Algoritmik ticaret - sayfa 20
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Euler yöntemini kullanarak CIR sürecini ayrıklaştırmanın zorlukları nelerdir?
Euler yöntemini kullanarak CIR sürecini ayrıklaştırmanın zorlukları nelerdir?
Hesaplamalı Finans kursuna dayalı soru ve cevap serisine hoş geldiniz. Bugün, Ders 10'a dayanan Soru 22'ye sahibiz. Soru, Euler'in yöntemini kullanarak Cox Ingersoll Ross (CIR) sürecini ayrıklaştırmanın zorluklarıyla ilgilidir.
CIR süreci, özellikle Heston modelinin dinamiklerinde kullanılan popüler bir stokastik süreçtir. Ortalamaya dönüş davranışı ile negatif olmayan bir süreçtir. CIR sürecindeki varyans, oynaklık sergileyen uzun vadeli bir ortalama etrafında dalgalanabilir. Özellikle, bu sürecin çözümü, normal veya log-normal gibi yaygın olarak bilinen dağılımlara kıyasla daha kalın kuyruklara sahip merkezi olmayan bir ki-kare dağılımını takip eder.
CIR sürecinin önemli bir özelliği, "başarısızlık durumu" olarak adlandırılan durumdur. Bu koşul, ortalamaya dönüş parametresinin iki katı ile uzun vadeli ortalamanın çarpımı, karesi alınmış oynaklık parametresinden büyükse, sürecin yollarının veya dağılımının sıfırdan uzak kalacağını belirtir. Bu koşul karşılanmazsa, sıfıra yaklaşan yolların daha yüksek bir olasılığına yol açan, sıfır civarında bir olasılık kütlesi birikimi olacaktır.
Simülasyon açısından, sıfır civarındaki bu birikim ve aşırı olayların artan olasılığı zorluklar doğuruyor. Heston modeli pazar verilerine göre kalibre edilirken başarısızlık koşulu nadiren karşılansa da, modeli simüle ederken bu durum çok önemli hale gelir. Hatalı ayrıklaştırma, Monte Carlo simülasyonu ile Fourier inversiyonu arasında tutarsızlıklara yol açarak piyasa araçlarının güvenilmez fiyatlandırmasına yol açabilir.
Ders 10'da tartışıldığı gibi Euler ayrıklaştırması, her adımın bir öncekine bağlı olduğu yinelemeli adımlara dayanır. Sabit bir parametre, bir zaman artışı (DT), oynaklık (gama), önceki gerçekleştirmenin karesi ve bir Brown hareket bileşeni içerir. Bununla birlikte, Euler ayrıklaştırması ile, normal dağılan rasgele değişkenlerin (Z) dahil edilmesi nedeniyle varyansın negatif olma olasılığı vardır.
Euler ayrıklaştırması altında varyansın negatif olma olasılığı türetilebilir. Bu olasılık, Z'nin normal dağılımına ve türetilen ifadenin sağ ve sol tarafları arasındaki eşitsizliğe bağlıdır. Başarısızlık koşulu daha az karşılandıkça, olumsuz gerçekleşme olasılığı artar. Negatif sapmalar, düzgün bir şekilde ele alınmazsa simülasyon patlamalarına yol açabilir ve yanlış sonuçlar verebilir.
Doğru simülasyon sonuçları sağlamak için CIR işlemi için Euler ayrıklaştırmasının zorluklarını ele almak önemlidir. Uygulamada, modelleri pazar verilerine göre kalibre ederken genellikle karşılanmasa bile başarısızlık koşulu dikkate alınmalıdır. Tutarsız fiyatlandırma sonuçları, hesaplamalı finansta doğru ayrıklaştırma yöntemlerine duyulan ihtiyacı vurgulayan bir tehlike işareti olabilir.
Umarım bu açıklama, Euler'in yöntemini kullanarak CIR sürecini ayrıklaştırmayla ilgili zorlukları açıklığa kavuşturur. Başka sorunuz varsa, sormaktan çekinmeyin.
Fiyatlandırma için FFT yöntemlerimiz varsa neden Monte Carlo'ya ihtiyacımız var?
>Fiyatlandırma için FFT yöntemlerimiz varsa neden Monte Carlo'ya ihtiyacımız var?
Hesaplamalı Finans konulu ders serisine dayanan soru-cevap oturumuna hoş geldiniz. Bugün 10 numaralı derste işlenen materyallerle ilgili 23 numaralı sorumuz var. Soru şu: Fiyatlandırma için hızlı Fourier dönüşüm yöntemlerimiz varsa neden Monte Carlo'ya ihtiyacımız var? Bu soru, bizi farklı fiyatlandırma tekniklerinin uygulanabilirliğini ve en hızlı olmasa da Monte Carlo yöntemlerinin neden hala geçerli olduğunu düşünmeye zorluyor.
Uygulamada, her iki yaklaşıma da ihtiyaç vardır. COS yöntemi veya hızlı Fourier dönüşümü gibi yöntemler kullanılarak verimli bir şekilde fiyatlandırılabilen Avrupa opsiyonlarını fiyatlandırmak için çok hızlı yöntemlere ihtiyacımız var. Bununla birlikte, egzotik türevlerin fiyatlandırılması söz konusu olduğunda, en hızlı olmasalar bile genellikle daha esnek yöntemlere ihtiyaç duyarız. Egzotik türevler, hızlı Fourier dönüşümü ile kolayca ele alınamayan karmaşık yapılara ve özelliklere sahip olabilir. Ek olarak, egzotik türevler için son derece hızlı fiyatlandırma ihtiyacı her zaman çok önemli değildir.
Egzotik türevleri fiyatlandırırken, genellikle Avrupa opsiyonları gibi daha basit araçları kullanarak bir fiyatlandırma modelini kalibre ederek başlarız. Egzotik türevler daha az likit olduğundan, kalibrasyon amacıyla benzer egzotik türevler için piyasa fiyatları bulmak zordur. Bununla birlikte, Avrupa seçenekleri daha kolay bulunur ve fiyatları modeli kalibre etmek için kullanılabilir. Bu yaklaşım, egzotik türevleri fiyatlandırmak için kalibre edilmiş model parametrelerini tahmin etmemize izin verir. Yanlış fiyatlandırmaya yol açabileceğinden, bu stratejinin özellikle yerel oynaklık modellerinde her zaman iyi çalışmayabileceğini belirtmek önemlidir. Bununla birlikte, bu derste, öncelikle bu konuya daha az duyarlı olan log-normal stokastik oynaklık modellerine odaklanıyoruz.
Birkaç önemli noktayı özetleyelim. Monte Carlo yöntemleri esas olarak egzotik çağrılabilir türevleri fiyatlamak için kullanılırken, hızlı Fourier yöntemleri Avrupa opsiyonlarını fiyatlamak için hız avantajları sunar. Avrupa seçeneklerinin bu kadar ilgi görmesinin nedeni, fiyatlarının modelleri kalibre etmek ve daha karmaşık türevleri fiyatlandırmak için bir yapı taşı işlevi görmesidir. Avrupa seçeneklerinin verimli fiyatlandırılması, model fiyatlarını piyasa verileriyle eşleştirmemize izin verdiği için model kalibrasyonu için çok önemlidir. Bir model, Avrupa opsiyonlarını verimli bir şekilde fiyatlandıramıyorsa, muhtemelen gerçek dünya kullanımı için pratik olmayacaktır. Bir örnek, karakteristik fonksiyonun sayısal değerlendirmesinin çok yavaş olabildiği ve kalibrasyonu zorlaştıran zamana bağlı parametrelere sahip Heston modelidir. Bununla birlikte, zamana bağlı ancak parçalı sabit parametreler varsayarsak, azaltılmış esnekliğe rağmen yine de verimli bir karakteristik fonksiyon bulabiliriz.
Fiyatlandırma hızı, özellikle çok sayıda yinelemeyi içeren kalibrasyon aşamasında çok önemlidir. Optimize edici, binlerce hatta yüzbinlerce değerlendirme gerektiren pazar verilerine en uygun olanı bulmak için çeşitli model parametresi kombinasyonlarını dener. Bu nedenle, kaydedilen her milisaniye önemlidir. Hızlı Fourier dönüşümü, Bermudalar gibi bazı egzotik türevler için verimli fiyatlandırma sağlasa da, bunun genel bir çözüm olmadığını belirtmekte fayda var. Ek özellikler veya parametreler eklemek, yöntemin önemli ölçüde değiştirilmesini gerektirebilir. Buna karşılık, Monte Carlo yöntemleri doğal olarak esneklik sağlar ve onları çok çeşitli egzotik türevleri fiyatlandırmaya uygun hale getirir. Uygulamada, hızlı Fourier dönüşümleri genellikle kalibrasyon için kullanılırken, egzotik türevlerin fiyatlandırılması için Monte Carlo yöntemleri kullanılır.
Alternatif olarak, hızlı Fourier dönüşümü ile Monte Carlo arasında yer alan PD (kısmi diferansiyel denklem) yöntemlerini düşünebiliriz. PD yöntemleri, çağrılabilir ürünleri verimli bir şekilde fiyatlandırabilir, ancak ödeme spesifikasyonu açısından daha az esnekliğe sahiptir ve her senaryo için yeniden spesifikasyon gerektirir.
Umarım bu açıklama, hesaplamalı finansta hem Monte Carlo hem de hızlı Fourier dönüşüm yöntemlerinin önemini netleştirir. Bir dahaki sefere görüşürüz! Güle güle!
Sıçramalardan korunma nasıl yapılır?
Sıçramalardan korunma nasıl yapılır?
Hesaplamalı finans kursuna dayalı bugünkü soru-cevap oturumuna hoş geldiniz. Bu oturumda, 11 numaralı derste işlenen materyallerle ilgili 24 numaralı soruyu tartışacağız. Bugünün sorusunun odak noktası hedge jumps.
11 numaralı ders sırasında, özellikle farklı finansal araç türlerinin nasıl korunacağını ele alarak, riskten korunmanın yönlerini derinlemesine inceledik. Hem Brownian hareketini hem de geometrik Brownian hareketini kullanarak bir hisse senedinin simüle edilmesini içeren bir simülasyonun çizimlerini ve atlamalı süreçleri sağladım. Bir riskten korunma stratejisinin nasıl geliştirileceğini araştırdık ve bu korumaların bir portföyün kâr ve zararı (P&L) üzerindeki etkisini inceledik.
Korunma, özünde, riskleri en aza indirmekle ilgilidir. Bir finansal kuruluş açısından, opsiyonları veya diğer türevleri satarken amaç, takas işlemlerini içeren bir hedge oluşturmaktır. Bu riskten korunmanın amacı, kurumun piyasa dalgalanmalarından etkilenmemesini sağlamaktır. Esasen kurum, türev fiyatlamanın gerçeğe uygun değerine ek olarak alınan ek primden faydalanırken, piyasanın iniş çıkışlarından etkilenmemeyi hedeflemektedir.
Eldeki soru şudur: Yaygın süreçlerle uğraşırken riskten korunma süreci nasıl çalışır ve dayanak varlık sıçramalar sergilediğinde ne olur? Bu soru, Heston modeli gibi stokastik volatiliteye sahip modelleri dikkate almamızı gerektiren riskten korunmanın zorlu bir yönünü ele almaktadır.
Ders sırasında, kodu sundum ve riskten korunma stratejisini gösterdim. Önemli bir çıkarım, Delta kavramıdır. Delta, opsiyon fiyatının dayanak varlığın fiyatındaki değişikliklere olan duyarlılığını temsil eder. Parayla biten bir hisse senedi durumunda, Delta bire yaklaşır ve opsiyon fiyatı ile hisse senedi fiyatı arasında daha yüksek bir korelasyon olduğunu gösterir. Tersine, hisse senedi kullanım fiyatının altında biterse, Delta sıfıra yaklaşır.
Bir Black-Scholes vakası bağlamında, portföyümüzün her gün sürekli yeniden riskten korunduğunu veya yeniden dengelendiğini varsayıyoruz. Bu, piyasa dalgalanmalarına bağlı olarak riskten korunma portföyümüzü günlük olarak ayarladığımız anlamına gelir. Hedef, riskten korunma portföyümüzün ve türevinin birleşik değerinin opsiyonun vadesi geldiğinde sıfır olmasıdır. Korumamızın kalitesi, yeniden dengeleme sıklığımıza bağlıdır. Sonsuz sayıda yeniden dengeleme adımını varsaydığımız Black-Scholes örneğinde, P&L'nin dağılımı daralıyor ve sıfır dalgalanmadan oluşan ideal bir senaryoya yaklaşıyor.
Ancak, sıçramalarla uğraşırken riskten korunma üzerindeki etki daha zorlu hale gelir. Yeniden dengeleme sıklığının artmasıyla bile, P&Z'nin dağılımı genişler. Bu, sıçramalarla ilişkili riskin farklı bir tedavi gerektirdiği anlamına gelir. Olası bir yaklaşım, Heston modeli gibi stokastik değişkenliğe sahip modellerde kullanılan riskten korunma stratejisini izlemektir. Bu modellerde, seçeneği kopyalayan portföy, stokastik oynaklıkla ilişkili risklerden korunmaya yardımcı olan ek koşullar içerir. Spesifik olarak, bu ek şartlar, riski dengelemek için farklı ihtarlara sahip opsiyonların satın alınmasını veya satılmasını içerir. Riskten korunma stratejisini optimize etmek için ilgili seçeneklerin likiditesini dikkate almak önemlidir.
Sıçramalar söz konusu olduğunda, daha fazla araştırma, iyi bir korunma elde etmek için farklı vuruşlarla yaklaşık yedi ek seçeneğin dahil edilmesi gerekebileceğini göstermektedir. Bu ek karmaşıklık, sıçrama risklerini ele alırken stokastik oynaklığa sahip koruma modellerinin stratejisini anlamanın önemini vurgulamaktadır.
Özetlemek gerekirse, riskten korunma sıçramaları, dikkatli bir yaklaşım gerektiren zorluklar doğurur. Riskten korunma modellerinden stokastik oynaklığa sahip stratejileri birleştirerek, sıçramaların riskten korunma stratejileri üzerindeki etkisini azaltmak mümkündür. Farklı ihtarlara sahip ek seçeneklerin dahil edilmesi, korumanın etkinliğini daha da artırabilir. Unutmayın, bu tartışma değerli içgörüler sağlarken, ilgili türevler ve karşı taraflarla ilişkili belirli dinamikleri ve riskleri dikkate almanın önemli olduğunu unutmayın.
Yol duyarlılığı nedir?
Yol duyarlılığı nedir?
Hesaplamalı finans konusundaki bugünkü soru-cevap oturumuna hoş geldiniz. Bugünkü oturumda, yolsal duyarlılık kavramıyla ilgili 25 numaralı soruyu tartışacağız. Duyarlılık hesaplamaları, riskleri azaltmaya yardımcı oldukları ve portföyü piyasa dalgalanmalarına karşı daha az duyarlı hale getirdikleri için portföy riskinden korunmada çok önemli bir rol oynar.
Türevleri satarken, piyasa hareketlerinden etkilenmeyen bir riskten korunma portföyü oluşturmak arzu edilir. Bu, türev ve riskten korunma portföyüyle ilişkili genel riskin, piyasa dalgalanmalarından muaf olması gerektiği anlamına gelir. Bu mükemmel korumaya ulaşmak, türevi başlangıçta satarken elde edilen primi korumamıza olanak tanır. 11 numaralı derste riskten korunma stratejilerinin ayrıntılarını ele aldık ve hassasiyetleri doğru bir şekilde hesaplamanın önemini tartıştık.
Değişkenlik gibi bir parametreye göre duyarlılık gibi duyarlılıkları hesaplamak için yaygın bir yaklaşım, sonlu fark yaklaşımlarını kullanmaktır. Bu, küçük bir artış (Delta şapka) kullanılarak parametreye göre türev değerinin türevinin hesaplanmasını içerir. Ancak, bu yaklaşımın sınırlamaları vardır. İlk olarak, özellikle çok sayıda parametre ile uğraşırken hesaplama açısından pahalı olabilen türev değerinin iki kez hesaplanmasını gerektirir. İkinci olarak, yaklaşımın doğruluğu Delta şapka seçimine duyarlı olabilir ve bu da potansiyel olarak önemli hatalara yol açar.
Pathwise hassasiyeti, hassasiyetleri hesaplamak için daha doğru bir alternatif sunar. İfadeyi basitleştirmek için farklılaşma ve entegrasyon sırasını değiştirmeyi içerir. İfadenin belirli öğeleri için analitik hesaplamalardan yararlanarak, sonlu fark yaklaşımlarına kıyasla yakınsama ve doğruluğu geliştirebiliriz. Bu yaklaşım, türevin getirisi türevlenen parametreye bağlı olmadığında özellikle faydalıdır. Bu gibi durumlarda, hassasiyet, ek yaklaşımlara ihtiyaç duymadan açıkça hesaplanabilir.
Örneğin, bir alım opsiyonunun hisse senedi fiyatına (Delta) göre duyarlılığı göz önüne alındığında, patika duyarlılık yöntemi, hisse senedinin kullanım fiyatından büyük olması koşuluyla beklentiyi hesaplamamızı sağlar. Benzer şekilde, volatiliteye (Vega) göre duyarlılık için, yöntem aynı ortak faktörü kullanarak ve hisse senedinin Monte Carlo yollarını kullanarak beklentiyi değerlendirerek hesaplamayı basitleştirir.
Yola duyarlı duyarlılık yönteminin uygulanması, hesaplamalar için gereken Monte Carlo yollarının sayısını azaltırken gelişmiş yakınsama ve doğruluğa yol açabilir. Ayrıca, türev değerini birden çok kez değerlendirme ihtiyacını ortadan kaldırarak hesaplama verimliliği sağlar.
Yola duyarlı duyarlılık yönteminin, Yunanlılar için analitik çözümlerin olduğu Black-Scholes gibi modellerde iyi çalışırken, Heston modeli gibi daha karmaşık modellere de uygulanabileceğini belirtmekte fayda var. Belirli türevler için analitik ifadeler yine de elde edilebilir ve bu da doğru hassasiyet hesaplamalarına olanak tanır.
Daha fazla ayrıntı ve sayısal gereksinimler için, 11 numaralı dersi tekrar gözden geçirmenizi ve yol hassasiyeti ve sonlu fark yöntemleri arasında bir karşılaştırma sağlayan kitap ve ders materyallerine başvurmanızı tavsiye ederim. Sonuçlar, daha az Monte Carlo yolu ile yüksek kaliteli sonuçlara izin veren yol hassasiyeti ile elde edilen üstün yakınsama ve doğruluğu göstermektedir.
Başka sorularınız varsa, lütfen sormaktan çekinmeyin; ek bilgiler sağlamaktan memnuniyet duyarım.
Bates modeli nedir ve fiyatlandırma için nasıl kullanılabilir?
Bates modeli nedir ve fiyatlandırma için nasıl kullanılabilir?
Hesaplamalı Finans kursuna dayalı bu soru ve cevap serisine hoş geldiniz. Bugün, 12 numaralı derse dayanan 30 sorudan 26 numaralı sorumuz var.
Soru şu: "Bytes modeli nedir ve fiyatlandırma için nasıl kullanılabilir?"
Bates modeli, Heston'ın stokastik oynaklık modelinin bir uzantısıdır. Bates modelini anlamak için, volatilite içeren terimleri ve burada kutulanmış olanı dikkate almadan Heston modeline bakarak başlayalım. Temel formunda, Heston modeli iki unsurdan oluşur: Poisson süreci ile ilgili bir kısım ve Martingale düzeltmesi olarak bilinen bir sapma düzeltmesi.
Poisson süreci ve sapma düzeltmesi, Heston modelindeki temel bileşenlerdir. Kayma düzeltmesi bu bölümle ilişkilendirilir ve bir Martingale düzeltmesi gibi davranır. Bu düzeltmenin türevleri ders notlarında bulunabilir.
Şimdi Bates modelinin kendisine odaklanalım. Bates modeli, Brownian hareketinden bağımsız olan ek bir atlama bileşeni içerir. Bu atlamalar, ortalama (μJ) ve varyans (σJ^2) ile normal olarak dağıtılan bir değişken olan J ile temsil edilir. Sıçramanın büyüklüğü, negatif işaretin aşağı doğru hareketi gösterdiği J'nin üstel değeri ile ifade edilir. Sıçrama bileşeni, bir sıçramanın gerçekleşip gerçekleşmediğini belirleyen bir Poisson işlemi tarafından yürütülür.
Bates modelinin önemli bir özelliği, atlama eklentisinin Brownian hareketi ile ilişkisiz olması ve onu bağımsız bir bileşen haline getirmesidir. Bu bağımsızlığın nedeni, Bates modelinin karakteristik işlevinde yatmaktadır. Karakteristik fonksiyonu inceleyerek, Heston modelinin ve atlama bileşeninin bir ürünü olduğunu gözlemleyebiliriz. İkisini ilişkilendirecek olsaydık, karakteristik fonksiyonun türetilmesini önemli ölçüde karmaşıklaştırırdı.
Bates modelini tanıtmanın ardındaki motivasyon, Heston modelinin pazar verilerine göre kalibre etme esnekliğini artırmaktır. Araştırmacılar, Heston modelinin, bir hafta veya bir ay içinde sona eren seçenekler gibi son derece kısa vadeli seçenekleri doğru bir şekilde ayarlamakta zorlandığını keşfetti. Modelin, gözlemlenen piyasa çarpıklığını oluşturmada esneklik eksikliği, sıçramaların eklenmesine neden oldu. Bates modeli, atlamaları birleştirerek piyasa verileriyle eşleşmesi için daha fazla çarpıklık getirebilir.
Bates modelindeki atlamaların başlangıçta çok aktif olduğunu ve modele önemli miktarda çarpıklık eklediğini not etmek önemlidir. Ancak zamanla dağılırlar ve model Heston modeline yakınsar. Bu yakınlaşma, 12 numaralı derste ve ilgili kitapta kolayca gözlemlenebilir.
Ayrıca Bates modeli, standart Bates modelinde olduğu gibi normal dağıldığını varsaymak yerine atlama üreteci J için farklı dağılımlara izin verir. Dağıtımın değiştirilmesi, farklı piyasa senaryolarının modellenmesinde esneklik sunarak ortaya çıkan çarpıklık üzerinde etkili olabilir. Bununla birlikte, Bates modelinin sağladığı sıçramalarla bile, aşırı piyasa senaryoları için çarpıklığın hala yetersiz kalabileceği de kabul edilmektedir.
Şimdi, Bates modelinin zımni oynaklıklar üzerindeki etkisini tartışalım. Model, üç ek parametre sunar: Poisson süreci için yoğunluk (λ), normal dağılımlı sıçrama için ortalama (μJ) ve atlamanın standart sapması (σJ). Yoğunluğun veya standart sapmanın arttırılması, sırasıyla ima edilen oynaklıkların seviyesini ve eğriliğini arttırır. Bununla birlikte, çarpıklığı önemli ölçüde etkileyen sıçramanın ortalamasıdır (μJ). Negatif ve güçlü negatif μJ değerleri, modele önemli miktarda çarpıklık ekler.
Sıçramanın ortalaması (μJ), Bates modelinde çok önemli bir parametredir. Heston modelinde bu parametrenin aynı zamanda kontrol ettiğini belirtmekte fayda var.
korelasyon olmadığında çarpıklık. Heston modelinde varlık ile varyans süreci arasında negatif bir korelasyon ortaya koymak, çarpıklığı artırmaya yardımcı olabilir. Bununla birlikte, daha fazla eğim isteniyorsa, modele atlamalar eklenir. Özellikle kısa vade seçenekleri veya gelecekteki gerçekleşmelere bağlı egzotik türevlerle uğraşırken kalibrasyon hedeflerini göz önünde bulundurmak önemlidir. Bu gibi durumlarda, log olgunlukları için kalibrasyonun faydaları sınırlı olabilir ve atlamalar tarafından getirilen ek parametreler zorluklar doğurabilir.
Özetle, Bates modeli, özellikle kısa vadelere sahip seçenekler için piyasa verilerine göre ayarlamada daha fazla esneklik sağlayarak sıçramaları dahil ederek Heston modelini genişletir. Model, atlamalar ekleyerek çarpıklığı artırabilir ve gözlemlenen piyasa koşullarına daha iyi uyum sağlayabilir. Sıçramanın ortalaması (μJ), eğriliği kontrol etmede önemli bir parametredir. Ancak, Bates modelini mi yoksa Heston modelini mi kullanacağınıza karar verirken ödünleşimleri değerlendirmek ve fiyatlandırmanın hedeflerini göz önünde bulundurmak önemlidir. Daha fazla ayrıntı ve derinlemesine analiz için, 12 numaralı derse tekrar bakmanızı tavsiye ederim.
Avrupa ve İleri başlangıç seçenekleri arasındaki ilişki nedir?
Avrupa ve İleri başlangıç seçenekleri arasındaki ilişki nedir?
Hesaplamalı Finans kursuna dayalı bu soru ve cevap serisine hoş geldiniz. Bugün, 12 numaralı derste tartışılan materyallere dayanan 27 numaralı sorumuz var. Soru şu şekilde:
"Avrupa seçenekleri ile ileri başlangıç seçenekleri arasındaki ilişki nedir?"
İleriye doğru başlatma seçenekleri, performans seçenekleri olarak da bilinen bir tür standart dışı türevdir. Başlangıç ve bitiş tarihleri bakımından Avrupa opsiyonlarından farklıdırlar. İleriye doğru başlama opsiyonunda, sözleşme gelecekte başlar ve vade tarihi daha da ileridedir.
Avrupa seçenekleri ile ileri başlangıç seçenekleri arasındaki ilişkiyi anlamak için aşağıdaki senaryoyu ele alalım. Üç zaman noktamız olduğunu varsayalım: t0, t1 ve t2. Bir Avrupa opsiyonunda, t2 zamanında iskonto edilmiş beklenen gelecekteki getiriyi hisse senedinin o andaki dağılımına dayalı olarak hesaplardık. Bu, seçeneği t0 başlangıç tarihiyle fiyatlandırdığımız ve getiriyi t2'de değerlendirdiğimiz anlamına gelir.
Buna karşılık, ileriye dönük başlangıç seçenekleri t1'de başlar, yani gelecekte hisse senedinin değeri bilinmediğinde belirsiz bir noktada başlarlar. Bu seçenekler, hisse senedinin belirli bir zaman dilimindeki performansına odaklanır. Performans tipik olarak, hisse senedinin t2'deki değerinin eksi t1'deki değerinin t1'deki değerine bölünmesiyle ölçülür.
İleriye yönelik başlangıç seçenekleri, bir hisse senedinin mutlak seviyesinden ziyade belirli bir zaman dilimindeki performansıyla ilgilenen yatırımcılar için özellikle yararlıdır. Bu seçenekler, yatırımcıların seçilen aralıkta bir hisse senedinin performansının yukarı yönlü potansiyeline katılmalarına olanak tanır.
İleriye doğru başlatma seçenekleri, performans analizinin önemli bir bileşen olduğu tıklama seçenekleri gibi daha sıra dışı türevler için yapı taşları görevi görür. Birden fazla aralıktaki performansları göz önünde bulundurarak, bu seçenekler, aşağı yönlü potansiyele karşı koruma sağlarken her noktada karı kilitleyecek şekilde yapılandırılabilir. Yatırımcı, maksimum performansı veya önceden belirlenmiş bir ödemeyi alarak, geleneksel Avrupa seçeneklerine kıyasla daha düşük yatırım maliyeti ile riskten kaçınan bir seçenek yaratır.
Matematiksel olarak, ileri başlangıç opsiyonları iki önemli tarihi içerir: opsiyonun gerçekleştiği gelecek tarih (T1) ve vade tarihi (T2). Bir Avrupa ileri başlangıç opsiyonunun getirisi, performans oranının (S(T2)/S(T1) - 1) eksi kullanım fiyatının (K) maksimumu veya sıfır olarak gösterilebilir.
İleriye doğru başlatma seçeneklerinin temel özelliği, değerlerinin ilk stok değerine (S(t0)) bağlı olmamasıdır. Bunun yerine, hisse senedinin gelecekteki performansına göre belirlenir. Bu özellik, onları bir hisse senedinin belirli bir zaman dilimindeki performansıyla ilgilenen yatırımcılar için çekici kılar.
İleriye dönük bir başlangıç opsiyonunu fiyatlandırmak için, uygun fiyatlandırma yöntemlerini kullanarak vade tarihinde (T2) iskonto edilmiş beklenen gelecekteki ödemeyi dikkate alırız. İleriye doğru başlama seçeneğinin değeri, mevcut hisse senedi fiyatından değil, hisse senedinin belirtilen zaman aralığındaki performansından etkilenir.
Özetle, ileriye dönük başlangıç opsiyonları, yatırımcıların bir hisse senedinin belirli bir zaman dilimindeki performansına odaklanmasına izin veren bir tür standart dışı türevdir. Avrupa seçeneklerine riskten kaçınan bir alternatif sunarak yatırım maliyetlerini düşürürken belirli varlıklara maruz kalma olanağı sunar. İleriye doğru başlama seçeneğinin değeri, ilk hisse senedi değerine bağlı değildir, bu da hisse senedinin gelecekteki performansının önemini vurgular.
Umarım bu açıklama Avrupa opsiyonları ile ileri başlama opsiyonları arasındaki ilişkiyi netleştirir. Başka sorunuz varsa, sormaktan çekinmeyin. Bir dahaki sefere görüşürüz!
Fiyatlandırma modelinizi kalibre etmek için hangi araçları seçmelisiniz?
Fiyatlandırma modelinizi kalibre etmek için hangi araçları seçmelisiniz?
Hesaplamalı Finans ile ilgili Sorular ve Cevaplar oturumuna hoş geldiniz. Bugünün sorusu 30 sorudan 28'i ve bir fiyatlandırma modelinde kalibrasyon için enstrüman seçimiyle ilgili.
Bu fiyatlandırma alıştırmasında, egzotik bir türevi fiyatlandırmak için kullanmak istediğimiz bir stokastik diferansiyel denklem sistemimiz var. Soru şu ki, modeli nasıl kalibre edeceğiz ve bu amaçla egzotik türevi doğru bir şekilde fiyatlandırmak için hangi enstrümanları seçmeliyiz?
Genel prensip, riskten korunma araçlarının kalibrasyon araçları olarak kullanılmasıdır. Bu, zımni oynaklıklar ve verim eğrileri gibi piyasa enstrümanlarının egzotik türevin fiyatlandırılması üzerinde bir etkisi varsa, bunların kalibrasyon rutinine dahil edilmesi gerektiği anlamına gelir.
Volatilite yüzeyi olan basitleştirilmiş bir örneği ele alalım. Farklı kullanım fiyatlarına ve vadelere karşılık gelen bir zımni oynaklık matrisimiz var. Egzotik türevimizin bu piyasa enstrümanlarına duyarlılığını belirlemek için aşağıdaki adımları uygulayabiliriz:
Egzotik bir türevin fiyatlandırılmasıyla ilgili adımları özetlemek gerekirse:
Sonuç olarak, kalibrasyon araçları olarak her zaman egzotik türevinizin riskten korunma araçlarını kullanın. Bu yaklaşım, kalibrasyon sürecinin egzotik türevin fiyatlandırmasını önemli ölçüde etkileyen piyasa faktörlerini içermesini sağlar. Ek olarak, riskten korunma yoluyla riskin yönetilmesi, türevin ilgili riskleri üzerindeki kontrolü sürdürmek için çok önemlidir.
Fiyatlandırma modeli nasıl kalibre edilir? Amaç fonksiyonu nasıl seçilir?
Fiyatlandırma modeli nasıl kalibre edilir? Amaç fonksiyonu nasıl seçilir?
Hesaplamalı finansa odaklanan Sorular ve Cevaplar'a hoş geldiniz. Bugün 30 sorudan 29. soru ile bu serinin ilk cildinin sonuna geldik. Günün sorusu, bir fiyatlandırma modelinin nasıl kalibre edileceği ve amaç fonksiyonunun nasıl seçileceğidir.
Tüm fiyatlandırma yöntemleri ve modelleri için işe yarayan herkese uyan tek bir tarif olmadığı için finansta kalibrasyon genellikle bir sanat olarak kabul edilir. Her kalibrasyon yaklaşımı benzersizdir ve eldeki modelin derinlemesine anlaşılmasının yanı sıra iyi bir kalibrasyon elde etme becerisi gerektirir. Ancak, bir modeli kalibre ederken akılda tutulması gereken birkaç ilke ve husus vardır.
Örneğin, ileri başlangıç opsiyonları veya çağrılabilir türevler gibi egzotik türevleri fiyatlandırmak için yaygın olarak kullanılan Heston veya diğerleri gibi stokastik bir volatilite modeliyle uğraşırken, fiyatlandırılan türevle ilgili araçları seçmek çok önemlidir. Bir türevin vadesi beş yıl içinde doluyorsa ve değeri bu dönemdeki oynaklıklara bağlıysa, modeli 30 veya 40 yıl sonra olgunlaşan enstrümanlara göre kalibre etmek anlamsız olacaktır. İlgili araçları belirlemek için duyarlılık analizi hayati bir rol oynar. Piyasa araçlarının oynaklıkları tek tek değiştirilerek ve bunun sonucunda türevin değerindeki değişimler gözlemlenerek, modelin hassas olduğu araçlar belirlenebilir.
Egzotikleri, özellikle Avrupa opsiyonlarını fiyatlandırmak için bir modeli kalibre ederken, ilgisiz enstrümanlara kalibrasyon yapmaktan kaçınmak çok önemlidir. Kalibrasyon için mevcut tüm enstrümanların alaka düzeyi dikkate alınmadan kullanılması, özellikle türev kısa vadeli aralıkta kalırken uzun vadeli seçeneklerle uğraşırken esneklik kaybına neden olabilir. Kalibrasyon için kullanılan araçları dikkatli bir şekilde seçmek ve istenen riskten korunma amaçlarıyla uyumlu olanlara odaklanmak gerekir.
Bir tacirin bakış açısından, modeli piyasada var olan ve piyasada alınıp satılabilen enstrümanlara göre kalibre etmek çok önemlidir. Bu, kalibrasyonun ilgili ve gerçek ticaret senaryolarında uygulanabilir olmasını sağlar. Bu nedenle, kalibrasyon işlemi sırasında enstrümanların mevcudiyeti ve likiditesi dikkate alınmalıdır.
Avrupa seçenekleri, özellikle en likit olanlar, egzotik türevleri fiyatlandırırken genellikle kalibrasyon için kullanılır. Bu seçim, likiditeleri ve riskten korunma amaçlarına uygunlukları tarafından yönlendirilir. Bununla birlikte, piyasada daha basit egzotik türevlerin bulunduğu ve likit olduğu durumlarda, riskten korunmayı dengelemek için bu araçlar tercih edilebilir.
Genel olarak egzotik türevler için kalibrasyon modelleri karmaşık olabilir. Bu gibi durumlarda, standart bir yaklaşım, modeli Avrupa seçeneklerine göre kalibre etmek ve en kritik bölge olduğu için en uygun noktada iyi bir uyum sağlamaya odaklanmaktır. Başabaş noktası, ima edilen oynaklık yüzeyinin diğer bölgelerindeki gülümsemelerin veya çarpıklıkların varlığına bakılmaksızın, piyasa ve model değerlerinin yakından hizalanması gereken seviyeyi temsil eder. Optimizasyon sırasında uygun fiyatlı seçeneklere ekstra ağırlık vermek, bu kritik bölgede iyi bir kalibrasyonun sağlanmasına yardımcı olur.
Kalibrasyon için amaç fonksiyonunu tanımlarken dikkate alınması gereken farklı yaklaşımlar vardır. Standart yaklaşım, kitapta açıklandığı ve 13 numaralı derste anlatıldığı gibi ağırlıklı bir hedef işlevinin kullanılmasını içerir. Bu işlev, tüm ilgili seçenek sürelerinin ve kullanım sürelerinin toplanmasını, her terime ağırlıkların (Omega olarak gösterilir) uygulanmasını ve farkın karesinin alınmasını içerir. Piyasa fiyatları ile model fiyatları arasında. Amaç, bu farkı en aza indiren model parametrelerini (Theta) bulmak ve böylece piyasadaki opsiyon fiyatlarını eşleştirmektir.
Ağırlık işlevi (Omega) bir ayarlama parametresi olabilir ve optimizasyon sırasında uygun fiyatlı seçeneklerin önceliklendirilmesine yardımcı olur. Opsiyon fiyatlarındaki küçük farklılıkların, zımni oynaklıklarda önemli farklılıklara yol açabileceğini not etmek önemlidir. Bu nedenle, tercih edilen bir yaklaşım, piyasanın oynaklık beklentilerini daha doğru bir şekilde yakaladıklarından, zımni dalgalanmalara dayalı olarak kalibre etmektir.
Ancak, ima edilen oynaklıkların hesaplanması, özellikle karmaşık fiyatlandırma modelleriyle uğraşırken hesaplama açısından pahalı olabilir. Bu gibi durumlarda, opsiyon fiyatlarının doğrudan amaç fonksiyonunda kullanılması yaygındır.
Amaç fonksiyonundaki ağırlıkların seçimi sübjektiftir ve kalibrasyonun özel gereksinimlerine ve amaçlarına bağlıdır. Tipik olarak, kritik bölgede daha iyi bir uyum sağlamak için başabaş seçeneklere daha yüksek ağırlıklar atanır. Zararsız ve kârlı seçeneklerin ağırlıkları, fiyatlama modelindeki veya istenen riskten korunma stratejisindeki önemlerine göre ayarlanabilir.
Amaç fonksiyonunu seçerken dikkate alınması gereken bir diğer husus, optimizasyon algoritmasının seçimidir. Diğerlerinin yanı sıra en küçük kareler, maksimum olasılık tahmini ve benzetilmiş tavlama gibi çeşitli optimizasyon algoritmaları mevcuttur. Algoritmanın seçimi, modelin karmaşıklığına, mevcut hesaplama kaynaklarına ve hız veya doğruluk gibi kalibrasyon işleminin istenen özelliklerine bağlıdır.
Bir fiyatlandırma modelini kalibre etmenin yinelemeli bir süreç olduğunu belirtmekte fayda var. İlk kalibrasyondan sonra, sonuçların kapsamlı bir analizini yapmak ve uyumun kalitesini değerlendirmek önemlidir. Bu analiz artık hataların, ima edilen geçici gülümseme/eğilme modellerinin ve diğer teşhislerin incelenmesini içerebilir. Kalibrasyon istenen kriterleri karşılamıyorsa, daha fazla ayarlama ve yineleme gereklidir.
Ek olarak, bir modeli kalibre ederken, kalibrasyon sonuçlarının sağlamlığını dikkate almak önemlidir. Sağlamlık, kalibre edilmiş parametrelerin farklı piyasa koşullarındaki istikrarını ifade eder. Kalibre edilmiş parametrelerin bir dizi piyasa senaryosu ve aracı için tutarlı ve makul sonuçlar üretip üretmediğini doğrulamak çok önemlidir.
Özetle, egzotik türevler için bir fiyatlandırma modeli kalibre edilirken şunlar önemlidir:
Bu ilkeler, egzotik türevler için fiyatlandırma modellerini kalibre etmek için bir temel sağlar, ancak kalibrasyon sürecinin büyük ölçüde belirli modele ve pazar bağlamına bağlı olduğunu unutmamak önemlidir.
Seçici seçenekleri nelerdir?
Seçici seçenekleri nelerdir?
Hesaplamalı Finans dersinin 13. dersinde tartışılan materyallere dayanan bu serinin son sorusuna hoş geldiniz. Bu soruda, Seçici seçeneklerini ve bunların finans mühendisliğindeki önemini keşfedeceğiz.
Seçici opsiyon, sahibine önceden belirlenmiş bir gelecekte bir alım opsiyonu ile bir satım opsiyonu arasında seçim yapma esnekliği sağlayan egzotik bir türev türüdür. Yatırımcının, bir alım veya satım opsiyonu alıp almama kararını gelecekte olan ve t0 zamanı olarak bilinen belirli bir tarihe kadar ertelemesine olanak tanır. Seçim yapmadan önceki bu ek süre, seçeneğe değer ve esneklik katar.
Seçici seçeneklerini daha iyi anlamak için, derste kısaca tartışılan diğer bazı egzotik türev türlerini özetleyelim. İlk olarak, nakit ya da hiç seçeneği olarak da bilinen ikili seçeneğimiz var. İkili opsiyonların farklı varyasyonları vardır, ancak genellikle vade sonunda hisse senedi fiyatına dayalı gösterge işlevleri içerirler. Vade sonunda hisse senedi fiyatı önceden belirlenmiş kullanım fiyatını (K) aşarsa, opsiyon sabit bir miktar (Q) öder. Gösterge fonksiyonunun beklentisi, hisse senedi fiyatının vade sonunda kullanım fiyatını aşma olasılığına eşittir.
Ardından, seçenekler üzerinde seçenekler olan bileşik seçeneklerimiz var. Bir bileşik opsiyon, sahibine gelecekte başka bir opsiyona girme hakkı sağlar. Bileşik bir alım opsiyonu söz konusu olduğunda, sahibi, belirli bir süre içinde (t0 zamanından T sermaye süresine kadar) bir dayanak varlık üzerinde bir alım opsiyonu satın alma fırsatına sahiptir. İçteki seçenek bu dönemdeki alım opsiyonunu temsil ederken, dıştaki opsiyon tüm aralığı kapsamaktadır. Bileşik seçenekler, ek isteğe bağlılık katmanları sunar ve genellikle karmaşık finansal senaryolarda kullanılır.
Şimdi, Seçici seçeneğini inceleyelim. Bileşik seçeneklere benzer şekilde, bir Seçici seçeneğinin iki ayrı dönemi vardır. t0 zamanında (gelecekte), yatırımcı bir alım opsiyonu mu yoksa bir satım opsiyonu mu alacağına karar verme yeteneğine sahiptir. Karar, altta yatan hisse senedinin beklenen davranışına dayanmaktadır. Hisse senedinin iyi performans göstermesi bekleniyorsa, alım opsiyonu muhtemelen daha değerli olacaktır. Tersine, hisse senedinin düşmesi bekleniyorsa, satım opsiyonu daha cazip olabilir. Seçici seçeneğinin değeri, daha sonraki bir tarihte bu iki seçenek arasında seçim yapma esnekliğinde yatmaktadır.
Anlamlı karar vermeye izin vermek için, Seçici seçeneğindeki t0 zamanının bugünün değil, gelecekteki bir zaman olduğuna dikkat etmek önemlidir. t0 şimdiki zamana ayarlanırsa, Seçici seçeneği önemsiz bir alıştırma olur. Seçici seçeneği, gelecek dönem için bir sözleşme yapma fırsatı sağlar ve ayrıca, dayanak hisse senedi o zamana kadar önemli bir değer kazanmışsa, piyasada işlem görebilir.
Seçici opsiyonlar, opsiyon üzerindeki opsiyonların finansal türevlerde kullanıldığı bir tür gerçek opsiyon olarak görülebilir. Yatırımcılara daha fazla esneklik ve piyasa koşullarına uyarlanabilirlik sunarak onları çeşitli yatırım stratejileri ve risk yönetimi amaçları için uygun hale getirir.
Sonuç olarak, Seçici opsiyon, yatırımcıya önceden belirlenmiş bir gelecekte (t0) bir alım opsiyonu ile bir satım opsiyonu arasında seçim yapma hakkı veren egzotik bir türevdir. Bu esneklik değer katar ve yatırımcının yatırım stratejisini piyasa beklentilerine göre ayarlamasına olanak tanır. Ek sürenin (t0) varlığı, Seçici seçeneğini diğer seçenek türlerinden ayırır. Opsiyonlar üzerindeki opsiyonlar da dahil olmak üzere bileşik opsiyonlar, Seçici opsiyonlarla yakından ilişkilidir ve gerçek opsiyonlarda ve karmaşık finansal senaryolarda sıklıkla kullanılır.
Orta Frekans Ticaretine Giriş: Milisaniyeler İçinde Ticaret
Orta Frekans Ticaretine Giriş: Milisaniyeler İçinde Ticaret
Kantitatif ticarette önde gelen bir figür olan Dr. Ernest Chan, orta frekanslı ticaretin (MFT) önemine ve 2010'daki ani çöküşü anlamadaki rolüne ışık tutuyor. tüm tüccarlar, emir vermek için doğru ticaret yerlerini seçmenin önemini vurgulayarak farkında olmalıdır. Tüccarların karanlık havuzların işleyişini anlamanın yanı sıra ioc ve ISO siparişleri gibi karmaşık sipariş türlerine aşina olmaları gerektiğinin altını çiziyor. Tüccarlar, komisyoncularının emir yönlendirme uygulamalarını aktif olarak sorgulamalı ve bunun kendi çıkarlarına uygun olup olmadığını değerlendirmelidir.
Açıklığa kavuşturmak için Dr. Chan, MFT'yi bir ila 20 milisaniye gecikmeyle işlem yapmak olarak tanımlıyor ve bu da gün içi ticaret yapan tüm tacirlerin bu kategoriye girdiğini öne sürüyor. Bu nedenle, tacirlerin özel emir türlerinin nüanslarını kavraması, emir yürütme stratejilerini optimize etmesi ve potansiyel kar kaybını önlemek için emirlerinin etkisini en aza indirmesi elzem hale geliyor. MFT, tüccarların yüksek frekanslı tüccarlar ve bunun sonucunda ortaya çıkan zayıf defter likiditesinden kaynaklanan zorlukları aşması gereken gün içi ticaret alanında faaliyet göstermektedir. Özellikle, ABD Hisse Senedi Piyasası, 2010'dan bu yana HFT faaliyetlerinde bir artışa tanık oldu ve bu durum, tacirlerin piyasa mikro yapısını ve bunun ticari karları üzerindeki etkisini anlamasını gerektirdi.
Oldukça likit ABD Hisse Senedi Piyasasında işlem yapmanın karmaşıklığı, Dr. Chan tarafından daha ayrıntılı olarak inceleniyor. Çeşitli sipariş türleri ve yönlendirme yöntemleri, bir tüccarın karlılığını önemli ölçüde etkileyebilir. Ayrıca, belirli emirlerin yerine getirilmesi, kişinin niyetini yanlışlıkla başkalarına açıklayarak bilgi sızıntısına yol açabilir. Dr. Chan, ani çökmeler, likidite çekme ve yasa dışı piyasa manipülasyonu dahil olmak üzere tacirlerin karşılaştığı ek zorlukların altını çiziyor. HFT faaliyetinin likidite üzerindeki etkisini göstermek için Interactive Brokers'tan bir ekran görüntüsü kullanarak şaşırtıcı bir örnek sunuyor. Apple gibi oldukça likit hisse senetleri bile, piyasa yapıcıların HFT'ler tarafından sömürüden kaçınma çabaları nedeniyle işlem günü boyunca yalnızca 100 hisse senedinin en yüksek likiditesini gösteriyor ve bu da genel likiditenin azalmasına neden oluyor.
HFT, piyasa yapıcılar ve piyasa likiditesi arasındaki etkileşim ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Dr. Chan, piyasa yapıcıların, HFT'ler tarafından oynanan oyunlar nedeniyle, mali kayıplara yol açabilecek hızlı uygulama korkusuyla, sipariş defterinin en üstüne büyük siparişler vermekten kaçındıklarını açıklıyor. Ek olarak, likiditenin önemli bir kısmı karanlık havuzlarda gizli kalır ve bu da alım satım stratejilerini etkili bir şekilde yürütmek için yeterli likidite olup olmadığını değerlendirmeyi zorlaştırır. Dr. Chan, ABD hisselerinin yaklaşık üçte birinin karanlık havuzlarda alınıp satıldığına ve bunun tacirler için likidite değerlendirmesini daha da karmaşık hale getirdiğine dikkat çekiyor. Tartışma, bir siparişin diğer sipariş defterini süpürürken bir mekanda kalabildiği flaş çökmelerinde ISO sipariş tipinin rolüne değiniyor. Piyasa yapıcılar, sipariş akışındaki toksisiteyi tespit ettikten sonra fiyatların dramatik bir şekilde düşmesine neden olabilir.
Video ayrıca, yasa dışı ticaretten hüküm giymiş bir Birleşik Krallık perakende tüccarını içeren bir dava ve borsa çökmelerine yol açabilecek sahtekarlık kavramı da dahil olmak üzere çeşitli ticaret uygulamalarına ve sektör sorunlarına değiniyor. Konuşmacı, karanlık havuzlarla ilişkili kusurları ve olası manipülasyonları araştırıyor. Ayrıca, gecikmeyi azaltmak ve yüksek frekanslı ticareti optimize etmek için ortak yerleşim, doğrudan acente erişimi ve yüksek performanslı ticaret platformları gibi fiziksel altyapının önemi vurgulanmaktadır.
Ayrı bir bölümde konuşmacı, ticarette emir akışının önemini vurgulamaktadır. Her ticaret, bunun bir alış mı yoksa satış mı olduğunu gösteren bir yön taşır. Bu yönlü bilgi, değerli bir ticaret sinyali olarak hizmet edebilir. Dr. Chan, MFT'nin yüksek frekanslı tüccarlar veya belirli pazarlarla sınırlı olmadığını, ani çökmeler sırasında kayıpları önleyebileceği ve fırsatlar sunabileceği için tüm tüccarları ilgilendirdiğini açıklıyor. Bu bölüm, milisaniye cinsinden alım satıma ilişkin yaklaşan bir kurs hakkında bir duyuru ile sona eriyor.
Video, izleyicilere sağlanan %75'lik cömert bir indirim kuponu koduyla tanıtılan algoritmik ticaret stratejileri üzerine yeni bir kursu tartışmaya devam ediyor. Kurs, Phi kursu öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilgilenen katılımcılar için ek %15 indirim sunar. Konuşmacı daha sonra, Dr. Chan'ın izleyicilerden gelen çeşitli soruları yanıtladığı bir Soru-Cevap oturumuna geçer.
Bir soru, komisyoncuların emirleri Ulusal En İyi Teklif ve Teklife (NBBO) veya doğrudan borsaya yönlendirme gerekliliğiyle ilgilidir. Dr. Chan, karanlık havuzlara herkesin erişebileceğini ve tacirlerin simsarlarından emirleri belirli karanlık havuzlara yönlendirmelerini isteyebileceğini açıklıyor. Ayrıca, düşük gecikmeye izin veren bir veri merkezinde ortak konumlandırmanın yaygın olarak inanıldığı kadar pahalı olmadığını ve perakende tüccarların düşük gecikmeli ticaretten faydalanmasını mümkün kıldığını açıklıyor.
Dr. Chan, makine öğreniminin MFT üzerindeki etkisini araştırıyor ve üst düzey strateji geliştirme için verilerin işlenmesinde yararlı olabilse de yürütme stratejileri için önemli faydalar sağlamayabileceğini belirtiyor. Emirlerin manipüle edilmesini içeren sahtekarlık ile yalnızca gerçekleştirilen işlemlere ve bunlara karşılık gelen satın alma veya satma direktiflerine odaklanan sipariş akışı arasında ayrım yapar.
Tartışma, düzen akışının bir gösterge olarak ölçülmesine ve karanlık havuzların yaratılmasına değiniyor. Dr. Chan, sipariş akışını ölçmenin en kolay yolunun, her ticaret için agresif bayrağı içeren verilere erişmek olduğunu öne sürüyor. Ek olarak, karanlık havuzların genellikle büyük aracı kurumlar ve piyasa yapıcılar tarafından oluşturulduğunu açıklıyor.
Soru-Cevap oturumu, Dr. Chan'ın izleyicilerin çeşitli sorularını yanıtlaması ile devam ediyor. Emir akışını analiz ederken sahte veya amaçlanmayan limit emirlerini belirleme konusunda fikir veriyor, matematik ve finans geçmişi olan kişiler için Irene Aldridge'in "Algoritmik ve Yüksek Frekanslı Ticaret" kitabını tavsiye ediyor ve ücretsiz veya ucuz bar verilerini veya düşük frekanslı ticaret için birden fazla sağlayıcı. Ayrıca, her yürütme belirli bir ticaret yerinde gerçekleşirken, toplu ticaret verilerinin farklı borsalardan alım satımları içerdiğini de açıklıyor.
Video ayrıca, toplu sipariş akışından elde edilen sinyallerin gücünü analiz etme ve bir perakende tüccar olarak karanlık havuzlara erişme hakkındaki soruları da ele alıyor. Toplam sipariş akışına dayalı ticaret kararları vermeden önce kapsamlı sinyal değerlendirmesinin önemi vurgulanmaktadır. Ayrıca konuşmacı, piyasa etkisini doğru bir şekilde belirlemek için borsalardan eksiksiz bir sipariş günlüğü beslemesi almanın gerekliliğini vurguluyor.
Bir izleyici sorusu, sipariş akışı ile hacim arasındaki ilişki ve karanlık havuzların bu ilişkiyi nasıl etkilediği konusunu gündeme getiriyor. Dr. Chan, sipariş akışının ve hacminin farklı ölçüler olduğunu, sipariş akışının bir işaret (pozitif veya negatif) taşıdığını, ancak hacmin taşımadığını açıklıyor. Sonuç olarak, belirli bir süre boyunca toplam sipariş akışı, karşılık gelen hacme kıyasla önemli ölçüde daha küçük bir sayı verebilir, çünkü zıt işaretli siparişler birbirini iptal eder. Konuşmacı, karanlık havuzların sipariş akışı oluşturmadığını ve hacim verilerinin karanlık havuz etkinliğine ilişkin içgörü sağlamadığını iddia ediyor.
Video, takviyeli öğrenmenin MFT'deki potansiyel uygulamasına ilişkin bir soruyla sona eriyor. Dr. Chan, birçok kişinin zaten bu tekniği kullandığını doğruluyor ve sektördeki gelişmelerden haberdar olmanın öneminin altını çiziyor.
Video, MFT, ticaret üzerindeki etkisi, tüccarların karşılaştığı zorluklar ve ticaret performansını optimize etmeye yönelik stratejiler hakkında değerli bilgiler sunuyor. Soru-Cevap oturumu, izleyicilerin sorularını yanıtlayarak ve tartışılan konuları genişleterek çeşitli yönler hakkında daha fazla netlik sağlar.