TwiScan
人気
コミュニティ
アカウントコレクション
ログイン
登録
English
日本語
한국의
简体中文
繁体中文
登録して招待リンクを共有すると、動画再生報酬と紹介報酬を獲得できます。
今すぐ登録
Jeff Liang
@JeffLia12309881
参加 June 2020
0
フォロー中
0
ファン
Jeff Liang
@JeffLia12309881
2026.08.05 15:50
以下是我整理的对Sepp 2014讲座的蒙特卡洛模拟分析的注解。在GreeksLive SABR Backtest中,尽管不是蒙特卡洛模拟,而是真实路径历史回测,我们采用了相同的方法论。 注解:在蒙特卡洛模拟中,作者把每一天的对冲头寸都重新“滚动”成标准化的新头寸,从而让来自不同交易日、不同模拟路径的盈亏(P&L)具有可比性和统计可加性。 到期时间同质性(maturity-time homogeneous) 每天结束时,作者都会把当前头寸平仓,然后立即开一个新的1个月期限的头寸。 因此,无论今天是模拟的第1天还是第100天,每次开仓时的“剩余期限”都完全一样。 这样不同天数产生的P&L就不会因为“剩余时间长短不同”而产生系统性差异。 行权价空间同质性(strike-space homogeneous) · 跨式期权(straddle)始终开成平值(ATM)。 · 风险反转(risk-reversal)始终开成相对当前远期的固定百分比行权价(例如99%和101%)。 因此,每次开仓时,行权价相对于当前价格的“位置”是完全相同的。 这样不同天数、不同路径的P&L就不会因为“绝对行权价不同”或“虚值程度不同”而产生差异。 因为满足了上述两个同质性,作者就可以把: 成百上千条模拟路径 每条路径上的所有交易日 的每日P&L全部直接汇总在一起,进行统计推断(计算均值、波动率、夏普比率、回归归因等)。 如果不做这种标准化滚动,不同天数的头寸会有不同的剩余期限和不同的绝对行权价,P&L就会混杂各种异质性,统计结果就不稳健。
もっと見る
0
0
42
16
2
コミュニティへ転送
人気のあるユーザー
オリコンニュース
@oricon
1.9M ファン
New York Post
@nypost
4.2M ファン
TVer新着
@TVer_info
100.9K ファン
ツイッター速報〜BreakingNews
@tweetsoku1
256.8K ファン
吴说区块链
@wublockchain12
181.5K ファン
Reuters
@Reuters
26.4M ファン
First Squawk
@FirstSquawk
569.4K ファン
ファミ通.com
@famitsu
1.4M ファン
Bloomberg
@business
10.5M ファン
モデルプレス
@modelpress
2.1M ファン
PR TIMESテクノロジー
@PRTIMES_TECH
28.3K ファン
billboard
@billboard
16.8M ファン
一劍浣春秋
@chee828
231.9K ファン
MANTANWEB/毎日キレイ
@mantanweb
68.9K ファン
Yahoo!ニュース
@YahooNewsTopics
2.1M ファン