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Optischer Zustand
Beschreibung
Machine learning (ML) is transforming the way we value complex financial instruments like Phoenix autocalls. These options come with a unique twist - if the underlying asset doesn't reach a certain price by a specific time (expiry), the option automatically resets, extending the expiry and offering another chance for a payout.
Traditionally, valuing such options relied on complex calculations that… struggled to account for market volatility and potential resets. Here's where ML steps in.
By analyzing vast datasets of historical option prices and market behavior, ML algorithms can capture the nuances of Phoenix autocalls. This allows for a more accurate assessment of their value, considering factors like the likelihood of a reset and the time value of the option.
This newfound precision empowers investors to make informed decisions about buying, selling, or issuing Phoenix autocalls. ML paves the way for a more efficient market for these options, benefiting both issuers seeking optimal pricing and investors seeking attractive returns. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
08.05.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783384222558
Herausgeber
tredition
Sonderedition
Nein
Autor
Shah
Seitenanzahl
110
Einbandart
Broschiert
Einbandart Details
Klebebindung
Schlagwörter
Deep learning, Algorithmic pricing, Derivative valuation, Financial modeling, AI in finance, Exotic options, Path-dependent derivatives, Barrier options, Financial engineering, Quantitative finance, Machine learning ethics, Explainable AI (XAI) pen_spark, Algorithmic bias, Regulatory considerations, Fintech innovation
Thema-Inhalt
KFF - Finanzenwesen und Finanzindustrie
KFC - Rechnungswesen
Höhe
234 mm
Breite
15.5 cm
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