A Sequential Monte Carlo Approach for the pricing of barrier option in a Stochastic Volatility Model

In this paper we propose a numerical scheme to estimate the price of a barrier option in a general framework. More precisely, we extend a classical Sequential Monte Carlo approach, developed under the hypothesis of deterministic volatility, to Stochastic Volatility models, in order to improve the efficiency of Standard Monte Carlo techniques in the case of barrier options whose underlying approaches the barriers. The paper concludes with the application of our procedure to two case studies in a SABR model

Pembentukan Portofolio Saham Melalui Proses Clustering Kurva Harga Saham Hasil Cubic-Spline

Pelaku transaksi saham seringkali mengalami kesulitan dalam menentukan waktu yang tepat untuk membeli atau menjual saham. Hal ini disebabkan karena waktu pembelian saham dapat menentukan keuntungan investasi pada suatu saham. Maka dari itu, diperlukan portofolio saham yang dapat mendiversifikasi harga saham sehingga dapat membantu pembeli maupun penjual saham dalam bertransaksi di pasar modal. Penelitian ini membahas mengenai pembuatan portofolio saham melalui clustering kurva harga saham yang berasal dari metode cubic spline. Cubic spline untuk menginterpretasikan data yang sudah direduksi. Metode clustering pada penelitian kali ini dipakai untuk mengelompokkan koefisien cubic-spline dan menghasilkan 2,3, dan 4 clustering saham yang pengelompokkannya digunakan dengan metode K-means. Selanjutnya dilakukan pembentukan portofolio saham dengan memilih satu perwakilan dari setiap clustering berdasarkan rata-rata return setiap saham. Penelitian ini menghasilkan portofolio dengan nilai risiko terendah untuk pembagian cluster menjadi 4 cluster sebesar 0.0598 jika dibandingkan dengan pembagian cluster menjadi 2 cluster sebesar 0.1049 dan 3 cluster sebesar 0.2396. Kata kunci : portofolio, saham, cubic-spline, k-means, clusterin

Distribution-based entropy weighting clustering of skewed and heavy tailed time series

The goal of clustering is to identify common structures in a data set by forming groups of homogeneous objects. The observed characteristics of many economic time series motivated the development of classes of distributions that can accommodate properties, such as heavy tails and skewness. Thanks to its flexibility, the skewed exponential power distribution (also called skewed generalized error distribution) ensures a unified and general framework for clustering possibly skewed and heavy tailed time series. This paper develops a clustering procedure of model-based type, assuming that the time series are generated by the same underlying probability distribution but with different parameters. Moreover, we propose to optimally combine the estimated parameters to form the clusters with an entropy weighing k-means approach. The usefulness of the proposal is shown by means of application to financial time series, demonstrating also how the obtained clusters can be used to form portfolio of stocks.Peer ReviewedPostprint (published version

A hybrid approach for portfolio selection with higher-order moments: Empirical evidence from Shanghai Stock Exchange

Abstract(#br)Skewness and kurtosis, the third and fourth order moments, are statistics to summarize the shape of a distribution function. Recent studies show that investors would take these higher-order moments into consideration to make a profitable investment decision. Unfortunately, due to the difficulties in solving the multi-objective problem with higher-order moments, the literature on portfolio selection problem with higher-order moments is few. This paper proposes a new hybrid approach to solve the portfolio selection problem with skewness and kurtosis, which includes not only the multi-objective optimization but also the data-driven asset selection and return prediction, where the techniques of two-stage clustering, radial basis function neural network and genetic algorithm are employed. With the historical data from Shanghai stock exchange, we find that the out-of-sample performance of our model with higher-order moments is significantly better than that of traditional mean-variance model and verify the robustness of our hybrid algorithm

Краткосрочное прогнозирование временных рядов на основе гибридных методов

Объект исследования – математический аппарат, предназначенный для решения задачи краткосрочного прогнозирования временных рядов в режиме реального времени. Целью работы является реализация модели прогнозирования в виде программного приложения, предназначенного для обеспечения одновременно высокого качества прогноза и высокой скорости обработки данных. Область применения: научно-исследовательская и прикладная сфера обработки данных. В процессе исследования были рассмотрены несколько вариантов оптимизации параметров модели, отобран наиболее подходящий вариант для получения наилучшего результата. Полученная модель была сопоставлена по ряду критериев (ошибка, производительность) с существующими моделями прогнозирования временных рядов.The object of research is a mathematical apparatus designed to solve the problem of short-term forecasting of time series in real time. The purpose of this work is to implement a forecasting model in the form of a software application designed to provide both high-quality forecasts and high data processing speed. Application field: scientific research and applied field of data processing. During the research, several options for optimizing the model parameters were considered, and the most appropriate option was selected to obtain the best result. The resulting model was compared for a number of criteria (error, performance) with existing time series forecasting models

Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XVI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 3-7 декабря 2018 г., г. Томск

Сборник содержит доклады, представленные на XVI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», прошедшей в Томском политехническом университете на базе Инженерной школы информационных технологий и робототехники. Материалы сборника отражают доклады студентов, аспирантов и молодых ученых, принятые к обсуждению на секциях: «Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных», «Автоматизация и управление в технических системах», «Робототехнические и мехатронные системы», «Цифровизация, IT и цифровая экономика», «Компьютерная графика и дизайн». Сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, студентов и аспирантов соответствующих специальностей

Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XVI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 3-7 декабря 2018 г., г. Томск

Сборник содержит доклады, представленные на XVI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», прошедшей в Томском политехническом университете на базе Инженерной школы информационных технологий и робототехники. Материалы сборника отражают доклады студентов, аспирантов и молодых ученых, принятые к обсуждению на секциях: «Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных», «Автоматизация и управление в технических системах», «Робототехнические и мехатронные системы», «Цифровизация, IT и цифровая экономика», «Компьютерная графика и дизайн». Сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, студентов и аспирантов соответствующих специальностей