您的浏览器禁用了JavaScript(一种计算机语言,用以实现您与网页的交互),请解除该禁用,或者联系我们。[中国银河]:DQN模型实现的股指期权动态复制方法与应用——以沪深300指数为例 - 发现报告
当前位置:首页/其他报告/报告详情/

DQN模型实现的股指期权动态复制方法与应用——以沪深300指数为例

2024-01-11马普凡中国银河苏***
DQN模型实现的股指期权动态复制方法与应用——以沪深300指数为例

DQN模型实现的股指期权动态复制方法与应用 核心观点: 动态复制期权收益可规避期权时间价值的成本:期权是绝对收益策略常用的对冲工具,可实现获取安全垫、增厚收益的效果。但期权的时间价值会随到期时间临近而逐渐损耗,带来较高的配置成本,而复制期权可规避这一成本。相比于静态复制,动态复制的风险敞口更小、实现的收益与期权更接近,但当标的资产价格与期权行权价格接近时,受Gamma较高的影响,Delta复制的交易成本较高、复制误差较大。为解决这一问题,我们引入DQN模型进行期权复制。 DQN模型可应用于期权动态复制:DQN是基于价值的强化学习算法,是Q-Learning强化学习与神经网络的结合。Q-Learning的基本思想是通过不断更新值函数Q(s,a)的估计来寻找最优策略,可在未知环境下学习并找到最优策略;而将深度神经网络(DNN)引入Q-Learning替换Q-Table则可以提高Q-Learning的泛用性,使模型能够覆盖训练集中未发生过的市场状态,并输出连续的动作决策,最终实现组合价值最大化。 DQN复制期权的风险收益表现优于Delta复制:在训练DQN模型的过程中,首先,鉴于真实市场数据不足,我们采用蒙特卡洛模拟生成训练数据;其 ——以沪深300指数为例 分析师 马普凡 :021-68597610 :mapufan_yj@chinastock.com.cn分析师登记编码:S0130522040002 DQN复制沪深300看涨期权策略表现 1.4 1.2 1 0.82019/12/312020/12/312021/12/312022/12/31 DQN复制Delta复制沪深300指数 资料来源:Wind,中国银河证券研究院 次,考虑到模型训练过程具有随机性,我们采用多次训练比较回测表现的方法 DQN复制沪深300看跌期权策略表现 筛选最优模型。基于最优模型,我们证明了DQN模型可复制期权收益,且相 1.5 比Delta复制能够在降低回撤的同时实现更高收益;当标的资产期末价格涨跌 1.3 幅在[-5%,5%]之间时,复制期权的超额收益更显著。以DQN模型对沪深 1.1 300ETF进行回测,2020-2023年间每月更新期权合约,复制看涨期权实现年 0.9 化收益1.11%,相比Delta复制实现超额收益1.75%,进一步设置涨跌幅超过 0.7 2019/12/312020/12/312021/12/312022/12/31 5%时更新合约则年化收益提升至3.60%;空头沪深300股指期货复制看跌期DQN复制Delta复制沪深300指数 权实现年化收益4.53%,相比Delta复制实现超额收益3.71%。 应用DQN复制期权可有效对冲Beta风险:将DQN复制期权结果应用于Alpha因子沪深300增强策略,可对冲组合Beta风险。2022年6月2023年12月DQN复制期权对冲策略实现年化收益0.95%,相比无对冲的增强策略实现超额收益10.45%。 模型改进:未来我们一方面可以对DQN模型训练过程与参数进行改进、提高 资料来源:Wind,中国银河证券研究院 DQN复制期权对冲+沪深300增强策略表现 1.1 0.9 0.7 训练效率,另一方面可将DQN模型应用于复制雪球等结构更为复杂的期权产 多头股票+DQN复制看跌期权对冲仅Alpha因子选股 品,对DQN模型在绝对收益策略中的效果进行进一步探讨。 风险提示:报告结论基于历史价格信息和统计规律,但二级市场受各种即时性政策影响易出现统计规律之外的走势,所以报告结论有可能无法正确预测市场发展,报告阅读者需审慎参考报告结论。基金历史收益不代表未来业绩表现,文中观点仅供参考,不构成投资建议。 沪深300 资料来源:Wind,中国银河证券研究院 金融工程研究●专题报告 2024年1月11日 www.chinastock.com.cn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 2 金融工程策略专题 目录 一、期权对冲与期权动态复制3 期权复制:规避期权时间价值的损耗3 Delta复制:动态复制优于静态复制4 二、DQN模型引入6 强化学习已广泛应用于金融领域6 Q-Learning:选择不同状态下的最优动作7 DQN模型:用DNN优化Q-Table8 三、DQN模型实现股指期权动态复制8 DQN复制看涨期权:模型环境设置8 DQN复制看涨期权:训练集生成10 DQN复制看涨期权:模型效果11 DQN复制看涨期权:模型筛选13 DQN复制看涨期权:期权配置策略与回测结果14 DQN复制看跌期权16 四、DQN动态复制股指期权应用实例17 经济不确定性因子选股与复制期权对冲18 五、模型改进方向19 对DQN模型的改进19 DQN模型复制雪球期权19 六、附录21 七、参考文献23 八、风险提示23 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。