OIPD
Este projeto Python gera PDFs de funções de densidade de probabilidade e CDFs de funções de distribuição acumulativa para os preços futuros das ações, conforme implicado pelos preços das opções de compra.
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Descrição
Este projeto em Python gera funções de densidade de probabilidade (PDF) e funções de distribuição cumulativa (CDF) para os preços futuros das ações, conforme implícito pelos preços das opções de compra. As distribuições de probabilidade geradas refletem as expectativas do mercado e servem como uma ferramenta útil para entender a incerteza implícita no mercado, a assimetria e os riscos de cauda.
Como usar OIPD?
Para usar o projeto, instale-o via pip, prepare um arquivo CSV com dados de opções e especifique os parâmetros necessários no notebook de exemplo fornecido. A ferramenta gerará as PDFs e CDFs com base nos dados de entrada.
Recursos principais de OIPD:
1️⃣
Gera funções de densidade de probabilidade (PDFs) para preços de ações com base em dados de opções de compra.
2️⃣
Calcula funções de distribuição cumulativa (CDFs) para preços futuros de ações.
3️⃣
Utiliza a fórmula de Black-Scholes para converter preços de exercício em volatilidades implícitas.
4️⃣
Ajusta um estimador de densidade de kernel (KDE) para melhorar o comportamento da borda da PDF.
5️⃣
Permite a personalização dos métodos de resolução para cálculos numéricos.
Por que usar OIPD?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Analisando as expectativas do mercado para movimentos de preços de ações com base em dados de opções. | ✅ | |
| # 2 | Gestão de riscos e avaliação da volatilidade potencial dos preços das ações. | ✅ | |
| # 3 | Desenvolvimento de estratégias de investimento usando probabilidades implícitas a partir da precificação de opções. | ✅ | |
Desenvolvido por OIPD?
O projeto é desenvolvido por Tyrneh, que acolhe feedback e contribuições dos usuários para aprimorar a funcionalidade da ferramenta.