无理度：情感与隐含波动率表面

Jiahao Weng; Yan Xie

无理度：情感与隐含波动率表面

机器学习 2024-05-21 v1 综合金融

作者: Jiahao Weng , Yan Xie

摘要

本研究构建了每日高频情感数据，并使用 VAR 方法尝试预测次日的隐含波动率表面。我们利用 2014 年至 2023 年的 63 万条东方财富股票论坛文本数据，采用 BERT 和 LSTM 等深度学习方法构建每日市场情感指标。通过对情感进行 FFT 和经模分解，我们发现高频情感与坐期（ATM）期权的隐含波动率的相关性更强，而低频情感则与深远价外（DOTM）期权的隐含波动率的相关性更强。进一步分析表明，隐含波动率表面的形状包含了除市场恐慌之外更丰富的市场情感信息。我们证明，纳入此类情感信息后，可提高隐含波动率表面预测的准确性。

关键词

隐含波动率表面情感分析 VAR 方法 BERT LSTM FFT 经模分解

引用

@article{arxiv.2405.11730,
  title  = {Degree of Irrationality: Sentiment and Implied Volatility Surface},
  author = {Jiahao Weng and Yan Xie},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11730},
  year   = {2024}
}

备注

21 pages, 8 figures

无理度：情感与隐含波动率表面

摘要

关键词

引用

备注

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