WARRANT-PRO-2 - Institut für Wirtschaftsinformatik

WARRANT-PRO-2 - Institut für Wirtschaftsinformatik

WARRANT-PRO-2:
Einführung und zukünftige Entwicklung
Doktorandenkolloquium
Dipl.-Ök. Hans-Jörg von Mettenheim
[email protected]
Institut für Wirtschaftsinformatik
Leibniz Universität Hannover
19.07.2007
H.-J. v. Mettenheim, Institut für Wirtschaftsinformatik
WARRANT-PRO-2
1
Überblick
Forschungsgebiete
Power10 Initiative
Forscher
Exkurs: Verkehrsflußoptimierung an der TU Delft
Tagungen
Artikel
Fachbücher
WARRANT-PRO-2
Einführung Option
Black-Scholes Gleichung und WARRANT-PRO-2
Publikationen
Zeitplan
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2
Forschungsgebiete
Dynamische
Spieltheorie
Grid
Computing
FAUN
Prognose und
Optimierung
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3
Forscher
Künstliche Neuronale Netze
Dr. Ralph Grothmann, Siemens München, weiterer Kontakt
geplant, evtl. Möglichkeit, den SENN auszuprobieren
Dr. Hans Georg Zimmermann, Siemens München
Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber, IDSIA (Institute for Artificial
Intelligence), Universität Lugano, Schweiz, u. a. rekurrente
neuronale Netze, Zeitreihenanalyse
Prof. Dr. Wolfram Lippe, Institut für Informatik, Universität
Münster; zusätzlicher Schwerpunkt bei verteilten Systemen,
daher auch interessant für Grid Computing
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4
Forscher
Prognose
Dipl.-Kfm. Stephan Scholze, KU Eichstädt, vergleichendes
Paper geplant
Dr. Robert Stahlbock, Institute of Information Systems,
Universität Hamburg; Schwerpunkt in der Wechelkursprognose
(u. a. mit KNN, aber z. B. auch Support Vector Machine)
Lutz Kilian, Ph.D., Associate Professor, Department of
Economics, University of Michigan; Schwerpunkt in der
Zeitreihenanalyse
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5
Forscher
Dynamische Spieltheorie
Katerina Stankova, TU Delft, Paper zur Bestimmung
optimaler Verkehrsflüsse mittels FAUN; Abstract für die 10th
International Conference on Application of Advanced
Technologies in Transportation, 27. - 31. Mai, Athen
Gerd Jan Olsder, TU Delft
Jirka Poropudas, M.Sc., Systems Analysis Laboratory, Helsinki
University of Technology; Schwerpunkt in Verfolgunsspielen,
möglicherweise Austausch?
Grid Computing
Prof. Dr. Jörg Müller, Institut für Informatik, TU Clausthal;
verteilte Systeme
Ian Foster, Ph.D., Professor, Argonne National Laboratory;
Mitbegründer des Grid Computing.
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6
Forscher: Besuch an der TU Delft
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7
TU Delft: Verkehrsfluß Optimierung
"plot_sample_file12.txt"
24200
24000
24200
24000
23800
23600
23400
23200
23000
22800
22600
23800
23600
23400
23200
23000
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22600
2
0
-2
a
-4
-6
-8
-10 6
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5.5
5
4.5
4
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3.5
3
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2
b
8
6
24200
5.5
24000
5
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4.5
23600
4
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3.5
23200
3
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2.5
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2
total travel time in minutes
b
TU Delft: Verkehrsfluß Optimierung
22600
-10
-8
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-4
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0
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9
Delft: Verkehrsfluß Optimierung
6
23800
5.5
23600
5
23400
b
4.5
4
23200
3.5
23000
3
22800
2.5
2
22600
-10
-8
-6
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-4
a
-2
0
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10
Tagungen
Allgemeine Wirtschaftsinformatik Tagungen
ACIS 2007, 5.-7. Dezember 2007, Toowoomba, Queensland,
Australien
AMCIS 2008, 14.-17. August 2008, Toronto, Kanada;
ECIS 2007 (St. Gallen, Schweiz): Vortrag Intelligent Decision
Support Systems and Neurosimulators: A Promising Alliance
for Financial Services Providers, mit Michael H. Breitner,
Frank Köller und Simon König
ECIS 2008 (Galway, Irland): 9.-11. Juni 2008, Deadline bis
zum 15.11.2007; Information Systems in an Innovative
Knowledge-based Society
MKWI 2008 (Garching): 26.-28. Februar 2008
WI 2007, 28. Februar bis 2. März 2007, Karlsruhe
WI 2009, Wien
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Tagungen
Prognose, KNN und Optimierung
14. Jahrestagung der DGF (Deutsche Gesellschaft für
Finanzwirtschaft), 28.-29. September 2007, TU Dresden; evtl.
Track Empirical Finance
OR 2007, 5.-7. September 2007, Saarbrücken
AG Finanzwirtschaft und Finanzinstitutionen der GOR,
Workshop Mai oder Juni 2008, Hannover
AG Prognoseverfahren der GOR, 22.-23. März 2007, Hamburg
Dynamische Spieltheorie
ISDG Workshops
Grid Computing
EuroPVM/MPI 2007, 30. September bis 3. Oktober 2007,
Paris, Frankreich
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Paper
Künstliche Neuronale Netze
Forecasting economic data with neural networks, F. Aminian,
E. D. Suarez, M. Aminian, D. T. Walz, Computational
Economics 28(1)/2006
Using neural networks to support early warning systems for
financial crisis forecasting, K. J. Oh, T. Y. Kim, H. Y. Lee, H.
Lee, Advances in Artificial Intelligence 3809/2005
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Paper
Prognose
Genetic multi-model composite forecast for non-linear
prediction of exchange rates, M. Alvarez-Diaz, A. Alvarez,
Empirical Economics, 3/2005
Robust artificial neural networks for pricing of european
options, P. C. Andreou, C. Charalambous, S. H. Martzoukos,
Computational Economics 27(2)/2006
Modelling and Prediction of the MXNUSD Exchange Rate
Using Interval Singleton Type-2 Fuzzy Logic Systems,
Hernandez Medina, C. M. Mendez, Computational Intelligence
Magazine, 2/2007
Waiting time analysis of foreign currency exchange rates:
Beyond the renewal-reward theorem, N. Sazuka, J. Inoue,
Symposium on Foundations of Computational Intelligence,
4/2007
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Paper
Dynamische Spieltheorie
Optimal Trajectories and Guidance Schemes for Ship Collision
Avoidance, A. Miele, T. Wang, Journal of Optimization
Theory and Applications, 4/2006
Numerical control optimization methods in one
pursuit-evasion problem, A. E. Utemov, Journal of Computer
and Systems Sciences International, 3/2006
Grid Computing
Supercomputing applications to the numerical modeling of
industrial and applied mathematics problems, J. A. Acebron,
R. Spigler, The Journal of Supercomputing 40(1)/2007
Data Intensive and Network Aware (DIANA) Grid Scheduling,
R. McClatchey, A. Anjum, H. Stockinger, A. Ali, I. Willers, M.
Thomas, Journal of Grid Computing, 5(1)/2007
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Fachbücher
Künstliche Neuronale Netze
Nichtlineare, multivariate Approximation mit Perzeptrons und
anderen Funktionen auf verschiedenen Hochleistungsrechnern,
M. H. Breitner, 2003
Simulation Neuronaler Netze, A. Zell, 2003
Prognose und Optimierung
Security Analysis, B. Graham, D. L. Dodd, C. Tatham, 2005
Options, Futures and Other Derivatives, J. C. Hull, 2005
Das große Buch der technischen Indikatoren, T. Müller, W.
Lindner, 2004
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Fachbücher
Dynamische Spieltheorie
Advances in Dynamic Games, Annals of the International
Society of Dynamic Games, erscheint jährlich
Differential Games: A Mathematical Theory with Applications
to Warfare and Pursuit, Control and Optimization, R. Isaacs,
1999 (Reprint der Ausgabe von 1965)
Differential games in economics and management science, E.
Dockner, S. Jorgensen, N. V. Long, G. Sorger, 2000
Grid Computing
Ruby Cookbook, L. Carlson, L. Richardson, 2006
Grid Computing For Developers, V. Silva, 2005
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Optionen
Erläuterung
Vertrag, der dem
Käufer einer Option (Inhaber)
während eines festgelegten Zeitraums (Kontraktlaufzeit T)
das Recht einräumt,
eine bestimmte Menge eines bestimmten Basisobjekts
(Underlying)
zu einem im voraus festgesetzten Preis (Ausübungspreis E)
zu kaufen (Call)
oder zu verkaufen (Put).
Varianten
amerikanischer Typ: Ausübung jederzeit möglich
europäischer Typ: Ausübung nur am Ende der Laufzeit
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Optionen: Gewinndiagramm
Quelle: DA Burmester, s. u.
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Black-Scholes Formel
Publiziert 1973 von Robert C. Merton, aufbauend auf Arbeiten von
Fischer Black und Myron Scholes
C (t, p) = pΦ(d1 ) − Ee −r (T −t) Φ(d2 )
d1 =
ln( Ep +(r + 12 σ 2 )(T −t)
√
σ T −t
und d2 =
ln( Ep +(r − 12 σ 2 )(T −t)
√
σ T −t
C : Betrachtung von europäischen Calls (d. h. spezielle Lösung
der Black-Scholes Gleichung)
E : Ausübungspreis
p: Marktpreis des Basisobjekts
T : Laufzeit der Option
r : risikoloser Marktzins
σ: zukünftige Volatilität
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WARRANT-PRO-2
Black-Scholes Gleichung
∂
∂t C (t, p)
2
∂
∂
+ rp ∂p
C (t, p) + 12 σ 2 p 2 ∂p
2 C (t, p) − rC (t, p) = 0
Lösbar in einfachen Fällen (z. B. europäische Option, s. o.)
aber nicht für nichttriviale Randbedingungen
numerische Lösung mit diskretisierten Randbedingungen und
diskretisiertem Gitter
Verwendung des Crank-Nicholson Verfahrens
Optimierung der Auszahlungsbedingungen mittels
SQP-Verfahren
Als Ergänzung dazu WARRANT-PRO-1: Berechnung von
Marktpreisen mittels künstlicher neuronaler Netze anhand
gesammelter Daten
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WARRANT-PRO-2: Oberfläche
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WARRANT-PRO-2: Ausgewählte Publikationen
Optimale Steuerung der partiellen Black-Scholes-Gleichung
zur Optimierung von Optionspreissensitivitäten für
vorgegebene Zeit- und Basisobjektpreisintervalle, Diplomarbeit
von Tobias Burmester, 2000
Optimierung von Optionen durch effiziente Berechnung
optimaler Anfangs-/Randbedingungen für die partielle
Black-Scholes-Gleichung in Warrant-Pro-2, Diplomarbeit von
Oliver Kubertin, 2003
Reengineering eines Softwarepakets zur Preisberechnung und
Optimierung von Finanzderivaten, Diplomarbeit von Heiko
Degro, 2007
Customer Tailored Derivatives: Simulation, Design and
Optimization with the WARRANT-PRO-2 Software, Michael
H. Breitner, erscheint 2007 im Jubiläumsband zu Ehren Prof.
Bulirschs
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Zeitplan
Diplomarbeit Mathematik
bis Juli 2007: Anmeldung der Diplomarbeit
bis August 2007: Einarbeitung, insb. in den Fortran-Quellcode
bis Oktober 2007: mathematische Darstellung der Vorgänge
bis November 2007: erste Rohfassung
bis Dezember 2007: Abgabe der Arbeit
Dissertation
bis September 2007: Datenbank mit historischen Kursen
bis November 2007: Weiterentwicklung der Prognosemodelle
bis Januar 2008: FAUN Version für den CIP (endlich!)
bis März 2008: Test der Modelle und Berechnungen
bis Juli 2008: erste Rohfassung
bis Dezember 2008: Abgabe der Dissertation
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