Edgeworth_0DTE：0DTEオプションのエッジワース展開による価格付け

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Edgeworth_0DTE：0DTEオプションのエッジワース展開による価格付け

Edgeworth_0DTE：0DTEオプションのエッジワース展開による価格付け

本リポジトリ「Edgeworth_0DTE」は、Bandiらによる0DTE（当日満期）オプションの価格付け手法を実装しています。基礎となる金融資産の特性関数を小時間のエッジワース級数展開で表現し、ほぼガウス分布を前提にしつつ、非対称性や極端な裾野（ファットテール）を修正項として加えることで、短期オプションの価格を精緻に計算可能です。Jupyter Notebook形式で、理論的背景から計算例までを示し、短期オプション価格のモデリングに興味がある研究者や実務家に有用な実装となっています。

https://github.com/akashyadav08/Edgeworth_0DTE

概要

本リポジトリ「Edgeworth_0DTE」は、Bandiらによる0DTE（0 Days To Expiration）オプションの価格付け手法を実装しています。0DTEオプションとは、満期までの時間が非常に短い、当日満期のオプションを指し、その価格付けは通常の長期オプションとは異なる高度なモデリングが求められます。ここでは、基礎となる資産価格の特性関数（Characteristic Function、CF）を小時間（満期間近）のエッジワース級数に展開し、ガウス分布を基準として、非対称性やファットテール（裾野の厚み）を加味した修正項を導入しています。Jupyter Notebook形式で理論背景と数値例を示し、短期オプション価格の精緻な推定を目指す研究者や実務者に有益なリポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 0DTEオプションの価格付けに特化したローカルインタイムの数理モデルを実装
  • 特性関数の小時間エッジワース級数展開により、非ガウス的なリターン分布の歪みや裾野の厚みを捉える
  • Jupyter Notebookで理論の説明と計算例を一体的に提供
  • 少数のファイル構成でシンプルかつ理解しやすい構造

技術的なポイント

本リポジトリの技術的な中核は、Bandiらが提案した0DTEオプションの価格付け手法を実装している点にあります。通常のブラック–ショールズモデルなどのガウス前提モデルは、短期オプションの価格挙動を十分に捉えられないことが多く、特に当日満期のオプションでは価格変動が極めて非線形かつ非対称になる特徴があります。そこで本手法は、基礎資産のリターンの特性関数を用い、小さな満期時間に対してエッジワース級数展開を行い、近似的に分布の非ガウス性を表現します。

エッジワース級数展開は、正規分布を基準に、その周辺にスキュー（歪度）やクルトシス（尖度）などの高次モーメントを反映する修正項を加える方法です。これにより、リターン分布の非対称性やファットテール効果を数理的に取り込むことができ、特に0DTEのような極めて短期のオプションでは重要な役割を果たします。リポジトリ内のJupyter Notebookでは、特性関数の導出、エッジワース展開の理論的背景、具体的な数値計算の流れを段階的に示し、実装者が理解しやすい構成となっています。

また、Jupyter Notebook形式を採用することで、コードと数式、解説を同時に参照可能とし、金融工学の専門家だけでなく、数理モデルに興味を持つデータサイエンティストやクオンツにもアクセスしやすい環境を提供しています。ファイル数は少なく、READMEも簡潔にまとめられているため、導入から実行までのハードルが低い点も特徴です。

この手法は、0DTEオプションの市場価格の挙動をより現実的に反映するため、リスク管理やトレーディング戦略の構築に役立つ可能性があります。特に近年増加している短期オプションの取引において、理論価格の精度向上は重要な課題であり、本リポジトリはその一助となるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Edgeworth_0DTE.ipynb: 本プロジェクトのメイン実装ファイル。理論説明、特性関数のエッジワース展開、価格計算例を含むJupyter Notebook。
  • README.md: リポジトリの概要説明や導入手順を記載。

まとめ

0DTEオプション価格付けの理論と実装をシンプルに示した有用なリポジトリ。

リポジトリ情報：

  • 名前: Edgeworth_0DTE
  • 説明: For 0DTE options, Bandi et al. develop a local-in-time pricing formula by expanding the underlying’s characteristic function (CF) in a small-time Edgeworth series. Essentially, they start from a near-Gaussian assumption and then add correction terms that account for asymmetry and fat tails in the return distribution.
  • スター数: 1
  • 言語: Jupyter Notebook
  • URL: https://github.com/akashyadav08/Edgeworth_0DTE
  • オーナー: akashyadav08
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/112952878?v=4