- Tienes que ser más claro. ¿Precios para qué? Si es para las mismas opciones que está calibrado, entonces el error de calibración es una respuesta obvia. De lo contrario, necesitas explicar exactamente qué quieres hacer.
- Griegos: ¿cuáles? ¿Para qué productos? Supongo que los griegos utilizados para cobertura son: delta y rho, pero también vega. Un grego mejor es normalmente aquel que genera una mejor replicación. Tendrás que probar tu modelo en muchos escenarios (¿reales / simulados?) y ver la distribución del error de replicación (al menos la media y la varianza).
- ¿Qué hace un buen modelo? No es una respuesta fácil.
En mi opinión, estas son algunas de las características clave de un buen / mejor modelo (en ningún orden en particular)
- ¿Tiene una implementación numérica robusta?
- ¿Es lo suficientemente rápido para su uso previsto?
- ¿Produce riesgos estables?
- ¿Qué tan difícil es calibrarlo a los precios de mercado?
- ¿Entiendo su salida?
- ¿Están bien identificados los parámetros (de forma ortogonal o con un significado claro)?
- ¿Cuánto tiempo tomará explicarlo al área? Cualquier cosa que requiera más de 5 minutos es demasiado complicada y probablemente ya haya fallado en algún punto mencionado anteriormente
- Backtesting: ¿muestra algún resultado de backtesting decente? Pero este es un punto muy complicado de todas formas.
- ¿Necesitamos un solo modelo para todos los productos? Otra pregunta muy difícil. En teoría sí, pero en la práctica las cosas son muy diferentes.
- ¿Captura los riesgos relevantes de los productos objetivo?
Estoy seguro de que hay muchos más que he olvidado.