[알고리즘 트레이딩/전략편] 18. 옵션의 변동성 매매 : Volatility Trading (1)

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (18) 옵션의 변동성 매매 : Volatility Trading (1) (시간가치의 변화)변동성 (Volatility)은 옵션에서 대단히 중요한 요소 중에 하나이다. 옵션의 가치는 기초자산 가격의 변화뿐만 아니라 기초자산의 변동성에 따라 결정된다. 변동성이 높을 때는 옵션이 행사될 기대감이 높아지므로 옵션의 가치는 상승한다. 따라서 기초자산 가격의 예측을 통한 옵션의 방향성 매매 (Naked or Uncovered Trading) […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (17) 옵션의 통계적 차익거래 : Skewness and Kurtosis Trades (3) (확률분포의 변화 관찰)지난 시간에 살펴본 옵션의 확률분포 (SPD : State Price Density)가 시간에 따라 어떻게 변화되는지 관찰해 보았다. 지난 시간에 확인한 SPD는 2012.4.20일 데이터로 아래와 같은 분포를 하고 있었다. 전체적으로는 첨도 (Kurtosis)가 높았으며, 콜옵션 270.0과 풋옵션 267.5의 기대확률이 상대적으로 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (16) 옵션의 통계적 차익거래 : Skewness and Kurtosis Trades (2) (기초자산과 옵션가격의 확률분포 추정 )이전 포스트의 논리를 확인해 보기위해 실제 옵션시장의 데이터를 이용하여 기초자산의 확률분포 (HV-SPD)와 옵션의 시장가격 확률분포 (IV-SPD)를 구해 보았다. 시장 데이터는 2012년 4월 20일 11:26:00 ~ 15:00 까지 관찰한 데이터를 이용하였으며, 실시간으로 변화를 관찰한 것이 아니라 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (15) 옵션의 통계적 차익거래 : Skewness and Kurtosis Trades (1) (옵션의 프리미엄과 기대손익과의 관계)이전 포스트에서는 옵션의 행사가별 가격관계를 이용하여 무위험 차익거래 기회가 존재하는지 살펴보았고, 거래가 활발한 등가격 (ATM)에서는 무위험 차익거래 기회가 발생하지 않음을 확인해 보았다. 이번 시간에는 무위험은 아니더라도 유리한 지점을 포착하여 포지션을 진입하는 통계적 차익거래에 대해 살펴보도록 하겠다. […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (14) 옵션의 행사가격 차익거래 : Strike Arbitrage (3) 지난 시간에는 옵션의 각 행사가격별로 적정시장가 궤도를 육안으로 확인해서, 장중에 차익거래가 가능한 괴리가 존재하는지 여부를 확인해 보았다. 이번 시간에는 지난 시간에 수집한 로그 파일을 분석하여 옵션의 시장가 괴리 여부를 자세히 분석해 보도록 한다. 로그 파일은 등가격 (ATM), 등가격의 부근 (Near the Money), […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (13) 옵션의 행사가격 차익거래 : Strike Arbitrage (2) 지난 시간에 생각해 본 옵션의 행사가격별 차익거래 전략을 분석해 보기위해 데이터를 수집해 보았다. 전 행사가격에 대해 현재가를 스캔하여 차익거래가 가능한 가격 괴리가 실제로 발생하는지 확인해 보았다. 아래 그림은 콜옵션과 풋옵션의 전체 행사가 25개 종목 (2012년 4월 9일 현재)에 대해 실시간으로 현재가를 […]

이전 포스팅을 따라서 Anaconda와 tensorflow-gpu를 설치했다면, 로컬 가상환경에서 특정 환경을 생성하고 Pycharm에서 개발환경을 변경해가면서 개발 및 테스트를 해볼 수 있습니다. 이에 대한 문의도 주시고 계시고, 관련 포스팅이 없는거 같아서 올려보겠습니다. 이미지들은 클릭하면 확대됩니다. 처음 설치시 처음 설치하시는 분들은 아래 링크의 포스팅을 먼저 봐주세요 Window 에서 tensorflow-gpu 설치하기 Anaconda prompt를 실행 먼저 기본적인 설치가 되었다면 Anaconda prompt를 […]

설치되어 있는 텐서플로우 버전을 확인하는 방법입니다. $ python > import tensorflow as tf > tf.__version__ ‘0.12.1’ 정식버젼 업그레이드 했더니 안되는 것이 많아서 당분간은 두가지 버전 다 사용해야 할 것 같습니다. 출처: http://daeson.tistory.com/295?category=667612 [대소니]

Tensorflow v0.12 부터 Windows 지원 이번에 업데이트가 된 TensorFlow v0.12.0 RC1 에서부터 windows OS에서도 Tensorflow를 사용이 가능하도록 지원이 되었습니다. (현재 2017년 7월 최신버전은 1.2버전입니다) https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html?1480466252369=1 아주 편리하고 쉽게 설치가 가능해졌고, Nvidia 그래픽 카드를 이용한 GPU도 마음것 사용이 가능하게 되었습니다. 이제부터 Windows 로컬 PC에 설치하는 방법에 대해서 정리를 해보겠습니다. 사진들은 클릭하면 확대됩니다. 설치준비 – 파일 다운로드 ANACONDA3 4.2.0 : https://www.continuum.io/downloads#windows 아나콘다 […]

이번에는 텍스트로 사용되는 언어를 처리하는(Language Processing) 방법에 대한 튜토리얼을 살펴보겠습니다. 이번 튜토리얼의 링크는 다음과 같습니다 원문 : https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html 한글 : https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/tutorials/word2vec/ 소스 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.11/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py Distributional hypothesis 언어를 이해하기 위해서 사용되는 가장 기본적인 단위는 바로 단어입니다. 이 단어들이 의미있게 구성이 되어 하나의 문장을 이루게 되지요 이러한 단어들은 어떤 의미를 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 우리가 이해가 위해서도 단어가 어떤 의미를 […]