The option expiration effect is a well-studied phenome, however, few studies have implemented machine learning models to predict the effect on the underlying stock market due to options expiration. In this paper four machine learning models, SVM, random forest, AdaBoost, and LSTM, are evaluated on their ability to predict whether the underlying index rises or not on the day of option expiration. The options expiration effect is mainly driven by portfolio rebalancing made by market makers who aim to maintain delta-neutral portfolios. Whether or not market makers need to rebalance their portfolios depend on at least two variables; gamma and open interest. Hence, the machine learning models in this study use gamma exposure (i.e. a combination of gamma and open interest) to predict the options expiration effect. Furthermore, four architectures of LSTM are implemented and evaluated. The study shows that a three-layered many-to-one LSTM model achieves superior results with an F1 score of 62%. However, none of the models achieved better predictions than a model that predicts only positive classes. Some of the problems regarding gamma exposure are discussed and possible improvements for future studies are given. / Flera studier har visat att optionsmarknaden påverkar aktiemarknaden, speciellt vid optioners utgångsdatum. Dock har få studier undersökt maskininlärningsmodellers förmåga att förutse denna effekt. I den här studien, implementeras och utvärderas fyra olika maskininlärningsmodeller, SVM, random forest, AdaBoost, och LSTM, med syftet att förutse om den underliggande aktiemarknaden stiger vid optioners utgångsdatum. Att optionsmarknaden påverkar aktiemarknaden vid optioners utgångsdatum beror på att market makers ombalanserar sina portföljer för att bibehålla en delta-neutral portfölj. Market makers behov av att ombalansera sina portföljer beror på åtminstone två variabler; gamma och antalet aktiva optionskontrakt. Därmed använder maskininlärningsmodellerna i denna studie GEX, som är en kombination av gamma och antalet aktiva optionskontrakt, med syftet att förutse om marknaden stiger vid optioners utgångsdatum. Vidare implementeras och utvärderas fyra olika varianter av LSTM modeller. Studien visar att en many-to-one LSTM modell med tre lager uppnådde bäst resultat med ett F1 score på 62%. Dock uppnådde ingen av modellerna bättre resultat än en modell som predicerar endast positiva klasser. Avslutningsvis diskuteras problematiken med att använda GEX och rekommendationer för framtida studier ges.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-320389 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Dubois, Alexander |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:345 |
Page generated in 0.0019 seconds