기간 만 있었기 때문에 제안 된대로 적용된 K 무역은 완전히 평가 될 수 없다.
첨예 한 오실레이터.
첨도는 시장 감정 지표입니다. 오실레이터처럼 작동하여 가격의 추세를 반영합니다.
첨도는 세 가지 부분으로 구성됩니다. Kurtosis, Fast Kurtosis (FK) 및 Fast / Slow Kurtosis (FSK).
이것은 66주기 지수로 평활화 된 빠른 이동 평균 (기본적으로 기간 3)의 차이의 평균입니다. 이 결과는 또 다른 3 마침표 SMA (FSK 1)에 의해 다시 평균됩니다.
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왜곡 및 첨도.
6. 재무 제표 7. 재무 비율 8. 자산 9. 부채 10. 적색 플래그.
16. 대체 투자 17. 포트폴리오 관리.
비대칭 또는 비대칭은 표준 편차를 3 진으로 나눈 평균으로부터의 3 차 평균 편차로 수학적으로 정의 할 수 있습니다. 계산 결과가 0보다 큰 경우 분포가 정적으로 왜곡됩니다. 0보다 작 으면 부정적으로 왜곡되고 0과 같으면 대칭임을 나타냅니다. 해석과 분석을 위해 하측 위험에 중점을 둡니다. 부정적으로 왜곡 된 분포는 통계학자가 긴 왼쪽 꼬리라고 부르는 것을 가지고 있습니다 (이전 페이지의 그래프 참조). 투자자가 극단적으로 부정적 결과를 낳을 가능성이 더 큽니다. 긍정적 인 왜곡은 빈번하게 작은 부정적인 결과를 뜻하며, 극도로 나쁜 시나리오는 그렇지 않을 수 있습니다.
분배의 한 쪽이 다른 쪽을 대칭하지 않으면 비대칭 또는 비대칭 분 h가 _ 생합니다. 투자 수익에 적용하면 비대칭 적 분포는 일반적으로 긍정적 인 왜곡 (빈번한 작은 손실과 극단적 인 이득을 의미) 또는 부정적으로 왜곡 된 (빈번한 작은 이익과 극단적 인 손실을 의미 함) 것으로 설명됩니다.
양수로 기울어 진 분포의 경우 모드 (곡선 상단의 점)는 중앙값 (50 %가 / 50 % 이하인 점)보다 작으며 산술 평균 (관측치 수 / 관측 수 ). 반대로 음의 비뚤어진 분포에는 반대의 규칙이 적용됩니다. 모드는 중앙값보다 커서 산술 평균보다 큽니다.
양수 : 평균 & gt; Median & gt; 모드 네거티브 : 평균 & lt; 중앙값 & lt; 방법.
알파벳순으로 표시되는 것은 중간에서 중간까지입니다. 긍정적 인 왜곡의 경우, 음수의 경우보다 큰 기호로 분리됩니다.
첨도 (Kurtosis)는 분포에서 피크의 정도를 나타냅니다. 정상보다 더 많은 피크 (leptokurtic)는 분포가 더 꼬리가 꼬이고 일반 분포에 비해 극단적 인 결과가 발생할 가능성이 더 높음을 의미합니다.
첨도 (kurtosis) 공식은 피크의 정도를 측정합니다. 첨도는 정규 분포의 경우 3입니다. 과도한 첨도는 3 이상의 위 첨자를 계산하고 표현합니다.
아래 그림 2.5에서 실선은 정규 분포입니다. 파선은 leptokurtic 분포이다.
샘플 기울이기 및 첨도.
계산 된 스큐 수 (평균 3 차 편차를 3 차 표준 편차로 나눈 값)에 대해, 리턴이 양의 기울기 (skew> 0), 음의 기울기 (skew <0) 또는 대칭 (skew = 0 ). 첨도 (4 승에 대한 평균 편차를 표준 편차를 4 승으로 나눈 평균)는 첨도가 3 인 정규 분포와 관련하여 평가됩니다. 초과 첨도 = 첨도 - 3이므로 초과 첨도에 대한 양수는 분포가 leptokurtic (즉, 꼬리가 더 꼬이고 극단적 결과의 위험이 적음)을 의미합니다.
9.6 첨예 한 거래.
첨도 거래 전략은 가격이 비싸지는 가격의 범위에서 옵션을 구매하고 가격이 비싼 가격 범위에서 옵션을 판매함으로써 두 분포의 첨도의 차이를 활용합니다. 보다 구체적으로 말하자면, 묵시적 SPD가 시계열 SPD보다 더 큰 첨도를 갖는 경우, 즉 kurt () kurt ()는 FOTM 풋의 전체 파업 범위를 판매하고 NOTM 풋의 전체 파업을 구매하고 ATM 팻치 및 콜의 파업, NOTM 콜의 모든 파업을 사고 FOTM 콜의 모든 파업 (K 트레이드)을 팔고있다. 반대로, implied SPD가 kurt () kurt ()와 같은 kurtosis가 덜한 경우, 우리는 FOTM puts의 전체 파업 범위를 사면서 NOTM puts의 파업의 전체 범위를 파는 것으로 K trade을 시작한다. ATM 공격의 전체 범위는 NOTM 호출의 모든 파업을 파기하고 FOTM 호출의 모든 파업을 사들입니다. 두 경우 모두 만료 될 때까지 옵션을 유지합니다.
첨도는 분포의 꼬리의 비만을 측정합니다. 우리가 정상적인 분포를 위해. 이 분포는 leptokurtic이라고하며 정상 분포보다 더 꼬리가 있습니다. 일반적으로 큰 것은 꼬리가 더 뚱뚱하다는 것입니다. 다시 우리는 옵션 가격 결정 공식 (9.6)과 (9.7)을 고려하고 위와 같이 확률 매스를 사용하여 옵션을 매매하는 머니 니스 지역을 결정합니다. 묵시적 밀도가 K 거래를 유발하는 시계열 밀도보다 많은 첨도를 갖는 상황에 대해서는 그림 7.14를보십시오.
만기에 K 전략의 노출 아이디어를 형성하기 위해 우리는 돈이있는 두 개의 짧은 풋과 머니 니스가있는 하나의 긴 풋, 돈이있는 두 개의 짧은 콜과 돈이있는 하나의 긴 콜을 포함하는 간소화 된 포트폴리오를 다시 한번 시작합니다. 그림 9.7은이 포트폴리오가 불가피하게 근본적인 움직임에 관계없이 성숙시에 부정적인 결과를 낳는다는 것을 보여준다.
K 트레이딩 룰이 제안한대로 파업의 전체 범위를 매입 할 수 있다면, 포트폴리오는 표 9.3, FOTM-NOTM-ATM-K에 주어진다. 우리는 보수 프로파일 (그림 9.8)을 얻는다. 그림 9.7에서. 실제로 보수 기능은 그림 9.7의 '매끄러운'버전과 유사합니다.
NOTM 지역에서 긴 풋과 콜의 수를 바꾸면 긍정적 인 결과를 낳을 수 있습니다. NOTM-K 표 9.3에 주어진 포트폴리오를 설정하면 그림 9.9와 같은 결과 값을 얻을 수있다. 보다 직관적 인 포트폴리오는 포트폴리오에 긍정적 인 결과를 가져다 줄 수 있습니다. 반대로, 포트폴리오에 FOTM을 추가하면 FOTM 지역에서 단가 (short puts) 및 호출 (call)이 감소합니다.
결론적으로 우리는 보수 함수가 포트폴리오의 특정 옵션에 크게 의존하는 모양이 다를 수 있다고 설명 할 수 있습니다. 제안 된대로 K 거래 룰을 구현하는 것이 가능하다면 그 결과는 부정적이다. 그러나 더 많은 NOTM 옵션 (긴 포지션)이 FOTM 또는 ATM (짧은 포지션) 옵션보다 사용 가능한 경우, 보수 기능이 긍정적 일 수 있습니다.
첨도 거래 K와 K의 성능을 조사하기 위해 비뚤림 거래와 동일한 방식으로 진행합니다. kurt () kurt ()가 적용될 때 적용되는 K 무역의 순 EUR 현금 흐름은 강하게 양 (EUR)이다.
그림 9.7과 9.8의 보수 프로파일이 이미 제시 되었기 때문에 모든 포트폴리오는 만료시 마이너스 현금 흐름을 생성합니다 (그림 9.10의 마젠타 바 참조). 이와 달리 입사시 현금 흐름은 항상 긍정적입니다. 긍정적 인 총 순 현금 흐름을 감안할 때 K 무역이 이익을 창출한다고 말할 수 있습니다. 그림 9.11에서 보인 DAX 진화를 살펴보면, 4 월, 5 월, 11 월에서 6 월까지의 포트폴리오의 보수가 6 월에서 10 월 및 11 월까지의 포트폴리오보다 상대적으로 부정적 인 이유를 알 수 있습니다 6 월. 그 이유는 DAX가 지난 달 동안 위 또는 아래로 움직이고 있고 후반에 거의 수평 범위의 따옴표 안에 머물러 있기 때문입니다 (그림 9.8에서 설명 된 보수 프로파일 참조). 7 월에는 kurt () kurt () 이후로 포트폴리오가 설정되지 않았습니다.
우리가 SPD를 모른 채 K 무역을 실시했다면 어떻게 되었을까요? 다시 말하지만, 이 질문에 대한 답은 kurt () kurt ()가 드물게 발생하기 때문에 나타낼 수 있습니다. S 거래와는 달리, 7 월에 설정된 포트폴리오에 의해 생성 된 강력한 마이너스 순 현금 흐름을 밀도 비교로 필터링했을 것입니다. 그러나이 기능의 중요성은 다시 불확실합니다.
K 무역에 관해서는 SPD를 비교하지 않으면 큰 손실을 입었다 고 말할 수 있습니다. kurt () kurt ()가 한 기간 만 있었기 때문에 제안 된대로 적용된 K 무역은 완전히 평가 될 수 없다.
첨예 한 오실레이터.
첨도는 시장 감정 지표입니다. 오실레이터처럼 작동하여 가격의 추세를 반영합니다.
첨도는 세 가지 부분으로 구성됩니다. Kurtosis, Fast Kurtosis (FK) 및 Fast / Slow Kurtosis (FSK).
이것은 66주기 지수로 평활화 된 빠른 이동 평균 (기본적으로 기간 3)의 차이의 평균입니다. 이 결과는 또 다른 3 마침표 SMA (FSK 1)에 의해 다시 평균됩니다.
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이 사이트에 대한 어떠한 정보도 투자 조언이나 금융 상품을 매매하기위한 권유가 아닙니다. 과거 성과가 미래의 성과를 나타내는 것은 아닙니다. 거래는 예금보다 많은 손실 위험에 노출 될 수 있으며 그러한 위험을 감당할 수있는 충분한 재정적 수단을 가진 경험이 풍부한 투자자에게만 적합합니다.
ProRealTime ITF 파일 및 기타 첨부 파일 :
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왜곡 및 첨도.
6. 재무 제표 7. 재무 비율 8. 자산 9. 부채 10. 적색 플래그.
16. 대체 투자 17. 포트폴리오 관리.
비대칭 또는 비대칭은 표준 편차를 3 진으로 나눈 평균으로부터의 3 차 평균 편차로 수학적으로 정의 할 수 있습니다. 계산 결과가 0보다 큰 경우 분포가 정적으로 왜곡됩니다. 0보다 작 으면 부정적으로 왜곡되고 0과 같으면 대칭임을 나타냅니다. 해석과 분석을 위해 하측 위험에 중점을 둡니다. 부정적으로 왜곡 된 분포는 통계학자가 긴 왼쪽 꼬리라고 부르는 것을 가지고 있습니다 (이전 페이지의 그래프 참조). 투자자가 극단적으로 부정적 결과를 낳을 가능성이 더 큽니다. 긍정적 인 왜곡은 빈번하게 작은 부정적인 결과를 뜻하며, 극도로 나쁜 시나리오는 그렇지 않을 수 있습니다.
분배의 한 쪽이 다른 쪽을 대칭하지 않으면 비대칭 또는 비대칭 분 h가 _ 생합니다. 투자 수익에 적용하면 비대칭 적 분포는 일반적으로 긍정적 인 왜곡 (빈번한 작은 손실과 극단적 인 이득을 의미) 또는 부정적으로 왜곡 된 (빈번한 작은 이익과 극단적 인 손실을 의미 함) 것으로 설명됩니다.
양수로 기울어 진 분포의 경우 모드 (곡선 상단의 점)는 중앙값 (50 %가 / 50 % 이하인 점)보다 작으며 산술 평균 (관측치 수 / 관측 수 ). 반대로 음의 비뚤어진 분포에는 반대의 규칙이 적용됩니다. 모드는 중앙값보다 커서 산술 평균보다 큽니다.
양수 : 평균 & gt; Median & gt; 모드 네거티브 : 평균 & lt; 중앙값 & lt; 방법.
알파벳순으로 표시되는 것은 중간에서 중간까지입니다. 긍정적 인 왜곡의 경우, 음수의 경우보다 큰 기호로 분리됩니다.
첨도 (Kurtosis)는 분포에서 피크의 정도를 나타냅니다. 정상보다 더 많은 피크 (leptokurtic)는 분포가 더 꼬리가 꼬이고 일반 분포에 비해 극단적 인 결과가 발생할 가능성이 더 높음을 의미합니다.
첨도 (kurtosis) 공식은 피크의 정도를 측정합니다. 첨도는 정규 분포의 경우 3입니다. 과도한 첨도는 3 이상의 위 첨자를 계산하고 표현합니다.
아래 그림 2.5에서 실선은 정규 분포입니다. 파선은 leptokurtic 분포이다.
샘플 기울이기 및 첨도.
계산 된 스큐 수 (평균 3 차 편차를 3 차 표준 편차로 나눈 값)에 대해, 리턴이 양의 기울기 (skew> 0), 음의 기울기 (skew <0) 또는 대칭 (skew = 0 ). 첨도 (4 승에 대한 평균 편차를 표준 편차를 4 승으로 나눈 평균)는 첨도가 3 인 정규 분포와 관련하여 평가됩니다. 초과 첨도 = 첨도 - 3이므로 초과 첨도에 대한 양수는 분포가 leptokurtic (즉, 꼬리가 더 꼬이고 극단적 결과의 위험이 적음)을 의미합니다.
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