04. Európai és amerikai részvény és deviza opciók (Matlab és Refinitiv Eikon) - Bef. 2 (2021)
Preber si túto prednášku so svojou AI
Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.
Zhrnutie prednášky
Prednáška sa venuje oceňovaniu európskych a amerických akciových a menových opcií pomocou Black-Scholesovho modelu v Matlabe a v platforme Refinitiv Eikon. Black-Scholesov vzorec vyžaduje spotovú cenu, realizačnú cenu, čas do vypršania, bezrizikovú sadzbu a volatilitu; jeho slabinou je predpoklad normálneho rozdelenia bez extrémnych pohybov, čo ilustruje krach fondu Long-Term Capital Management v roku 1998. Lektor si vzorec naskriptuje v Matlabe, vyskúša call a put opciu a potom ju porovná s opciou na akcie Tesly z Eikonu, kde implikovaná volatilita (okolo 47,8 %) dáva inú cenu než historická (okolo 53,6 %). Na zlepšenie odhadu sa napokon kalibruje GARCH model na historické výnosy Tesly, aby sa získala aktuálna podmienená volatilita.
- - Black-Scholesov model je najjednoduchší a najrobustnejší spôsob oceňovania opcií, vhodný na testovanie pred modelmi ako Heston.
- - Vstupy modelu: spotová cena, realizačná cena, čas do expirácie v rokoch, bezriziková sadzba, volatilita (smerodajná odchýlka) a dividenda.
- - Slabinou modelu je predpoklad normálneho rozdelenia bez extrémnych pohybov, čo viedlo ku krachu LTCM v roku 1998.
- - Pri skriptovaní v Matlabe treba dať pozor na jednotky: čas v rokoch, sadzby a volatilita v desatinnom tvare, nie v percentách.
- - Eikon zobrazuje implikovanú volatilitu spätne vypočítanú z trhových opcií, ktorú v Matlabe nemožno priamo odhadnúť.
- - Cena call opcie na Teslu s historickou volatilitou vyšla približne 14,6, čo sa líši od ceny z Eikonu.
- - Ako alternatíva sa kalibruje GARCH model na logaritmické výnosy Tesly, aby sa získala podmienená volatilita bližšia k trhovému očakávaniu.
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
nechodím na prednášky