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Nouveaux estimateurs pour l'optimisation des systèmes automatisés de négociation d'options

Gabriel Laprise

Master's thesis (2018)

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Abstract

Option trading has grown in popularity over the last few decades. These financial products can be used to create a vast array of different trading strategies. A lot of investors use options to take positions, in financial markets, expressing their opinion. Other investors develop systematic methods of investing using options. The aim of this master's thesis is to improve the annually compounded return, adjusted to risk, of systematic option trading systems compared to common option trading methods. To achieve this goal, two main contributions were made. First, we developed an estimator of the mean, conditional to an informationset, of the gain of any option strategy. Second, we formulated a new discrete optimisation problem for the selection of strategy parameters and solved it using a converging algorithm. We also developed an algorithm based on our estimator to liquidate existing positions. The performance of our automated trading system was simulated using a historical dataset and a common information set. Results show that the annually compounded return of oursystem is higher than common methods, with similar risk characteristics, in certain situations. Simulations that only included index options produced the best results, while those including stock options had a lesser performance. Furthermore, our results suggest that the use of an algorithm for liquidation of existing positions tends to reduce the risk while keeping similar returns. This master's thesis will be divided in four sections. In the first section, we will introduce every necessary concept relating to option trading and financial markets. The second section will present an exhaustive literature review of existing methods in automated option trading. We will concurrently analyze the existing literature and outline the difference between existing systems and ours. In the third section, we will lay out the mathematics behind our system. In the last section, we will detail the way in which the theoretical system was implemented and display the results of the simulations.

Résumé

Les options sont des produits financiers modernes permettant une approche stratégique à l'investissement. Les possibilités qui s'offrent à l'investisseur avec l'utilisation de ces produits sont vastes. Certains investisseurs les utilisent de manière subjective pour prendre position dans le marché et d'autres développent des stratégies plus systématiques afin d'enrichir leurportefeuille. L'objectif de ce mémoire est d'améliorer le rendement composé annuellement, ajusté au risque, des systèmes automatisés de négociation d'options comparativement aux méthodes usuelles. Deux contributions principales ont été faites pour y arriver. Premièrement,nous avons développé un estimateur de la moyenne de gain, conditionnelle à un ensemble d'information, d'une stratégie quelconque d'options. Deuxièmement, nous avons formulé unnouveau problème d'optimisation à variables discrètes pour la sélection des paramètres des stratégies. De plus, nous avons utilisé un algorithme de résolution avec des propriétés de convergence. Une contribution secondaire a été le développement d'un algorithme pour la liquidation des stratégies exploitant un ensemble d'information.Les performances de notre système ont été simulées en utilisant des données historiques et un ensemble d'information standard. Les résultats de ces simulations montrent que notre système mène à des rendements supérieurs aux systèmes usuels avec un niveau de risque comparable,dans certains cas. Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque l'on utilise seulement des options sur indice. Les simulations utilisant des options sur action et indice mènent à des rendements moins élevés. De plus, notre algorithme de liquidation permet de réduire le risquedu système en gardant un rendement relativement stable.Le mémoire se déroulera comme suit. Nous allons débuter en introduisant tous les concepts importants reliés à la négociation d'options et aux marchés financiers. Ensuite, nous ferons une revue de littérature exhaustive des systèmes de négociation automatiques d'options existants.Nous discuterons des lacunes de ces systèmes ainsi que des liens avec le nôtre. Puis, nous effectuerons le développement théorique des éléments de notre système de négociation. Finalement, nous expliquerons comment nous avons mis en place et simulé notre système et nous présenterons les résultats.
Department: Department of Mathematics and Industrial Engineering
Program: Maîtrise recherche en mathématiques appliquées
Academic/Research Directors: Richard Labib
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/3260/
Institution: École Polytechnique de Montréal
Date Deposited: 18 Oct 2018 10:27
Last Modified: 15 Nov 2022 04:10
Cite in APA 7: Laprise, G. (2018). Nouveaux estimateurs pour l'optimisation des systèmes automatisés de négociation d'options [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/3260/

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