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미국 콜옵션 가격 예측을 위한 모듈형 신경망 모델


핵심 개념
모듈형 신경망 모델은 전통적인 옵션 가격 모델보다 미국 콜옵션 가격을 더 정확하게 예측할 수 있다.
초록

이 연구는 미국 콜옵션 가격 예측을 위한 모듈형 신경망 모델(MNN)의 효과를 조사했다. 전통적인 Barone-Adesi Whaley (B-AW) 및 이항옵션가격(BOP) 모델과 단순 피드포워드 신경망(FNN) 모델과 비교했을 때, MNN 모델이 AAPL, NVDA, QQQ 주식에 대해 더 낮은 RMSE와 nRMSE 값을 보였다.

MNN 모델은 옵션 가격에 영향을 미치는 다양한 요인들을 독립적인 모듈로 나누어 처리함으로써 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 포착할 수 있었다. 이에 비해 전통적 모델들은 변동성 일정 등의 가정에 제한되어 실제 시장 역학을 반영하지 못했다. FNN 모델 또한 MNN의 모듈화된 접근법에 미치지 못했다.

결과적으로 MNN 모델은 미국 콜옵션 가격 예측에 있어 기존 모델들보다 우수한 성능을 보였다. 이는 모듈화를 통해 옵션 가격 결정 요인들의 복잡한 상호작용을 효과적으로 포착할 수 있음을 시사한다.

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통계
주식 가격과 행사가격의 차이는 옵션의 내재가치를 결정한다. 옵션의 시간가치와 변동성은 옵션 가격에 큰 영향을 미친다. 조기행사 및 배당은 미국 콜옵션 가격에 중요한 요인이다. 유동성과 시장 상황은 옵션 가격에 영향을 준다. 거시경제 지표와 시장 심리도 옵션 가격에 반영된다. 옵션 그리스 지표와 요인들 간 상호작용이 옵션 가격을 결정한다.
인용구
"모듈형 신경망 구조는 옵션 가격 결정 요인들의 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 포착할 수 있다." "전통적 모델들은 변동성 일정 등의 가정에 제한되어 실제 시장 역학을 반영하지 못한다." "MNN 모델은 전통 모델과 단순 신경망 모델보다 미국 콜옵션 가격을 더 정확하게 예측할 수 있다."

핵심 통찰 요약

by Ananya Unnik... 게시일 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19706.pdf
American Call Options Pricing With Modular Neural Networks

더 깊은 질문

미국 옵션 시장의 구조적 특성이 MNN 모델의 성능에 어떤 영향을 미칠까?

미국 옵션 시장의 구조적 특성은 MNN(모듈 신경망) 모델의 성능에 여러 가지 방식으로 영향을 미친다. 첫째, 미국 옵션은 조기 행사 가능성이 있어, 이는 옵션 가격 결정에 있어 복잡한 비선형 상호작용을 초래한다. MNN 모델은 이러한 복잡성을 다루기 위해 여러 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 옵션 가격에 영향을 미치는 특정 요소를 전문적으로 처리한다. 예를 들어, 조기 행사 및 배당 모듈은 배당금 지급일 전후의 조기 행사 결정을 반영하여 가격 예측의 정확성을 높인다. 둘째, 시장의 유동성과 조건은 옵션 가격에 큰 영향을 미치며, MNN의 유동성 및 시장 조건 모듈은 이러한 요소를 효과적으로 반영하여 예측의 신뢰성을 높인다. 마지막으로, MNN은 다양한 경제 지표와 시장 심리를 반영하는 매크로 경제 및 심리 모듈을 통해 시장의 동적 변화를 실시간으로 반영할 수 있어, 미국 옵션 시장의 구조적 특성에 적합한 예측 모델로 자리잡을 수 있다.

전통적 모델과 신경망 모델의 장단점을 고려할 때, 어떤 상황에서 어떤 모델이 더 적합할까?

전통적 모델과 신경망 모델은 각각의 장단점이 있으며, 특정 상황에 따라 적합성이 달라진다. 전통적 모델인 바론-아데시-웨일리(B-AW) 및 이항 옵션 가격 모델(BOP)은 수학적 근거가 탄탄하고 해석이 용이하여, 시장이 비교적 안정적이고 변동성이 낮은 경우에 유용하다. 이러한 모델은 고정된 가정(예: 변동성 일정)을 기반으로 하므로, 시장의 급격한 변화나 비선형적 상호작용을 반영하기 어려운 한계가 있다. 반면, 신경망 모델, 특히 MNN은 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있는 능력이 뛰어나, 변동성이 크고 복잡한 시장 환경에서 더 나은 성능을 발휘한다. 따라서, 시장이 불안정하거나 비선형적 상호작용이 중요한 경우에는 MNN과 같은 신경망 모델이 더 적합하다.

옵션 가격 예측 모델의 정확성 향상이 실제 투자 수익에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

옵션 가격 예측 모델의 정확성 향상은 실제 투자 수익에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 정확한 가격 예측은 투자자가 옵션을 매수하거나 매도할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. 예를 들어, MNN 모델이 전통적 모델보다 더 낮은 RMSE와 nRMSE를 기록했다는 것은, 투자자가 옵션을 적정 가격에 거래할 가능성이 높아짐을 의미한다. 이는 투자자가 조기 행사 결정을 내리거나, 적절한 시점에 옵션을 매도하여 수익을 극대화할 수 있는 기회를 제공한다. 또한, 정확한 가격 예측은 리스크 관리에도 기여하여, 투자자가 손실을 최소화하고 수익을 극대화하는 데 도움을 줄 수 있다. 따라서, 옵션 가격 예측 모델의 정확성 향상은 궁극적으로 투자자의 수익성을 높이는 중요한 요소로 작용할 수 있다.
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