Gate.io研究院 | 风险对冲：期权交易的保护伞
【Gate.io研究院 | 风险对冲：期权交易的保护伞】1936年 ， 图灵提出著名的“图灵机”(TuringMachine)设想 ， 1950年10月其发表《机器能思考吗》的论文 ， 从此人类在AI研究的路上越走越深 。 从最早的感知机模型到目前热门的深度学习 ， 如何将AI应用到金融行业成为了目前讨论的热门话题 。 本文从期权的风险来源入手 ， 并详细地讲述了目前金融市场主流的风险对冲策略 。 由于期权收益与波动率变化高度相关 ， 为了较好的预测未来波动率的变化 ， 文本选择目前热门的神经网络模型对比特币价格波动率进行建模 ， 并且发现神经网络模型可以对波动率预测取得一定的效果 。
本文要点总结
资本市场中期权风险来源——市场判断与模型不一致性问题 。
风险对冲常用策略 ， 卖家常使用止损交易策略来对冲现货标的物价格波动 ， 而买家则更多使用Delta与Delta-Gamma中性策略 ， 从而可以做到短期内无论价格上涨或者下跌 ， 投资者都可以获得正收益的期权组合 。
通过使用LSTM模型对比特币历史价格数据建模 ， 我们发现对于价格走势波动比较大的部分 ， 预测的结果并不能很好地进行表现 ， 不过预测结果和测试集真实值的整体趋势还是很接近 ， 一定程度上可以作为期权交易的参考依据 。
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