論文の概要: Degree of Irrationality: Sentiment and Implied Volatility Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11730v1
• Date: Mon, 20 May 2024 02:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:33:17.407730
• Title: Degree of Irrationality: Sentiment and Implied Volatility Surface
• Title（参考訳）: 不合理性の度合い:感度とインプリート揮発性表面
• Authors: Jiahao Weng, Yan Xie,
• Abstract要約: 毎日の高周波感情データを構築し,VAR法を用いてインプリッドボラティリティ表面の予測を行った。 その結果、高頻度の感情はATMオプションのボラティリティと強い相関関係があることが判明した。 我々は,この感情情報を組み込むことで,刺激された揮発性表面の予測精度を向上させることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we constructed daily high-frequency sentiment data and used the VAR method to attempt to predict the next day's implied volatility surface. We utilized 630,000 text data entries from the East Money Stock Forum from 2014 to 2023 and employed deep learning methods such as BERT and LSTM to build daily market sentiment indicators. By applying FFT and EMD methods for sentiment decomposition, we found that high-frequency sentiment had a stronger correlation with at-the-money (ATM) options' implied volatility, while low-frequency sentiment was more strongly correlated with deep out-of-the-money (DOTM) options' implied volatility. Further analysis revealed that the shape of the implied volatility surface contains richer market sentiment information beyond just market panic. We demonstrated that incorporating this sentiment information can improve the accuracy of implied volatility surface predictions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,毎日の高周波感情データを構築し,VAR法を用いて翌日のインプリート変動面の予測を試みた。 2014年から2023年にかけて、East Money Stock Forumから63万件のテキストデータを収集し、BERTやLSTMといったディープラーニング手法を用いて毎日の市場評価指標を構築しました。 FFT法とEMD法を併用することにより、高頻度の感情はATM(ATM)オプションのインプット・ボラティリティと強く相関し、低頻度の感情はより深いアウト・オブ・ザ・モニー(DOTM)オプションのインプティブ・ボラティリティと強く相関していた。 さらに分析したところ、インプリッドボラティリティ表面の形状は、単に市場のパニックを超えた、より豊かな市場の感情情報を含んでいることがわかった。 我々は,この感情情報を組み込むことで,刺激された揮発性表面の予測精度を向上させることを実証した。

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