[공지]Gate.io 연구원- 리스크 헤징--옵션 거래의 보호막

1936년 튜링은 유명한 튜링머신(Turing Machine) 구상을 제시했으며, 1950년 10월에 "생각하는 기계" 논문을 발표했습니다. 사람들이 AI 연구에 많은 관심을 두게 되었습니다. 최초의 감지 모델부터 현재 연구까지 AI를 금융업계에서 어떻게 활용할지 부분은 현재 이슈가 되었습니다. 본 연구 보고서에서 옵션 리스크 출처부터 현재 금융 시장의 주요 리스크 헤지 전략을 자세하게 설명했습니다. 옵션 수익 및 변동률 변화는 깊은 관련이 있기 때문에 미래 변동률 변화를 더 정확하게 예측하기 위해 본 연구서는 현재 핫한 신경망(neural network) 모델이 비트코인 가격 변동률 대비 모델을 구축해 신경망 모델이 변동률 예측에 일정한 효과가 있는 것을 발견했습니다.

본 연구서 요점:
-자본 시장 중에서 옵션 리스크의 출처--시장 판단 및 모델의 불일치성 문제
-리스크 헤징 상용 전략 매도자가 손절 거래 전략을 사용해 현물 목표의 물건가격 변동을 헤징하여 매수자가 Delta 및 Delta-Gamma 중성 전략을 더 많이 사용하여 단시간 내에 가격이 상승하거나 하락하여도 투자자가 수익의 옵션 조합을 얻을 수 있습니다.
-LSTM 모델을 사용하여 비트코인의 역사적인 가격 데이터 모델 구축을 통해 가격 추세 변동이 큰 부분에 대해 예측 결과가 정확하게 표현되지 않지만, 예측 결과 및 예측 수집 진실수치(verity value)의 전체적인 추세가 가깝다는 점을 발견할 수 있으며, 어느 정도 옵션 거래의 참고 근거가 될 수 있습니다.

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Gate.io
2020년 7월 26일