Прогноз моделей волатильности (Implied Volatility models)

Задача состоит в том, чтобы реализовать несколько моделей кривых подразумеваемой волатильности на криптопарах.

Каждая модель должна удовлетворять 3 условиям:

• Точная подгонка под черный подразумеваемый объем
• Локальная деформация в зависимости от перемещения пятна
• Деформация тета-распада

Мы можем использовать существующие модели, такие как SABR, SVI, мульти-полиномиальные, грубая волатильность, Бергоми и т. д., И добавить функции машинного обучения для калибровки характеристик деформации.

При калибровке подгонки модели будут использоваться методы наименьших квадратов с затуханием, такие как метод Левенберга-Марквардта.

Каждая модель будет иметь возможность управлять «крыльями» (экстремальные значения OTM) с линейными, экстраполяционными, шлицевыми или плоскими крыльями.

Модели, даже если они используют для калибровки забастовки бревен, должны включать возможность отображения забастовок в значениях, в дельте, в бревнах (стикки, дельта).

Качество посадки и особенности анализа деформаций.

Возможность определения подразумеваемых цен (средние, средневзвешенные по количеству, избегая нерелевантных цен).

Функция автоматической подгонки, включая таймер / ходы подкладки / параметр подгонки качества.

Результат: Большой выбор функций, которые можно импортировать и использовать.

Оригинал задания на английском (подробности в переписке):

The purpose is to implement multiple implied volatility curves models on crypto pairs.

Each model needs to grant 3 conditions:

• Accurate fitting to black implied vol
• Local deformation according to the spot move
• Theta decay deformation

We can explore existing models as SABR, SVI, multi polynomial , rough volatility, Bergomi, etc. and add Machine learning features for calibrating the deformation features.

Model fitting calibration will use damped least square methods as Levenberg-Marquardt.

Each model will have the possibility to manage the “wings” (extreme OTM values) with linear, extrapolations, splining or flat wings.

Models even if they use log strikes to be calibrated, should include the possibility of strike display in values, in delta, log strikes (stikky strike, strikky delta).

Quality of fitting and deformations analysis features.

Possibility to define the prices that will be implied (mid, quantity weighted mid, avoiding the non relevant prices).

Auto fitting function including timer/underlaying moves/quality fitting parameter.

Delivrable : Librairy of functions importable and usable.