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Bkc forex (vermelho) e preços Vix (preto). A seleção de recursos é uma parte importante da modelagem preditiva. A compactação de recursos geralmente é feita usando a Análise de componente principal (PCA). O PCA é amplamente utilizado em finanças quantitativas. Uma carteira de investimentos de títulos com fluxos de caixa futuros é sensível a mudanças nas taxas de juros para diferentes vencimentos.

Matt weller forex desejarmos estimar o risco do portfólio usando um número menor de fatores, podemos usar o PCA. Ao executar o PCA em movimentações históricas da taxa de juros para o conjunto relevante de vencimentos, pode-se selecionar os primeiros n bkc forex que explicam a maior parte da variação nos dados (ver [1], capítulo 2, onde o PCA é realizado usando uma matriz de covariância de taxa curta movimentos). Outro exemplo é em moeda estrangeira.

A precificação e gestão de risco de derivativos de câmbio utiliza volatilidade superficial. Uma superfície de volatilidade oficina de negociação forex mumbai um par de moedas mostra como as volatilidades implícitas variam em termos de calculadora forex absa rentabilidade e maturidades.

Um bom exemplo do uso de PCA em risco financeiro é reduzir a estrutura de superfície de volatilidade na dimensão de maturidade para um único fator que é o mais responsável pela variação nos lucros e perdas. O valor em risco é uma forma de capitalização de risco de mercado.

Um método popular para calcular o valor em risco é através da reavaliação de uma carteira sob um conjunto de movimentos de preço e volatilidade. Ao lidar com derivativos que são chamados de "dependentes de trajetória" (por exemplo, opções asiáticas), é necessário considerar toda a estrutura de prazos de volatilidade em oposição a uma volatilidade com um único teor.

Entretanto, aplicar movimentos a todas as volatilidades é computacionalmente caro. Uma solução é usar a saída do PCA para reduzir a estrutura do termo. Modelagem Paramétrica e Monte Carlo. Os métodos Monte Carlo (MC) são amplamente utilizados no aprendizado de máquina. Tomemos, por exemplo, gerando distribuições de propostas ou simulando experiências para aprender a política ótima no aprendizado por reforço.

MC é usado extensivamente em finanças quantitativas. Os derivativos financeiros de precificação podem ser amplamente divididos em encontrar expectativas analiticamente ou por meio de uma simulação.

A simulação é feita frequentemente usando o MC. Assume-se que a dinâmica do subjacente segue um processo estocástico, como o Movimento Browniano Geométrico. Os preços simulados tornam-se insumos em uma função de pagamento e a remuneração média descontada determina o preço do derivativo. Veja [3] para uma excelente fonte sobre este assunto. Figura 2. Exemplo de implementação do Python de precificação de uma opção de compra em um estoque básico subjacente simples usando a simulação de preço terminal do Black-Scholes e Monte Carlo. Em risco, modelar o valor em risco pode ser dividido em métodos que usam dados históricos para calcular movimentos de mercado ou usar alguma forma de aproximação paramétrica para a distribuição de movimentos de preço.

MC pode ser usado para simular essa distribuição. Outro uso importante da simulação de MC pode ser encontrado na medição de risco de crédito de contraparte. Os preços dos instrumentos dentro de uma carteira são simulados até o vencimento dos contratos. A exposição futura potencial é uma perda possível a um determinado nível de confiança devido a incumprimento da contraparte. Veja [4] como uma ótima fonte sobre este tópico. Figura 3. Ilustração do cálculo da exposição futura potencial. Os exemplos aqui apresentados estão apenas arranhando a superfície da quantidade de modelagem sobreposta entre os dois campos; modelagem probabilística histórica e baseada em simulação está no coração de ambos.

O gerenciamento de riscos operacionais e de conformidade é uma área em rápido crescimento, onde ferramentas quantitativas estão encontrando novas aplicações. Modelos robustos de aprendizado de máquina e ciência de dados estão ajudando as instituições financeiras a entender melhor a natureza das perdas operacionais e garantir a conformidade com as regulamentações. Métodos para detecção de anomalias, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem estão sendo usados e confiáveis. [1] Carol Alexander, Análise de Risco de Mercado, Modelos de Valor em Risco (volume 4).

John Wiley amp; Sons, Ltd. 2008 [2] John Y. Campbell e outros, The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, 1997. [3] Paul Glasserman, Métodos de Monte Carlo em Engenharia Financeira, Springer, 2004. [4] Jon Gregory. Risco de crédito de contraparte, o novo desafio para os mercados financeiros globais.

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