
JohnC.Hull, (2022, chapter 14), Option, Futures, and other derivatives(11th global ed.) 내용 요약·정리
Markov Process
미래를 예측하는데 있어 현재의 가치만이 중요한 확률 가정을 의미. 즉, 과거의 기록은 예측에 무의미라는 뜻. 주가를 예로 들면, 미래 주가를 예측하는 데 있어 과거의 주가는 중요하지 않다.
주식이 Markov property를 가진 process를 따른다면, 해당 시장에서는 약형 시장 효율가설(Weak Efficient-Market Hypothesis)이 성립하는 시장이다. 즉, 과거의 정보들(과거 주가 추이, 차트 등)로 미래의 초과 수익을 보장할 수 없다.
Markov variation(다른 표현 또는 특성)
Time-homogeneous Process : conditional probability이 시간에 종속되지 않고 모두 동일
cf. Semi-stong & Strong EMH
Semi-strong EMH : 공개적 정보는 이미 주가에 반영, Fundamental Analysis는 초과수익을 얻을 수 없음
Strong EMH : 사적 정보까지 이미 주가에 반영되어 있음
Wiener Process
평균이 0이고 분산이 연간 1인 markov stochastic process로 아래의 특성을 지니며, 물리학에서는 Brownian Motion으로도 알려져 있음.
, 변동성(표준편차)가 시간 제곱근에 비례
공통기간이 없는 두 process는 서로 independent (Markov 특성)
이에 따라 시간에 따라 자유롭게 합치거나 나눌 수 있으며, 평균과 분산도 additive가 성립
1년간 주가 움직임의 확률분포가 N(0,1)일 때, 2년간 주가움직임의 확률분포는 두 결합분포의 합. 반면, 6개월간 주가 움직임의 확률분포는 두 개의 6개월 간 확률분포 합이 N(0, 1)이어야 하므로, N(0, 0.5)이다.
위너 프로세스 정의에 따라 Time T간의 변화는 N(0, T)의 정규분포를 따르게 되며,
t>s인 두 위너 프로세스 간에는 s가 t에 종속되므로 addictive property + covariance가 s를 따르게 된다는 점을 고려시 아래와 같은 특징을 가지게 된다.
Generalized Wiener Process
앞서 살펴본 위너 프로세스는 drift rate가 0이고, variance rate이 1인 프로세스였다. 일반적으로는 drift rate와 variance rate이 어떠한 값도 가질 수 있으며, 이를 수식적으로 표현하면 아래와 같이 표현된다.
(term adt = 평균적 변화) 시간에 따른 drift rate = a, x 변수는 시간에 따라 평균적으로 a만큼 변화
(term bdz = 변동성) Variance rate = , x 변수 path주변에는 b * 위너프로세스 만큼의 변동성이 존재
Cf. 위너 프로세스는 일반적인 정규분포의 성격을 그대로 가지고 있기 때문에, 두 위너 프로세스의 결합은 정규분포의 특성을 따른다. 따라서 두 위너 프로세스간 독립성 여부에 따라 결합 위너 프로세스는 분산의 단순 합 vs covariance 포함 분산으로 표현된다.
Ito Process
일반화된 위너 프로세스의 하나로 drift rate와 variance rate이 x와 ...
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