一种农产品场外期权的计算机系统及对冲方法技术方案

本发明专利技术属于数据处理技术领域，具体涉及一种农产品场外期权的计算机系统及对冲方法，基于原始相对估值模型对隐含波动率进行建模；优化述的原始相对估值模型，得到隐含波动率预测模型，并将所述隐含波动率模型储存至储存器中建立的数据库中；获取Tinysoft数据、Tushare数据以及TradeBlazer数据，并进行数据加工及归集；完成数据加工及归集后，将其储存至储存器中建立的数据库中；处理器调用数据库中的隐含波动率预测模型和数据库中储存的数据，并基于前端交互页面中输入的参数，计算并得到隐含波动率；基于所得到的隐含波动率进行期权对冲。基于所得到的隐含波动率进行期权对冲。基于所得到的隐含波动率进行期权对冲。

【技术实现步骤摘要】
一种农产品场外期权的计算机系统及对冲方法


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体涉及一种农产品场外期权的计算机系统及对冲方法。

技术介绍

[0002]近年来，国家一方面大力发展期货、期权等风险管理工具；并且推出了包括生猪、苹果以及红枣等期货产品；也推出了白糖期权、玉米期权以及棉花期权等场内期权；另一方面国家鼓励相关工具与农产品相关方的触达，包括“期货+保险”模式的推广。
[0003]在这个过程中，目前很多期货品种还没有出现相应的场内期权，而期权的风险管理需求已经应运而生，场外期权就被用于满足这种需求。场外期权通常由风险子公司作为期权的卖方，定制化的为企业提供风险需求，而风险子公司承接的这部分风险需要在期货市场上对冲掉。
[0004]风险子公司对冲的平均成本直接决定了该衍生品的定价，而定价的高低决定了风险管理工具的可行性与普及性。目前常用的对冲方式是使用隐含波动率进行对冲，该对冲方式的好处是可以使对冲成本与报价相关联，方便风险子公司锁定风险。
[0005]然而，目前市场上很多没有场内期权的农产品并不能直接观察到隐含波动率，并且目前也没有针对隐含波动率进行预测的系统及方法，因此有必要开发出一套基于隐含波动率进行预测，进而实现期权对冲的方法及系统。

技术实现思路

[0006]本专利技术拟提供一种农产品场外期权的计算机系统及对冲方法，实现了基于隐含波动率进行预测，进而实现期权对冲。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：
[0008]一种农产品场外期权的对冲方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1：基于业务需求建立相对估值模型，对隐含波动率进行建模并确定数据范围；
[0010]步骤2：获取Tinysoft数据、Tushare数据以及TradeBlazer数据，并进行数据加工及归集以便用于模型训练；完成数据加工及归集后，将其储存至储存器中建立的数据库中，并提供外部接口以供调用；
[0011]步骤3：调用数据库中储存的完成数据加工及归集后的数据，用于模型的训练，并将训练后的参数结果定期储存至数据库中，并提供外部接口以供调用；
[0012]步骤4：处理器调用数据库中的隐含波动率预测模型参数和具体对冲业务数据和实时行情，并基于前端交互页面中输入的参数，计算并得到隐含波动率，对隐含波动率进行展示，并存入数据库；
[0013]步骤5：基于所得到的隐含波动率进行期权对冲。
[0014]本专利技术通过获取Tinysoft数据、Tushare数据以及TradeBlazer数据，实现了多数
据源的自动化采集、加工和归集，并且通过建立隐含波动率预测模型，定期进行自动训练和更新；本专利技术通过上述方法实现了不同期权的自动计算。
[0015]优选的，所述隐含波动率预测模型具体如下所述：
[0016][0017]式中：iv为隐含波动率，ret
5D
是相关品种最近五日的年化收益率，RV
2M
是相关品种最近两个月的实际波动率，RV
6M
是相关品种最近六个月的实际波动率，α，β为待估参数。
[0018]优选的，步骤5中基于隐含波动率进行期权对冲的方法如下所述：
[0019][0020]式中：s为标的物的价格；Γ
iv
为期权价格相对于标的物的价格的二阶导数，σ代表实际波动率，σ
iv
代表隐含波动率，r为无风险利率，t0为对冲开始时刻，T为对冲结束时刻。
[0021]一种农产品场外期权的计算机系统，包括数据采集模块、数据库、处理器以及前端交互页面；
[0022]所述数据采集模块用于获取Tinysoft软件、Tushare软件和TradeBlazer软件中的数据，并对获取到的数据进行加工及归集；
[0023]所述数据库用于储存隐含波动率预测模型以及数据采集模块进行加工及归集后的数据；
[0024]所述处理器用于调用数据库中储存的隐含波动率预测模型以及数据采集模块进行加工及归集后的数据，并基于前端交互页面中输入的参数，执行隐含波动率的计算，并得到计算结果；并基于得到的隐含波动率，调用数据库中储存的期权对冲方法执行计算期权对冲；
[0025]所述前端交互页面用于输入相关参数，以及用于显示期权对冲结果。
[0026]优选的，所述处理器中设置有第一计算单元和第二计算单元，所述第一计算单元用于执行计算隐含波动率；所述第二计算单元用于执行计算期权对冲。
[0027]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过获取Tinysoft数据、Tushare数据以及TradeBlazer数据，实现了多数据源的自动化采集、加工和归集，并且通过建立隐含波动率预测模型，定期进行自动训练和更新；本专利技术通过上述方法实现了不同期权的自动计算。
附图说明
[0028]本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
[0029]图1为本专利技术的隐含波动率预测及对冲系统流程图。
[0030]图2为本专利技术的计算机系统整体框架。
[0031]图3为生猪期权实盘对冲累积成本曲线。
[0032]图4为模型预测波动率、实际波动率、基准对冲波动率比较。
具体实施方式
[0033]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例
中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0034]下面结合附图1和附图2对本专利技术的实施例作详细描述；
[0035]一种农产品场外期权的对冲方法，包括以下步骤：
[0036]步骤1：基于业务需求建立相对估值模型，对隐含波动率进行建模并确定数据范围；
[0037]所述的对隐含波动率进行建模，即为建立隐含波动率预测模型，所述隐含波动率预测模型具体如下所述：
[0038][0039]式中：iv为隐含波动率，ret
5D
是相关品种最近五日的年化收益率，RV
2M
是相关品种最近两个月的实际波动率，RV
6M
是相关品种最近六个月的实际波动率，α，β为待估参数。
[0040]步骤2：获取Tinysoft数据、Tushare数据以及TradeBlazer数据，并进行数据加工及归集以便用于模型训练；完成数据加工及归集后，将其储存至储存器中建立的数据库中，并提供外部接口以供调用；
[0041]步骤3：调用数据库中储存的完成数据加工及归集后的数据，用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农产品场外期权的对冲方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于业务需求建立相对估值模型，对隐含波动率进行建模并确定数据范围；步骤2：获取Tinysoft数据、Tushare数据以及TradeBlazer数据，并进行数据加工及归集以便用于模型训练；完成数据加工及归集后，将其储存至储存器中建立的数据库中，并提供外部接口以供调用；步骤3：调用数据库中储存的完成数据加工及归集后的数据，用于模型的训练，并将训练后的参数结果定期储存至数据库中，并提供外部接口以供调用；步骤4：处理器调用数据库中的隐含波动率预测模型参数和具体对冲业务数据和实时行情，并基于前端交互页面中输入的参数，计算并得到隐含波动率，对隐含波动率进行展示，并存入数据库；步骤5：基于所得到的隐含波动率进行期权对冲。2.根据权利要求1所述的一种农产品场外期权的对冲方法，其特征在于，所述隐含波动率预测模型具体如下所述：式中：iv为隐含波动率，ret
5D
是相关品种最近五日的年化收益率，RV
2M
是相关品种最近两个月的实际波动率，RV
6M
是相关品种最近六个月的实际波动率，α,β为待估参数。3.根据权利要求1所述的一种农产品场外期权的对冲方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐亮，胡越，陈思，王桑原，李可然，
申请(专利权)人：成都农宝数科科技有限公司，
类型：发明
国别省市：