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)         

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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