Profitability Analysis of the Straddle Strategy in Trading One-Month Options
Notice bibliographique
Résumé
The most important consideration when trading securities is when to liquidate and, in the case of the straddle approach, how much capital is required to cover the initial premium cost. Clearly, the unrealized profit or loss of any straddle position depends on the intrinsic and extrinsic values of the options that comprise the arrangement. This research aims to identify the characteristics that impact the profitability of options when using the straddle strategy. One-month options on Apple shares were examined for this research, specifically those for which the strike price was equal to the market price at initiation. This study discusses when the upper limit on the rate of return of a straddle is reached, allowing the owner to liquidate. The main question is what the limit should be to ascertain best profitability for the trader in the long run. This study answers this question by estimating the long-term profitability for different values of the point at which liquidation is possible. A statistical comparison of the prices of the underlying asset both at initiation and expiry is also included in this research. Undeniably, the volatility of the underlying asset affects the profitability of the straddle strategy. Future studies should assess how the underlying asset’s volatility influences the profitability of the straddle. Keywords: Straddle, option trading strategies, put option, call option, security market
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».