Parametrização de estratégia de covered calls no mercado de dólar futuro utilizando simulação

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Kajiya, Wagner Akio Shimada
Orientador(a): Maiali, André Cury
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Mercado de opções
Método de Monte Carlo
Aprendizado do computador
Árvores de decisão
Palavras-chave em Inglês:
Options
Covered call
Monte Carlo
Machine learning
Decision tree
Random forest
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/32905
Resumo: Este trabalho tem como foco estudar algumas possíveis variáveis que determinaram que uma estratégia de covered call fosse vencedora . A principal idéia é utilizar algoritmos de machine learning para encontrar pontos de entrada para a execução da estratégia. Os algoritmos escolhidos foram Decision Tree e Random Forest. A maioria das informaçoes de entrada serão compostas por algumas variáveis disponíveis em plataformas de provedores de dados de mercado. Um dos dados que comporão a base que alimentará os algoritmos é o retorno esperado, estimado a partir do método de Monte Carlo onde serão geradas diferentes trajetórias de preço que obedecem o movimento browniano geométrico. Para criar as trajetórias será usada a volatilidade implícita nas opções como estimador para a volatilidade realizada futura.
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Para criar as trajetórias será usada a volatilidade implícita nas opções como estimador para a volatilidade realizada futura.The dissertation aims to study the drivers which could lead to a winning covered call strategy. The main idea is to use machine learning algorithms to find entry points for the execution of said strategy. Decision tree and Random Forest algorithms were chosen for this task. Most of the input information is available in market data providers´ platforms. One of the input variables will be the expected return . It will be estimated with a Monte Carlo method where the different price trajectories follow the rules of a classical Geometric Brownian Motion. To create these trajectories the implied volatility from options will be used as a proxy for the future realized volatility.porOptionsCovered callMonte CarloMachine learningDecision treeRandom forestMercado de opçõesMétodo de Monte CarloAprendizado do computadorÁrvores de decisãoEconomiaMercado de opçõesMonte Carlo, Método deAprendizado do computadorÁrvores de decisãoVolatilidade (Finanças)Parametrização de estratégia de covered calls no mercado de dólar futuro utilizando simulaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84707https://repositorio.fgv.br/bitstreams/f20aea7e-1398-4115-8ec3-e80b4fef860f/downloaddfb340242cced38a6cca06c627998fa1MD54ORIGINALDissertação Wagner Kajiya Versão Final.pdfDissertação Wagner Kajiya Versão 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