Financial Derivatives (N1559) – Spring 2024 Seminar Questions Week 4

Java Python Financial Derivatives (N1559) – Spring 2024

Seminar  Questions  Week 4

Please work through the seminar questions BEFORE attending the seminar. Solutions to the questions will be provided on Canvas. If you would like to discuss any of the Quiz questions in the seminar, please email your tutor which details of which questions you would like to be covered.

1.  (JC  16.12)   It  it true that the lower the exercise price, the more valuable the call?  Explain your answer.

2.  (HSBC  Buffered Strategies)   Reconstruct the payoff diagrams of the two trading strategies mentioned in the HSBC structured product brochure, i.e., the buffered index notes, and the buffered “AMPS”.

3.  (JC 16.1)  Use the following data for European options:  Call price = $5, risk-free continuously compounded interest rate r = 5% per year, stock price S = $55, strike price K = $55, time to maturity T = 1 month.

If the quoted put price is pQ  = $9, show how to capture arbitrage profits in this market.

4.  (JC 16.15)&n Financial Derivatives (N1559) – Spring 2024 Seminar Questions Week 4 bsp; Can you make arbitrage profits from the European call prices in the table below? If so, give two such examples of arbitrage, neatly showing the portfolio construction as well as the various cash flows. The stock price is $40.

Strike Price               Expiration Month

April          July         September

35                 1             6                   3

40                 2             5                   6

5.  (Data question) Download the excel file OptionQuotes.xls from Canvas. The file contains put and call option data for Apple (prices  are recorded on 30 December  2016). Answer the questions below (using Excel) and make reasonable assumptions if you need to (justify these), or add further realistic market data (if required).

(a)  Determine the moneyness of the options traded. Moneyness is defined as K/S and hence measures whether options are in-the-money or out-of-the-money (an at-the-money options has a moneyness of one). Which options are most liquid on the day (most trading volume/dollar trading volume)?

(b)  What is the price of a long ATM straddle? Was the trade profitable?

(c)  Assume the options are European-style. vanilla options. Are there any violations of put-call parity in the data?  If so, do you think these violations are exploitable?

Now assume the options are of American type (equity options usually are)         

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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