Ce projet Python génère des PDF de fonction de densité de probabilité et des CDF de fonction de distribution cumulative pour les prix futurs des actions, tels qu'impliqués par les prix des options d'achat.
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Description
Ce projet Python génère des fonctions de densité de probabilité (PDF) et des fonctions de distribution cumulative (CDF) pour les prix futurs des actions tels qu'impliqués par les prix des options d'achat. Les distributions de probabilité générées reflètent les attentes du marché et servent d'outil utile pour comprendre l'incertitude implicite du marché, l'asymétrie et les risques de queue.
Comment utiliser OIPD?
Pour utiliser le projet, installez-le via pip, préparez un fichier CSV avec les données des options et spécifiez les paramètres requis dans le carnet d'exemples fourni. L'outil générera les PDF et CDF en fonction des données d'entrée.
Fonctionnalités principales de OIPD:
1️⃣
Génère des fonctions de densité de probabilité (PDF) pour les prix des actions basées sur les données des options d'achat.
2️⃣
Calcule des fonctions de distribution cumulative (CDF) pour les prix futurs des actions.
3️⃣
Utilise la formule de Black-Scholes pour convertir les prix d'exercice en volatilités implicites.
4️⃣
Ajuste un estimateur de densité par noyau (KDE) pour améliorer le comportement de bord de la PDF.
5️⃣
Permet la personnalisation des méthodes de résolution pour les calculs numériques.
Pourquoi pourrait-il être utilisé OIPD?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Analyser les attentes du marché concernant les mouvements des prix des actions basés sur les données des options. | ✅ | |
| # 2 | Gestion des risques et évaluation de la volatilité potentielle des prix des actions. | ✅ | |
| # 3 | Développement de stratégies d'investissement utilisant des probabilités implicites issues de la tarification des options. | ✅ | |
Développé par OIPD?
Le projet est développé par Tyrneh, qui accueille les retours et contributions des utilisateurs pour améliorer la fonctionnalité de l'outil.