Notice bibliographique
Résumé
This study examines the pattern of stock option time value decay and the implications of the time value decay pattern for option writing strategies. I also consider the returns to various options writing strategies. The central question is whether option writers can utilize a writing strategy that captures the time value of options as revenue to cover their risks and provides return on their investments. Using transaction data, I find that the time value of options that are near-the-money decays at a decreasing rate. The implications of this result are that a significant portion of the time value of near-the-money options decays in the early days of writing an option and the decay slows down as time to expiry approaches. This motivates us to compare over the same holding periods the writing returns of options with long times to expiry with the returns of options with short times to expiry. Overall, the results suggest that trading of options face significant transaction costs and it is mainly motivated by hedging or speculation as I did not find a systematic way to profit from option writing strategies. In addition, I examine the impact of market sentiment on the time value of options. The period of the study includes a sub-period when the general trend in the stock market was positive and another sub-period when the trend was negative. In particular, I study the price of puts relative to the price of calls during these two distinct market periods. I find that during bear markets both call and put options are more expensive than call and put options during bull markets. Yet, the ratio of put premiums to call premiums during rising markets is generally higher than the same ratio during bear markets. This observation suggests that speculators may be the dominant traders in options markets. Overall, I find that option writing strategies are not profitable. One of the reasons for this observation is transaction costs, which are significant in all the strategies that I examine. The bid-ask spread in the options market is large in comparison to the bid-ask spread in the underlying stock market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».