白話導讀
Neural Computing and Applications
SCI · IF 5.606 · Q1
2020/10
把期貨策略「轉譯」成期權策略，讓凱利公式終於用得上
Convert Index Trading to Option Strategies via LSTM Architecture
Jimmy Ming-Tai Wu, Mu-En Wu, Pang-Jen Hung, Mohammad Mehedi Hassan, Giancarlo Fortino*
一句話：期貨有槓桿與保證金，讓凱利公式算不出該下多少；
這篇論文提出把原本的期貨策略「轉譯」成期權策略——用 LSTM 預測原策略的獲利機率，
再依期權的 delta 換算停利停損點——結果顯示期權交易比期貨交易更貼近凱利的最佳下注比例。
先問：這在解什麼問題？the problem
過去多數交易策略把股票或期貨當成標的，但市場上公司太多，要挑出一組來投資本身就不容易；
而「這一筆該投入多少部位」更是難題。傳統的資金管理理論多半建立在凱利公式上，
按總資金的某個比例投入市場。作者指出，這在期貨市場上有三個過不去的坎：
問題一
槓桿與保證金
期貨是槓桿交易，必須額外存入保證金，導致部位大小很難用凱利公式估算。
問題二
勝率抓不準
交易策略在金融市場上難以確定勝率，沒有勝率就沒辦法帶進凱利公式求最佳比例。
問題三
資料量龐大
金融資料一向龐大，需要大數據技術才能處理，並從中挖出有用的知識。
怎麼做？把期貨策略轉成期權策略the method
作者提出的概念是：不改變原本的交易邏輯，而是換一個執行工具。
先用 LSTM（長短期記憶網路）預測原期貨策略的獲利機率，
再依照期權的 delta 值，把原策略每日的停利點與停損點換算成對應的期權設定；
最後把預測出來的機率帶進凱利公式，得到期權交易的最佳下注比例。
流程：保留原本的期貨策略，用 LSTM 估出獲利機率，依 delta 值換算成期權的停利停損，再交給凱利公式決定部位。
帶來什麼？why it matters
研究結果顯示：期權交易比期貨交易更接近凱利公式算出的最佳下注比例。
而且——如果原本的期貨策略本身就能獲利，那麼轉換成期權交易之後，效益還能更進一步提升。
白話比喻：策略像一份食譜，期貨與期權則是兩種鍋子。同一份食譜，換一個更合適的鍋子，
不只火候更好控制（部位算得出來），菜也可能更好吃（獲利更高）。
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