上证50ETF期权定价与交易策略的实证分析
本文关键词：上证50ETF期权定价与交易策略的实证分析
【摘要】：上证50ETF期权于2015年2月9日在上海证券交易所上市交易,我国衍生品体系日益完善。期权能促进金融市场的稳定,有利于投资者分散风险,投资者在套期保值、规避风险等方面又多了一个便利的工具。本文讨论分析50ETF期权波动率的计算、期权的定价和交易策略等问题。关于波动率的计算,本文我们介绍了三种计算波动率的模型,历史波动率模型、GARCH(1,1)模型和SABR随机波动率模型,并计算了上证50ETF的波动率。历史波动率模型和GARCH(1,1)模型,我们使用2015年2月9日到2016年2月26日的上证50ETF日收盘价数据来计算波动率,介绍了“波动率锥”的概念并实证计算波动率锥,使用历史波动率模型预测了2016年2月29日到2016年3月25日的波动率,并和上海证券交易所发布的波动率指数做了比较,发现计算的结果比较准确。对于SABR模型,我们重点做了介绍,给出了SABR模型参数估计的具体过程,使用2016年2月29日到2016年3月25日1分钟周期的数据对模型参数进行了计算,使用计算出的参数带入模型拟合期权市场的隐含波动率,结果发现,模型比较符合上证50ETF期权市场。最后,我们使用三种模型预测的波动率,应用布莱克斯科尔斯期权定价公式,对多只期权进行定价计算,结果发现,对认沽期权的定价比较准确,而对认购期权的定价普遍偏高。期权的交易策略十分丰富,主要的两类是关于波动率的策略和趋势性的策略。波动率交易的核心是寻找实际波动率与期权隐含波动率的价差,即如果通过波动率模型来预测实际的波动率跟期权的隐含波动率显著不同,则可以通过相应的期权交易来获利。关于趋势性策略,即预测标的资产的价格走势进行相应的期权交易。赫斯特指数可以预测时间序列的趋势,我们使用2005年2月23日到2016年3月31日的上证50ETF的日收盘价数据计算赫斯特指数,结果发现,上证50ETF在长期处于随机游走状态,而在局部会呈现趋势性或者行情反转的状态,赫斯特指数值大表示时间序列具有长期记忆效应,即说明了时间序列的趋势性比较明显。我们通过计算得出平均周期为90天,我们把数据分为90天的小区间,应用一个简单的趋势性策略,结果发现,赫斯特指数跟收益具有一定的正相关性,因此赫斯特指数可以作为一个技术指标使用的参考值。单纯使用赫斯特指数可能不能完全判断价格趋势的状态,但趋势性策略在赫斯特指数高的时间段内表现良好,因此赫斯特指数是对价格趋势判断的一个重要指标。
【关键词】：期权定价 波动率估计 赫斯特指数
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F724.5
【目录】：
- 摘要8-10
- ABSTRACT10-12
- 第一章 绪论12-14
- §1.1 引言12-13
- §1.2 主要研究内容与基本框架13-14
- 第二章 期权及理论知识概述14-27
- §2.1 期权基础知识14-18
- §2.1.1 上证50ETF期权基本概念14-15
- §2.1.2 希腊值15-17
- §2.1.3 波动率17-18
- §2.2 Black-Scholes期权定价理论和倒向随机微分方程18-22
- §2.3 交易策略22-27
- §2.3.1 牛市策略23-24
- §2.3.2 熊市策略24-25
- §2.3.3 震荡市策略25-27
- 第三章 波动率估计与期权定价27-53
- §3.1 几个波动率模型27-31
- §3.1.1 历史波动率模型28
- §3.1.2 GARCH模型28-29
- §3.1.3 SABR模型29-31
- §3.2 实证分析31-52
- §3.2.1 实证数据选取与处理31-35
- §3.2.2 历史波动率模型实证分析35-38
- §3.2.3 GARCH模型实证分析38-41
- §3.2.4 SABR模型实证分析41-48
- §3.2.5 不同波动模型下的期权定价实证分析48-52
- §3.3 本章总结与展望52-53
- 第四章 一个趋势性策略分析53-63
- §4.1 趋势性策略和赫斯特指数53-55
- §4.2 实证分析55-62
- §4.2.1 数据选取和特征分析55-57
- §4.2.2 分形布朗运动的路径模拟57-58
- §4.2.3 赫斯特指数的实证分析58-60
- §4.2.4 赫斯特指数和一个简单的趋势性策略60-62
- §4.3 本章总结与展望62-63
- 附录63-64
- 参考文献64-67
- 致谢67-68
- 学位论文评阅及答辩情况表68
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，本文编号：665954
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