Este proyecto de Python genera PDFs de funciones de densidad de probabilidad y CDFs de funciones de distribución acumulativa para los precios futuros de las acciones, según lo implicado por los precios de las opciones de compra.
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Descripción
Este proyecto de Python genera funciones de densidad de probabilidad (PDF) y funciones de distribución acumulativa (CDF) para los precios futuros de las acciones según lo implícito por los precios de las opciones de compra. Las distribuciones de probabilidad generadas reflejan las expectativas del mercado y sirven como una herramienta útil para comprender la incertidumbre implícita en el mercado, la asimetría y los riesgos de cola.
Cómo usar OIPD?
Para usar el proyecto, instálelo a través de pip, prepare un archivo CSV con datos de opciones y especifique los parámetros requeridos en el cuaderno de ejemplo proporcionado. La herramienta generará las PDFs y CDFs basadas en los datos de entrada.
Características principales de OIPD:
1️⃣
Genera funciones de densidad de probabilidad (PDF) para los precios de las acciones basadas en datos de opciones de compra.
2️⃣
Calcula funciones de distribución acumulativa (CDF) para los precios futuros de las acciones.
3️⃣
Utiliza la fórmula de Black-Scholes para convertir los precios de ejercicio en volatilidades implícitas.
4️⃣
Ajusta un estimador de densidad de kernel (KDE) para mejorar el comportamiento en los bordes de la PDF.
5️⃣
Permite la personalización de los métodos de solución para cálculos numéricos.
Por qué podría ser usado OIPD?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Analizar las expectativas del mercado sobre los movimientos de precios de las acciones basadas en datos de opciones. | ✅ | |
| # 2 | Gestión de riesgos y evaluación de la volatilidad potencial de los precios de las acciones. | ✅ | |
| # 3 | Desarrollo de estrategias de inversión utilizando probabilidades implícitas de la fijación de precios de opciones. | ✅ | |
Desarrollado por OIPD?
El proyecto es desarrollado por Tyrneh, quien da la bienvenida a comentarios y contribuciones de los usuarios para mejorar la funcionalidad de la herramienta.