波动率套利与波动率预测技术
📚 共计 30 章节
第01章
波动率基础
什么是波动率?历史波动率与隐含波动率的定义与区别。
核心概念
入门
第02章
波动率曲面
波动率微笑与倾斜现象,曲面构建方法。
曲面
结构
第03章
GARCH模型家族
GARCH(1,1)模型原理与Python实现。
时间序列
Python
第04章
EGARCH模型
非对称波动率建模,杠杆效应的捕捉。
非对称
杠杆
第05章
波动率预测评估
RMSE、MAE、QLIKE等损失函数。
评估指标
损失函数
第06章
隐含波动率提取
BS公式反推,牛顿法与二分法实现。
数值方法
期权
第07章
波动率套利策略基础
Delta中性对冲原理,做多/做空波动率。
套利
Delta中性
第08章
方差互换与波动率互换
产品结构、定价与对冲。
衍生品
互换
第09章
VIX期货与ETN
VIX计算原理,期货期限结构,交易策略。
VIX
期货
第10章
波动率均值回归策略
基于Z-score的入场信号设计。
均值回归
Z-score
第11章
波动率择时
利用波动率预测信号进行方向性交易。
择时
预测信号
第12章
跨资产波动率套利
股票与期权、不同到期日之间的套利。
跨资产
套利
第13章
HAR-RV模型
异质自回归已实现波动率模型。
已实现波动率
HAR
第14章
已实现波动率与已实现核
高频数据下的波动率估计。
高频
核估计
第15章
跳跃检测与波动率分解
BNS检验,连续与跳跃成分分离。
跳跃
BNS
第16章
随机波动率模型
Heston模型原理与参数校准。
随机波动率
Heston
第17章
SVI参数化
随机波动率微笑模型,曲面拟合。
SVI
曲面拟合
第18章
PCA与波动率曲面降维
主成分分析在曲面动态中的应用。
PCA
降维
第19章
机器学习预测波动率
随机森林与XGBoost在波动率预测中的应用。
机器学习
XGBoost
第20章
LSTM与波动率预测
循环神经网络在时序预测中的实战。
LSTM
深度学习
第21章
波动率预测特征工程
技术指标、市场微观结构特征构建。
特征工程
微观结构
第22章
期权组合的希腊字母风险管理
Delta、Gamma、Vega敞口监控。
希腊字母
风控
第23章
Gamma Scalping策略
利用Gamma交易实现波动率套利。
Gamma
Scalping
第24章
波动率套利的资金管理
凯利公式与风险预算。
资金管理
凯利公式
第25章
回测框架搭建
波动率策略的回测注意事项与偏差修正。
回测
偏差修正
第26章
事件驱动与波动率
财报发布、宏观数据对波动率的影响。
事件驱动
宏观
第27章
波动率套利中的交易成本
滑点、手续费对策略的影响。
交易成本
滑点
第28章
实盘交易系统架构
数据流、信号生成、执行与风控。
系统架构
实盘
第29章
波动率套利的心理陷阱
过度交易、恐惧与贪婪的管理。
交易心理
行为金融
第30章
综合实战项目
构建一个完整的波动率套利策略系统。
实战
综合项目