L*******t
发帖数: 2385 | 1 搞了个density的estimation，based on option data，nesting multifactor heston
with jumps, SABR, CEV, Exponential Levy, local vol, and local stochastic vol
,以及一些离散时间的模型。
觉得适用范围很广，而且理论很漂亮。但是缺点是需要recalibration，不知道业界会
不会用这种方法呀 |
r**a
发帖数: 536 | 2 ask yourself when, why and how the density function will be used, then you
will probably find the answer. |
p****u
发帖数: 2596 | 3 用也一般不会说专门招一个只做这个的人。
很多PHD level上的研究领域都很狭窄,业界的职位一般面要广些.
heston
vol
【在 L*******t 的大作中提到】
: 搞了个density的estimation，based on option data，nesting multifactor heston
: with jumps, SABR, CEV, Exponential Levy, local vol, and local stochastic vol
: ,以及一些离散时间的模型。
: 觉得适用范围很广，而且理论很漂亮。但是缺点是需要recalibration，不知道业界会
: 不会用这种方法呀
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s*******0
发帖数: 3461 | 4 你这个大牛啊
我一个方向都没搞明白 你这个统一场 了
厉害！写完了 借我拜读 |
s*******0
发帖数: 3461 | |
L*******t
发帖数: 2385 | 6 明白了，我前些日子回国度寒假，和一个做非参数的教授聊了很多次，结果写了这个
paper。
写非参数的目的就是拓广戏路啊。
以前我喜欢做option pricing，后来是portfolio optimization，最后发现所有的问题
都可以归结为一个FBSDE，而却往往求不出解，所以现在喜欢expansion方法，以后再回
去做mathematical finance的那些个问题。
非参数很诱惑，因为可以囊括很多参数模型。于是就做了。
下学期去旁听贝叶斯，机器学习的课了。估计Sword1900比较熟悉这个。。。
【在 p****u 的大作中提到】
: 用也一般不会说专门招一个只做这个的人。
: 很多PHD level上的研究领域都很狭窄,业界的职位一般面要广些.
:
: heston
: vol
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L*******t
发帖数: 2385 | 7 我觉得取决于业界怎么用模型。。。
和我聊天的那个教授，已经在develop一些不用recalibrate的一些非参数时间序列模型
了，过段时间和我做连续时间的。
recalibration我总觉得不好。违背了模型的精神。我的density很好用，算起来非常方
便，而且calibrate就是求解一个线性方程组，求个矩阵的逆就好了。我觉得是这个模
型的优势。而且我的density是动态非静态的。
随时间有个dynamics。
现在急需知道业界的一些做法，实习又被拒了，还是决定向板上的大牛前辈们讨教，不
去实习了，apply起来太心酸。
【在 r**a 的大作中提到】
: ask yourself when, why and how the density function will be used, then you
: will probably find the answer.
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L*******t
发帖数: 2385 | 8 我觉得我是个跳蚤，跳来跳去的，哈哈
写完了给你发一份大家一起交流哈。也期待看到你的文章！
【在 s*******0 的大作中提到】
: 你这个大牛啊
: 我一个方向都没搞明白 你这个统一场 了
: 厉害！写完了 借我拜读
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L*******t
发帖数: 2385 | 9 就是每天都需要重新估计模型参数，这样每天的参数都不一样，是stochastic的，
possibly depend on
state vector。这就违背了建模时候的本意了。。
【在 s*******0 的大作中提到】
: 顺便问一下 什么叫recalibrate ?
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r**a
发帖数: 536 | 10 问一下你自己，如果一个模型不需要每天calib一个模型需要，那么让你选你选哪个？
这样你也许就明白你的工作的意义何在了。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 就是每天都需要重新估计模型参数，这样每天的参数都不一样，是stochastic的，
: possibly depend on
: state vector。这就违背了建模时候的本意了。。
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L*******t
发帖数: 2385 | 11 那么我肯定选择每天不需要recalibrate的那个。这个我很坚定。。。
问题是，这种参数模型一般都很不是很简单，closed form也往往没有。。。。
我还想问大牛你一个问题，就是同一个资产的option，不同时期发的，那么vol
surface的dynamics会有固定pattern吗？
就是我calibrate一个完整的vol surface的density的dynamics，以后还有利用的价值
吗？
这个我非常想知道。。。
【在 r**a 的大作中提到】
: 问一下你自己，如果一个模型不需要每天calib一个模型需要，那么让你选你选哪个？
: 这样你也许就明白你的工作的意义何在了。
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L*******t
发帖数: 2385 | 12 那么如果按照这个思路说下去，是不是你觉得我这个工作就没有什么实际意义了？
【在 r**a 的大作中提到】
: 问一下你自己，如果一个模型不需要每天calib一个模型需要，那么让你选你选哪个？
: 这样你也许就明白你的工作的意义何在了。
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r**a
发帖数: 536 | 13
ask yourself if the model doesn't have closed form density function, what
would you do next and if the model does have closed form density function,
what would you do next? What is the advantage if you have closed form
density? And you also need to persuade people that the advantage is real by
using
examples.
To be honest, I felt so far U haven't thought deeply enough. Sorry for being
straight.
【在 L*******t 的大作中提到】
: 那么我肯定选择每天不需要recalibrate的那个。这个我很坚定。。。
: 问题是，这种参数模型一般都很不是很简单，closed form也往往没有。。。。
: 我还想问大牛你一个问题，就是同一个资产的option，不同时期发的，那么vol
: surface的dynamics会有固定pattern吗？
: 就是我calibrate一个完整的vol surface的density的dynamics，以后还有利用的价值
: 吗？
: 这个我非常想知道。。。
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d********t
发帖数: 9628 | 14 这点我同意，每天要recal的一般不是啥好货
【在 L*******t 的大作中提到】
: 那么我肯定选择每天不需要recalibrate的那个。这个我很坚定。。。
: 问题是，这种参数模型一般都很不是很简单，closed form也往往没有。。。。
: 我还想问大牛你一个问题，就是同一个资产的option，不同时期发的，那么vol
: surface的dynamics会有固定pattern吗？
: 就是我calibrate一个完整的vol surface的density的dynamics，以后还有利用的价值
: 吗？
: 这个我非常想知道。。。
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s*******0
发帖数: 3461 | 15 这个 不好意思 问一下 比方说 每天根据上一天的估价模型重新估算一下参数 难道不
是正常的做法吗
还能有一劳永逸的模型吗 比如说用90年代的数据 就能一直通吃了？ |
p****u
发帖数: 2596 | 16 拓广戏路.不用发paper，上门课就够了.学现成的东西比创造新东西重要把.
【在 L*******t 的大作中提到】
: 明白了，我前些日子回国度寒假，和一个做非参数的教授聊了很多次，结果写了这个
: paper。
: 写非参数的目的就是拓广戏路啊。
: 以前我喜欢做option pricing，后来是portfolio optimization，最后发现所有的问题
: 都可以归结为一个FBSDE，而却往往求不出解，所以现在喜欢expansion方法，以后再回
: 去做mathematical finance的那些个问题。
: 非参数很诱惑，因为可以囊括很多参数模型。于是就做了。
: 下学期去旁听贝叶斯，机器学习的课了。估计Sword1900比较熟悉这个。。。
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s*******0
发帖数: 3461 | 17 我也就懂一点皮毛 所以很挫败 学了这么久还是很多不懂的
到时候 多讨论吧
【在 L*******t 的大作中提到】
: 明白了，我前些日子回国度寒假，和一个做非参数的教授聊了很多次，结果写了这个
: paper。
: 写非参数的目的就是拓广戏路啊。
: 以前我喜欢做option pricing，后来是portfolio optimization，最后发现所有的问题
: 都可以归结为一个FBSDE，而却往往求不出解，所以现在喜欢expansion方法，以后再回
: 去做mathematical finance的那些个问题。
: 非参数很诱惑，因为可以囊括很多参数模型。于是就做了。
: 下学期去旁听贝叶斯，机器学习的课了。估计Sword1900比较熟悉这个。。。
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s*******0
发帖数: 3461 | 18 人家是有追求的
【在 p****u 的大作中提到】
: 拓广戏路.不用发paper，上门课就够了.学现成的东西比创造新东西重要把.
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d********t
发帖数: 9628 | 19 好模型的参数每天变化不大，不至于一天不cal就不能用了
【在 s*******0 的大作中提到】
: 这个 不好意思 问一下 比方说 每天根据上一天的估价模型重新估算一下参数 难道不
: 是正常的做法吗
: 还能有一劳永逸的模型吗 比如说用90年代的数据 就能一直通吃了？
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L*******t
发帖数: 2385 | 20 就是一介书生，除了发paper，还能干啥？
写paper其实是在我看来比较功利的想法了，
能逼自己学东西，还能有产出。。
【在 p****u 的大作中提到】
: 拓广戏路.不用发paper，上门课就够了.学现成的东西比创造新东西重要把.
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L*******t
发帖数: 2385 | 21 我还有一个问题，stochastic vol的latent variable v(t)，就是波动率过程，怎么
filter？是和参数一起optimize吗？
这个每天都会变的
【在 d********t 的大作中提到】
: 好模型的参数每天变化不大，不至于一天不cal就不能用了
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d********t
发帖数: 9628 | 22 你要是用每分钟的data那每天变还情有可原，用daily的data还每天变，不是胡扯淡是
什么？
【在 L*******t 的大作中提到】
: 我还有一个问题，stochastic vol的latent variable v(t)，就是波动率过程，怎么
: filter？是和参数一起optimize吗？
: 这个每天都会变的
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L*******t
发帖数: 2385 | 23 哈哈，其实怎么做的都有，我的想法是，既然是随机波动率，那么肯定每天在变的，我
说的不是参数，是latent var的初始值
【在 d********t 的大作中提到】
: 你要是用每分钟的data那每天变还情有可原，用daily的data还每天变，不是胡扯淡是
: 什么？
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s*******0
发帖数: 3461 | 24 顶你一介书生！
既然已经读了大金工 那么发文章是王道了
加油！
【在 L*******t 的大作中提到】
: 就是一介书生，除了发paper，还能干啥？
: 写paper其实是在我看来比较功利的想法了，
: 能逼自己学东西，还能有产出。。
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S*********g
发帖数: 5298 | 25 不管是tick data还是daily data，参数变太快的都是noise
【在 d********t 的大作中提到】
: 你要是用每分钟的data那每天变还情有可原，用daily的data还每天变，不是胡扯淡是
: 什么？
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x********o
发帖数: 519 | 26 if your method is fast, why recalibration is an issue? if it is fast enough,
recalibrate as often as you want |
L*******t
发帖数: 2385 | 27 应该非常快，但是还没做过实际的calibration，效果如何还是个谜
enough,
【在 x********o 的大作中提到】
: if your method is fast, why recalibration is an issue? if it is fast enough,
: recalibrate as often as you want
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