Opções de estratégia de valor relativo

Fundos de valor relativo.
DEFINIÇÃO de "fundos de valor relativo"
Um hedge fund que procura explorar diferenças no preço ou na taxa dos mesmos valores ou títulos similares. O fundo de valor relativo é negociado em lacunas, e não o preço de uma segurança específica por si só. O fundo de valor relativo pode assumir posições se o fosso entre preços ou taxas for considerado atingido seu pico e, portanto, deverá encolher ou poderá assumir posição em uma garantia se valores similares estiverem sofrendo mudanças nos preços.
BREAKING 'Fundos de valor relativo'
Um gestor de fundos relativo assumirá posições longas sobre valores mobiliários considerados subvalorizados, ao mesmo tempo em que assumirá posições curtas sobre valores mobiliários considerados sobrevalorizados. Os gestores de fundos determinam o que consideram as diferenças normais de preços ou taxas examinando os movimentos históricos e assumindo posições que exploram lacunas até atingir o estado normal.
Os fundos de valor relativo tendem a ser de menor risco e apresentam melhores resultados nos mercados de baixa volatilidade. Se os mercados se tornarem voláteis, torna-se mais difícil aproveitar as mudanças relativas no preço, uma vez que os investidores se tornam mais dispostos a despejar certos títulos para paraísos mais seguros.

6 estratégias de negociação de volatilidade.
Quase todas as estratégias de negociação de volatilidade podem ser caracterizadas como uma das seguintes 6 ideias. Por volatilidade, é importante distinguir entre a volatilidade implícita (a volatilidade futura esperada como revelada pelo mercado de opções) e a volatilidade real (a variabilidade dos preços do mercado subjacente). A maioria das operações de volatilidade envolve jogadas na volatilidade implícita.
1. A negociação implicou volatilidade contra si própria.
Volatilidade de negociação porque é pensado rico ou barato em relação ao seu valor histórico. Por exemplo, um comerciante pode pensar que o VIX parece barato em 12%, dada a sua série de tempo de 5 anos, e decide comprar algumas opções de índice de ações ou futuros de VIX, na esperança de que impliquem manifestações de volatilidade.
2. A negociação implicou volatilidade contra a volatilidade real, como um jogo de vega.
O comerciante pode notar que a volatilidade implícita está bem acima da volatilidade real e espera que a volatilidade implícita caia para corrigir esse desequilíbrio. Observe que ele não espera que a volatilidade real aumente. Então, ele pode decidir vender algumas estratagens de opção para se tornar uma vega curta. Esta posição deve ser rentável se a volatilidade implícita posteriormente cair.
3. A negociação implicou volatilidade contra a volatilidade real, como uma jogada de gama.
O comerciante percebe novamente que a volatilidade implícita está acima da volatilidade real. Ele pode decidir tentar jogar pela diferença vendendo opções para se tornar uma pequena gama e coletar-teta. Sua estratégia envolverá cobertura de gama e esperando que as perdas subsequentes dessas coberturas de gama negativa não superem seus lucros de cobrança de Theta. Claro, a estratégia inversa (opções longas, gamma longa, pagando theta) é perfeitamente plausível quando o comerciante espera que a volatilidade real exceda a volatilidade implícita.
4. Negociação implicou volatilidade entre opções em diferentes produtos: (valor relativo, vol-arb)
O comerciante percebe um desequilíbrio entre as volatilidades implícitas das opções em dois produtos diferentes, em relação à relação histórica que suas volatilidades implícitas mostraram. Se o comerciante espera que o desequilíbrio seja corrigido, ele pode decidir comprar opções em um produto e vender opções no outro. É comum que os produtos sejam fundamentalmente relacionados em alguns; como dois índices de capital correlacionados. Isso dá à estratégia um caráter longo e curto que pode significar que algumas exposições indesejáveis ​​são auto-mitigadas. Por exemplo, a estratégia pode ser construída de modo que seja mais ou menos vega-neutra; isto é, é relativamente neutro em relação ao nível de volatilidade implícita em geral.
5. A negociação implicou volatilidade entre opções no mesmo produto.
Outra idéia de valor relativo. Isso pode incluir o comércio discreto, por exemplo. Uma colocação pode ser trocada contra uma chamada no mesmo produto com a mesma expiração, por exemplo. Mais uma vez, a motivação é que a disseminação da volatilidade implícita relativa é considerada alta ou baixa e significará reverter. E, novamente, muitos dos elementos de risco indesejáveis ​​podem ser neutralizados; por exemplo, uma estratégia de colocação versus chamada pode ser construída para ser vega e neutro gama.
6. Negociação implicou volatilidade em toda a estrutura do termo.
Esperando as volatilidades implícitas de opções com expirações diferentes para re-alinhar. Esta é mais uma outra idéia de valor relativo com a possibilidade de se auto-hedging em relação aos gregos indesejados. Por exemplo, seria possível criar uma propagação de calendário (ou tempo) usando opções no mesmo subjacente, mas com diferentes expirações que são gamma e theta neutro. Isso pode ser desejável se for principalmente o spread de volatilidade implícita ao qual o comerciante deseja se expor.
Tem uma pergunta para o autor? Feliz por ajudar! Email [email & # 160; protected].
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Relative Value Trading-- Patente concedida pela Visualização Única de Pedidos PAIR.
A negociação de valor relativo é uma estratégia de investimento em que um ou mais títulos são negociados em relação a outro. Vamos assumir que um investidor gosta de um estoque em particular, mas é incerto se o recorde recente do mercado de ações continuará. Para minimizar a volatilidade e o risco de referência, o investidor poderia simultaneamente comprar o estoque e vender um futuro de índice de ações em um "spread". Um longo investidor único poderia alcançar uma estratégia similar ao comprar simultaneamente um índice de ações inverso ETF (cujo valor aumenta se o mercado declina). Nestes exemplos, o investidor mudou o investimento de ter que estar correto tanto no mercado como no estoque para ser justo que o desempenho do estoque superará o mercado.
As estratégias de negociação de valor relativo estão crescendo em popularidade. Nos últimos dois anos, a plataforma PAIR da Tradebook experimentou um aumento de 87% no número de ordens de estratégia de valor relativo. A popularidade é devido, em parte, porque as classes de ativos em áreas geográficas estão se tornando mais acessíveis eletronicamente. Os investidores agora podem implementar algoritmos estratégias de captura alfa usando múltiplas ações, opções e futuros que simplesmente não eram possíveis nos mercados manuais.
Algumas estratégias podem ser muito complexas, envolvendo vários instrumentos com cada instrumento possuindo seu próprio preço - lance atual, pedido atual, último preço, etc. A multiplicidade de instrumentos em uma estratégia (ordem) implica, portanto, uma multiplicidade de valores que podem ser relevantes para decisões de negociação. Yurij Baransky e Vipul Nagrath criaram uma visualização de dados inovadora - uma melhor apresentação de dados e informações de mercado para ajudar os comerciantes a entender de forma imediata e intuitiva o que está acontecendo com a implementação de investimentos e execução.
Yurij e Vipul criaram o "cockpit" de um comerciante do PAIR. Estudos descobrem que o cérebro humano decifra imagens e cores simultaneamente e mais rapidamente do que a grade tradicional de números. As imagens podem suscitar fortes respostas emocionais. O seu display patenteado usa cores e ícones para se comunicar para o consumo rápido e imediato da comercialização de uma estratégia, do estado atual e do lado (compra / venda) do instrumento na estratégia.
O comércio de valores relativos pode ser expresso com vários tipos de propagação. Por exemplo, como um spread simples (por exemplo, AB), uma relação (por exemplo, A / B), uma variação de% (por exemplo, 100 * (AΔ% - BΔ%)), arbitragem de fusão (xB + $ - A), etc. . Esta nova técnica de visualização também oferece aos investidores uma comparação fácil em diferentes tipos de propagação. Por exemplo, o comerciante pode visualizar se um spread simples de US $ 0,10 para a Estratégia A é mais comercializável do que um spread simples de US $ 2,00 na Estratégia B ou um spread de R $ 1,342 para a Estratégia C. Claro que tudo depende dos detalhes da estratégia, mas com o mesmo poder intelectual, esta técnica permite aos comerciantes e investidores comparar visualmente diferentes estratégias para obter uma boa "sensação" de como "fechar" cada estratégia pode ser feito.
Parabéns para Yurij e Vipul na patente. Para obter mais informações sobre o front-end "PAIR" e o algoritmo de execução, entre em contato com um consultor de execução do Tradebook.
Yurij Baransky é o chefe global de desenvolvimento de produtos, onde supervisiona todos os aspectos da construção e manutenção do patrimônio líquido, derivativos, FX, renda fixa e funcionalidade de negociação algorítmica da Bloomberg Tradebook. Yurij ingressou na Bloomberg L. P em 2000 e ocupou vários cargos de programação e gerenciamento em Bloomberg R & amp; D. Ele anteriormente supervisionou a plataforma de negociação das Opções Listadas dos EUA e sua equipe desenvolveu e lançou a plataforma de negociação PAIR Tradebook.
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Opções estratégia de valor relativo
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Compreendendo o Arbitragem de Valor Relativo.
A arbitragem de valor relativo é uma estratégia de investimento que procura aproveitar os diferenciais de preços entre instrumentos financeiros relacionados, como ações e títulos, ao mesmo tempo que compram e vendem os diferentes títulos e valores mobiliários, permitindo que os investidores lucrem potencialmente com o "valor relativo" do & ldquo; dos dois títulos.
Antes de explicar isso, considere o conceito de arbitragem. O arbitragem, no seu mais simples, envolve a compra de títulos em um mercado para revenda imediata em outro mercado, a fim de lucrar com uma discrepância de preços. Mas no mundo dos fundos de hedge, a arbitragem refere-se mais comum a compra e venda simultânea de dois títulos similares, cujos preços, na opinião do comerciante, não estão em sincronia com o que o comerciante acredita ser o seu verdadeiro valor. & Rdquo; Agindo sob o pressuposto de que os preços reverterão para o valor verdadeiro ao longo do tempo, o comerciante venderá a baixa segurança e comprará a segurança de baixo preço. Uma vez que os preços revertem para o valor verdadeiro, o comércio pode ser liquidado com lucro. (Lembre-se, a venda a descoberto é simplesmente emprestar uma segurança que você não possui, vendendo, então esperando que ela diminua em valor, momento em que você pode comprá-la novamente a um preço mais baixo do que pagou e devolver os títulos emprestados). Arbitragem também pode ser usado para comprar e vender duas ações, duas commodities e muitos outros títulos.
A arbitragem de valor relativo também é referida como & ldquo; pairs & rdquo; negociação. Isso é porque, com a arbitragem de valor relativo, um investidor investe em um par de títulos relacionados. Idealmente, esses títulos terão altas correlações, o que significa que tenderão a se mover na mesma direção ao mesmo tempo.
Os estoques na mesma indústria que têm histórias de negociação de comprimentos semelhantes são freqüentemente usados ​​em arbitragem de valor relativo. Estoques automotivos GM e Ford são bons exemplos, assim como os estoques farmacêuticos Wyeth e Pfizer. Mas índices, como o índice S & P 500 e o Dow Jones Utilities Average, também podem ser usados ​​em arbitragem de valor relativo. Assim, os estoques de indexação, como o QQQQ (que rastreia o Nasdaq Composite Index) ou o SPY (que rastreia o índice S & amp; P 500). Na verdade, quando se trata de escolher valores mobiliários, o céu é o limite: a arbitragem de valor relativo funciona não apenas com ações, mas também com futuros, opções, moedas e commodities.
Quaisquer que sejam os valores mobiliários utilizados, quando os preços dos dois títulos divergem e mdash, o que significa que uma segurança aumenta em valor e a outra segurança cai em valor, o arbitraurio de valor relativo compra uma segurança e calça o outro. Quando os preços convergem novamente, o arbitrageur de valor relativo encerra o comércio.
Como a arbitragem de valor relativo exige que os valores mobiliários sejam correlacionados no preço, normalmente é usado em um mercado paralelo, que é um mercado que não está subindo nem caindo, mas que comercializa dentro de um intervalo específico. Se um mercado continuará a permanecer dentro de um intervalo específico pode ser difícil de avaliar, no entanto, como os mercados podem mudar de direção rapidamente. Assim, a arbitragem de valor relativo requer o conhecimento e a habilidade para avaliar não apenas títulos individuais, mas também os mercados.
Em resumo, então, enquanto a arbitragem de valor relativo pode ajudar a aumentar os retornos em ambientes de mercado difíceis, como os mercados laterais, requer uma experiência significativa e é melhor usado por investidores sofisticados que estão dispostos a aceitar seus riscos.
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Arbitragem de valor relativo.
Volatilidade e Negociação de Opções, Arbitragem Estatística no Espaço de Volatilidade.
Propriedades significativas de reversão e tendência de SPX e VIX.
Na publicação anterior, analisamos algumas propriedades estatísticas das distribuições empíricas do spot SPX e VIX. Nesta publicação, vamos investigar as propriedades significativas de reversão e tendência desses índices. Para isso, vamos calcular seus expoentes Hurst.
Existe uma variedade de técnicas para calcular o expoente de Hurst, ver e. a página da Wikipedia. Preferimos o método apresentado na referência [1], pois poderia estar relacionado à variação de um processo Weiner que desempenha um papel importante na teoria de preços das opções. Quando H = 0,5, diz-se que o subjacente segue um processo de caminhada aleatória (GBM). Quando H & lt; 0,5, o subjacente é considerado reversão média, e quando H & gt; 0,5 é considerado tendência.
A tabela abaixo apresenta os expoentes de Hurst para SPX, VIX e VXX. Os dados usados ​​para SPX e VIX são os mesmos que na publicação anterior. Os dados para VXX são de fevereiro de 2009 até o presente. Mostramos expoentes Hurst para 2 diferentes intervalos de atrasos: curto prazo (5-20 dias) e longo prazo (200-250 dias).
Observamos que SPX é significante reverter em um curto prazo (média H = 0,45) enquanto tendem em um longo prazo (média H = 0,51). Isso é consistente com nossa experiência.
O resultado para spot VIX (não negociável) é interessante. É significante reverter em um curto prazo (H = 0,37) e reverte fortemente em longo prazo (H = 0,28).
Quanto ao VXX, o resultado é um pouco surpreendente. Nós pensávamos que o VXX deveria exibir alguma moda em um determinado período de tempo. No entanto, o VXX é significante reverter em prazos de curto e longo prazos (H = 0,46).
Saber se o subjacente é uma reversão ou tendência média pode melhorar a eficiência do processo de hedge.
[1] T. Di Matteo et al. Physica A 324 (2003) 183-188.
Distribuições estatísticas do índice de volatilidade.
Os produtos VIX relacionados (ETNs, futuros e opções) estão se tornando instrumentos financeiros populares, tanto para hedging quanto para especulação, nos dias de hoje. O índice de volatilidade VIX foi desenvolvido no início dos anos 90. Nos seus primeiros dias, liderou os mercados de derivativos. Hoje a dinâmica mudou. Agora, há uma forte evidência de que o mercado de futuros VIX lidera o índice de caixa.
Nesta publicação, vamos analisar algumas propriedades estatísticas do índice VIX local. Utilizamos dados de janeiro de 1990 a maio de 2017. O gráfico abaixo mostra a distribuição do kernel do ponto VIX.
Distribuição do kernel do índice VIX spot.
Pode-se ver que a distribuição do spot VIX não é normal, e possui uma cauda direita.
Examinamos o gráfico Q-Q do spot VIX. O gráfico abaixo mostra o gráfico Q-Q. É evidente que a distribuição do spot VIX não é normal. O comportamento da cauda direita também pode ser visto com clareza. Intuitivamente, faz sentido, uma vez que o índice VIX freqüentemente experimenta picos muito altos e ascendentes.
Q-Q trama do ponto VIX vs. padrão normal.
É interessante observar que existe um piso natural em torno de 9% no lado esquerdo, ou seja, historicamente falando, 9% tem sido um mínimo para VIX ponto.
Observamos agora a distribuição dos retornos VIX. O gráfico abaixo mostra o gráfico Q-Q dos retornos VIX. Observamos que a distribuição de retorno é mais próxima do normal do que a distribuição VIX spot. No entanto, ele ainda exibe o comportamento da cauda direita.
Lote Q-Q de retornos VIX versus padrão normal.
É interessante ver que no espaço de retorno, a distribuição VIX tem uma cauda esquerda semelhante aos índices de ações. Isso provavelmente deve-se a grandes diminuições no ponto VIX após picos de volatilidade afiada.
O piso natural do índice VIX spot e sua cauda esquerda no espaço de retorno podem levar à construção de boas estratégias de negociação de risco / recompensa.
UPDATE: plotamos a função de massa de probabilidade do spot VIX na escala de log. O gráfico abaixo mostra que o spot VIX passou a maior parte do tempo na região de 12% -22% (log (VIX) = 2,5 a 3,1) durante o período da amostra.
Distribuição do Kernel na escala do log.
As opções de colocação fora do dinheiro são arriscadas? Parte 2: caso dinâmico.
Esta publicação é a continuação do anterior sobre o risco das opções de venda curta do OTM vs. ATM e o efeito da alavancagem nas medidas de risco. Nesta parcela, vamos realizar estudos similares com a única exceção de que, desde o início até o vencimento, as opções curtas estão cobertas dinamicamente. A metodologia de simulação e os parâmetros são os mesmos que no estudo anterior.
Como referência, os resultados para o caso estático são replicados aqui:
A tabela abaixo resume os resultados para o caso de cobertura dinâmica.
Da Tabela acima, observamos que:
Semelhante ao caso estático, as opções de venda de OTM banhadas por delta são menos arriscadas do que as contrapartes ATM. No entanto, a redução de risco é menos significativa. Isso provavelmente deve-se ao fato de que o próprio Delta se reduz consideravelmente os riscos (veja abaixo). A vantagem também aumenta os riscos.
É importante notar que, dado o mesmo valor nocional, uma posição de cobertura de delta é menos arriscada do que uma posição estática. Por exemplo, o VaR de uma posição de posicionamento estático, seguro de caixa (m = 100%) é de 0,194, enquanto o VaR da posição correspondente de cobertura dinâmica é de apenas 0,0073. Isso explica por que as empresas comerciais e os fundos de hedge proprietários geralmente se envolvem na prática de hedging dinâmico.
Finalmente, observamos que, embora o Value at Risk leve em consideração os riscos da cauda em algum grau, provavelmente não é a melhor medida dos riscos de cauda. Usar outras medidas de risco que melhor incorporem os riscos da cauda pode alterar os resultados e levar a conclusões diferentes.
As opções de colocação fora do dinheiro são arriscadas?
Os comerciantes muitas vezes debatem se as posições curtas fora do dinheiro (OTM) ou em dinheiro (ATM) são mais arriscadas. O argumento para que as opções de OTM sejam mais arriscadas é que suas Velocidades (ou dGamma / dspot) são maiores do que as de caixas eletrônicos, portanto, o Gamma, que é negativo, pode aumentar (em valor absoluto) substancialmente durante uma desaceleração do mercado.
Nesta publicação, quantificaremos e comparamos os riscos das opções de curto prazo de OTM e ATM. Fazemos isso executando simulações de Monte Carlo e calculando o Valor em Risco (VaR com intervalo de confiança de 95%) e variância da distribuição de retorno. Esta estratégia envolve o curto-circuito das peças não cobertas. O retorno é determinado da seguinte forma,
onde P t0 e P T indicam os preços de colocação no tempo zero e expiração, respectivamente.
K é o preço de exercício; K = 90, 100 para OTM e ATM, respectivamente.
m é um fator de margem. m = 100% significa que vendemos um depósito seguro.
Observe que a equação acima leva em consideração o requisito de margem de forma aproximada. A fórmula exata para cálculo de margem depende de corretores, trocas e países. Mas acreditamos que usar uma fórmula de cálculo de margem mais realista não alterará a conclusão deste artigo.
Usamos a mesma metodologia e parâmetros de simulação que na publicação anterior. Os parâmetros são os seguintes,
É importante notar que nos concentramos apenas nos riscos. Assim, utilizamos os mesmos valores para a volatilidade implícita da opção e a volatilidade percebida pelo subjacente. Na vida real, as volatilidades implícitas das posições geralmente são mais altas do que as vencidas devido à volatilidade e desaceleração. Isso significa que o retorno esperado da vida real da estratégia é normalmente maior. Nosso retorno simulado é mais conservador.
A tabela abaixo resume as características de risco das opções de venda curta.
Observamos que, para o mesmo nível de alavancagem, as posições curtas do OTM em posição são, na verdade, menos arriscadas do que as ATM. Por exemplo, para m = 100%, isto é, uma posição de colocação curta garantida em dinheiro, a variância e VaR da posição OTM são 0,0031 e 0,1303, respectivamente; eles são menores do que as contrapartes da opção ATM, que são 0.0075 e 0.1940, respectivamente.
O risco vem da alavancagem. Digamos, por exemplo, que um comerciante quer vender o OTM. Como ele recebe menos prémio por cada venda vendida, ele provavelmente aumentará o tamanho da posição. Por exemplo, se ele vende 2 OTM coloca usando alavancagem (m = 50%), então a variância e VaR de sua posição são 0,0133 e 0,2783, respectivamente. Em comparação com a venda de caixa de caixa com caixa de caixa de 1 ATM, os riscos aumentaram substancialmente (o VaR passou de 0,194 para 0,2783)
Em resumo, ceteris paribus, uma pequena posição de opção de venda de OTM é menos arriscada que a ATM. O perigo surge quando os comerciantes usam alavancagem excessiva.
Usando uma Regra de Temporização de Mercado para Dimensionar uma Posição de Opção, Um Caso Estático.
Na parcela anterior, discutimos o uso de uma regra popular de distribuição de ativos / cronograma de mercado (regra SMA 10M a seguir) para dimensionar uma posição de opção curta. A estratégia não funcionou bem, como foi o caso na alocação de ativos tradicional. Nós pensamos que o mau desempenho era devido ao fato de que a regra SMA 10M é mais um indicador de direção do mercado que não está diretamente relacionado ao driver PnL de uma posição coberta por delta.
Lembre-se de que uma posição de opção pode ser dividida vagamente em duas categorias: dinâmico e estático [1]
1-Dynamic: a posição da opção é delta hedged dinamicamente; seu driver PnL é a dinâmica de volatilidade implícita / realizada. O lucro e perda na expiração da opção depende da dinâmica da volatilidade, mas não do valor terminal do preço à vista.
2-estático: a posição da opção é deixada sem cobertura; o retorno da estratégia depende do preço à vista no vencimento da opção, mas não na dinâmica da volatilidade, isto é, é independente do caminho.
Nesta postagem, aplicaremos a regra SMA 10M a uma posição estática, não coberta. Todos os outros parâmetros e regras são os mesmos que em nossa publicação anterior. Resumidamente, as regras de negociação são as seguintes.
1 - NoTiming: Vender uma opção de colocação no dinheiro (ATM) de 1 mês, sem reciclar.
2 -10M-SMA: só vendemos uma opção de venda de caixa eletrônico se o preço de fechamento do subjacente for maior do que o SMA de 10M.
Nossa lógica para investigar este caso é que, como o retorno de uma posição estática e não coberta depende em grande parte da direção do mercado, a regra do tempo de 10M SMA terá maior chance de sucesso.
A tabela a seguir resume e compara os resultados da estratégia de colocação curta com e sem a aplicação da regra SMA 10M.
O gráfico abaixo mostra as curvas de equidade das 2 estratégias.
Como podemos ver na tabela e no gráfico, a regra de 10M SMA melhorou neste caso. Embora a porcentagem de vitória e a PnL média por comércio tenham permanecido aproximadamente iguais, os riscos foram significativamente reduzidos. A maior perda foi reduzida de $ 2.7K para $ 1.6K; A diminuição diminuiu de $ 5K para US $ 1.9K. Como resultado, o fator de lucro aumentou de 1,47 para 1,54.
Em conclusão, a regra de 10M SMA funciona bem no caso de uma posição de colocação curta estática, não coberta. Usando esta regra, o retorno ajustado ao risco do comércio foi significativamente melhorado.
Outros estudos relacionados:
Ao pesquisar a literatura sobre esse assunto, encontrei um estudo semelhante apresentado por E. Sinclair [2]. Ele mostrou que, para uma posição de estrangulamento curto coberto delta, o tempo de mercado com base no índice VIX melhorou significativamente os resultados. Uma vez que o VIX é uma medida de volatilidade, o seu bom desempenho é consistente com a nossa compreensão de que, para uma posição coberta por delta, devemos usar um indicador de tempo de mercado com base na volatilidade e não na direção. Pavel Bambásek também publicou estudos similares recentemente. Ele usou SMA de 200 dias para avaliar o mercado: bluetrader. cz/delta-hedging-ano-ne/
[1] N. N. Taleb, Hedging Dinâmico: Gerenciando Opções de Vainilla e Exóticas, Wiley, 1997.
[2] E. Sinclair, Volatility Trading, Wiley, 2ª edição, 2018.
A volatilidade da volatilidade aumenta?
Na quarta-feira passada, o índice SP500 diminuiu apenas -1,8%, mas no espaço de volatilidade sentiu como se o mundo acabasse; a estrutura do termo de volatilidade, medida pela relação VIX / VXV, alcançou 1, isto é, o limite onde passa do estado contango para trás. A próxima inversão da estrutura do prazo de volatilidade também pode ser vista na curva de futuros VIX (embora em menor grau), conforme mostrado abaixo.
Futuros VIX em 16 de maio (linha azul) e 17 de maio de 2017 (linha negra). Fonte: Vixcentral.
Com apenas -1,8% de variação no SPX subjacente, o ponto VIX associado passou de 10,65 para 15,59, um aumento desproporcional de 46%. As grandes mudanças nos mercados spot e VIX também se refletiram nos preços dos ETN VIX. Por exemplo, o SVXY diminuiu cerca de 18%, ou seja, 9 vezes maior que o retorno do SPX. Observamos que, em tempos normais, o SVXY tem um beta de cerca de 3-4 (como referenciado para SPY).
Então, o aumento da volatilidade normal e o que aconteceu exatamente?
Para responder a estas perguntas, primeiro examinamos as variações percentuais diárias do VIX como uma função dos retornos do SPX. A figura abaixo apresenta o VIX muda v. s. Retornos diários de SPX. Observe que planejamos apenas dias em que o SPX subjacente diminuiu mais de 1,5% no fechamento do dia anterior. A seta aponta para o ponto de dados da quarta-feira passada.
Daily VIX muda v. s. O SPX retorna.
Um olhar superficial sobre o gráfico pode nos dizer que é raro que uma pequena alteração no SPX subjacente causou uma grande mudança percentual no VIX.
Para quantificar a probabilidade, contamos o número de ocorrências quando os retornos diários de SPX estão entre -2,5% e -1,5%, mas o índice VIX teve um aumento de 30% ou superior. O conjunto de dados é de janeiro de 1990 a 19 de maio de 2017, e o tamanho total da amostra é de 6900.
Existem apenas 11 ocorrências, o que significa que os picos de volatilidade como o da última quarta-feira ocorreram apenas cerca de 0,16% do tempo. Então, de fato, esse evento é uma ocorrência rara.
A tabela abaixo apresenta as datas e as mudanças de VIX nessas 11 ocorrências.
Mas o que aconteceu e o que causou o VIX subir tanto?
Enquanto respostas precisas devem aguardar pesquisa completa, com base em outros resultados (não mostrados) e evidências anedóticas, acreditamos que o aumento da popularidade dos ETN VIX e o aumento exponencial resultante em curto interesse contribuíram grandemente para o aumento da volatilidade de volatilidade.
Observamos também que, a partir da tabela acima, das 11 ocorrências, mais de metade (6 para ser preciso) aconteceu após 2018, ou seja, após a introdução de VIN ETNs.
Com o aumento da volatilidade da volatilidade, o gerenciamento de riscos tornou-se mais crítico, especialmente se você é uma baixa volatilidade líquida e / ou você tem muita exposição à inclinação (dGamma / dSpot).
Usando uma Regra de Tempo de Mercado para Dimensionar uma Posição de Opção.
O dimensionamento da posição e a alocação da carteira não receberam muita atenção na comunidade de negociação de opções. Nesta publicação, vamos aplicar uma regra de dimensionamento de posição simples e ver como ela se realiza no contexto da negociação de volatilidade.
Uma posição de opção pode ser dimensionada usando, por exemplo, um modelo de Markov onde o tamanho da posição pode ser uma função da probabilidade de transição do regime [1]. Embora este seja um local de pesquisa que gostaríamos de explorar, decidimos começar com uma abordagem mais simples. Nós escolhemos um algoritmo que é intuitivo o suficiente para ambos os gestores e comerciantes de portfólio quant e non-quant.
Utilizamos a regra de tempo de mercado proposta pela Faber [2] que a aplicou a diferentes classes de ativos no contexto da alocação de portfólio. A regra é a seguinte.
Compre quando o preço mensal & gt; SMA de 10M (média móvel simples de 10 meses)
Vender e transferir para dinheiro quando o preço mensal & lt; 10M SMA.
Esta regra de tempo extremamente simples foi utilizada com sucesso por Faber e outros. Provou melhorar significativamente os retornos ajustados ao risco das carteiras [3].
No contexto da negociação de volatilidade, comparamos 2 estratégias de opções.
1- NoTiming: Venda uma opção de venda de 1 mês em ATM (ATM) em todas as opções de vencimento sexta-feira. A opção é mantida até o vencimento, ou seja, por um mês. A posição é mantida delta neutra, ou seja, é rebrangada no final de cada dia.
2- 10M-SMA: semelhante ao acima, exceto que a regra de tempo da Faber é aplicada, ou seja, só vendemos uma opção de venda de caixa eletrônico se o preço de fechamento do subjacente for maior do que o SMA de 10M. Note, no entanto, que, ao contrário de Faber, aqui definimos o final do mês como a expiração da opção sexta-feira e não o final do mês.
Uma breve discussão sobre o raciocínio para a escolha de uma regra de tempo de mercado está aqui em ordem. No contexto da alocação de portfólio, a regra de 10M SMA é usada para sincronizar a direção do mercado, ou seja, o driver PnL é principalmente beta de mercado. O driver PnL de nosso comércio é, por outro lado, a dinâmica da propagação de volatilidade implícita / realizada. Mas, como mostrado em uma publicação anterior, a dinâmica de volatilidade IV / RV correlaciona-se altamente com os retornos do mercado. Portanto, pensamos que poderíamos usar uma estratégia de timing direcional para dimensionar um portfólio de opções, apesar do fato de seus drivers PnL serem diferentes, pelo menos teoricamente.
Testamos as 2 estratégias sobre as opções SPY de fevereiro de 2007 a novembro de 2018. A tabela abaixo fornece um resumo das estatísticas comerciais (PnLs médias, negociações vencedoras / perdidas e retrações estão em dólares).
O gráfico abaixo mostra as curvas de equidade das 2 estratégias.
Como é observado a partir da Tabela e do Gráfico, exceto pela pior redução, não vemos muita melhora quando a regra de temporização 10M-SMA é aplicada. Embora a estratégia 10M-SMA tenha evitado o pior período da Crise Financeira Global, em geral ele ganhou menos dinheiro do que a estratégia NoTiming.
A não melhoria da regra da Faber no contexto da venda de volatilidade provavelmente se relaciona ao fato de que estamos usando um algoritmo de cronometria direcional para dimensionar um comércio cujo driver PnL é a dinâmica da volatilidade. Um algoritmo de dimensionamento de posição baseado diretamente na dinâmica da volatilidade teria melhores chances de sucesso. Atualmente estamos ampliando nossa pesquisa nesse sentido; qualquer comentário, comentários são bem-vindos.
[1] C. Donninger, Timing the Tail-Risk-Protection do SPY com VIX-Futures por um modelo de Markov oculto. A estratégia Wool-Milk-Sow. Abril de 2017, godotfinance / pdf / TailRiskProtectionHMM. pdf.
[2] M. Faber, Uma abordagem quantitativa para atribuição de ativos táticos, Journal of Investing, 16, 69-79, 2007.
[3] Veja, por exemplo, A. Clare, J. Seaton, P. Smith e S. Thomas, The Trend is Our Friend: paridade do risco, impulso e tendência na alocação de ativos globais, ativo de 2018, https: //papers. ssrn /sol3/papers. cfm? abstract_id=2126478.
Existe um hedge menos caro do que uma peça de proteção?
O índice spot VIX terminou na sexta-feira passada às 11.28, um número relativamente baixo, enquanto o índice SKEW estava fazendo uma nova alta. O índice SKEW é um bom proxy para o custo do seguro e agora parece ser caro. Uma alta leitura do SKEW significa que os investidores estão comprando o dinheiro para proteção.
CBOE SKEW índice em fechar de 17 de março de 2017. Fonte: Barchart.
Com o custo do seguro tão alto, existe uma maneira menos onerosa para os investidores proteger suas carteiras?
Pode-se pensar imediatamente sobre hedging de ativos cruzados. No entanto, se usarmos outros subjacentes para hedge, então assumiremos o risco de correlação (base) e, se não for gerenciado corretamente, ele pode adicionar riscos ao portfólio em vez de protegê-lo.
Nesta publicação, examinamos diferentes estratégias de hedge usando instrumentos no mesmo subjacente. Nosso objetivo é investigar as características de custo, risco / recompensa de cada estratégia de hedge. Conhecer os perfis de risco / recompensa nos permitirá projetar um esquema de proteção de portfólio econômico.
Usaremos a simulação de Monte Carlo (MC) para atingir nosso objetivo [1]. Os parâmetros e premissas da simulação MC são os seguintes:
As estratégias de proteção que estamos investigando são:
1-NO HEDGE: nenhuma cobertura é realizada. O patrimônio é permitido evoluir livremente em um mundo arriscado. Isso corresponderia ao portfólio de um investidor da Buy and Hold.
2-PPUT: proteção colocada. Nós compramos o dinheiro (ATM) para proteger a desvantagem. Esta estratégia é o tipo mais comum de seguro de carteira.
3-GAMMA: cobertura de convexidade. Nós compramos um caixa eletrônico, mas nós, em vez disso, o cercamos dinamicamente. Isso significa que aplanamos o delta no final de cada dia.
A estratégia de hedge GAMMA não é usada com freqüência na indústria. O raciocínio para apresentá-lo aqui é que, dado um alto preço de uma opção de venda, tentaremos recuperar parcialmente seu custo por meio de uma estratégia de escalonamento ativo, enquanto ainda nos beneficiamos com a convexidade positiva da opção. Isso significa que, no caso de uma correção de mercado, a gama fabricará delta negativo para que a posição de hedge possa compensar parte da perda na carteira de ações.
Utilizamos 10000 caminhos na nossa simulação MC. No final de 1 ano, calculamos os retornos (usando uma conta Reg-T) e determinamos sua média e variância. Também calculamos o valor em risco a um intervalo de confiança de 95%. O gráfico abaixo mostra o histograma dos retornos para a estratégia NO HEDGE,
Retorne o histograma para a estratégia NO HEDGE.
A tabela abaixo apresenta os retornos esperados, desvios-padrão e Valor em Riscos para as estratégias de hedge.
Como é observado a partir da tabela, a cobertura com uma aplicação protetora (PPUT) reduz os riscos. O desvio padrão eo VaR são reduzidos de 0,048 e 0,318 para 0,024 para 0,118, respectivamente. No entanto, o retorno esperado também é reduzido, de 0,075 a 0,052. Essa redução é o custo do seguro.
Curiosamente, o hedge usando a convexidade da gama (estratégia GAMMA) oferece alguma redução nos riscos (desvio padrão de 0,029 e VaR de 0,248), enquanto não diminui muito os retornos (retorno esperado de 0,066).
Em resumo, o hedge GAMMA é uma estratégia que vale a pena considerar ao projetar um esquema de seguro de portfólio. É uma boa alternativa para a estratégia de colocação protetora (e dispendiosa) utilizada frequentemente.
[1] Observamos que as simulações foram realizadas sob pressupostos ideais, algumas são vantajosas e algumas são desvantagens em comparação com uma situação de vida real. No entanto, os resultados e a conclusão são consistentes com a nossa experiência no mundo real.
[2] GBM significa movimento geométrico browniano.
Volatilidade Antecipada e Futuros VIX.
Na semana passada, o índice VIX era mais ou menos plano, o contango era favorável e, no entanto, VIX ETF, como XIV, SVXY, apresentava desempenho inferior ao mercado. Nesta publicação, tentaremos encontrar uma explicação.
Conforme mencionado brevemente nas notas de rodapé da postagem do blog intitulada "Uma Estratégia de Negociação Baseada em Estrutura de Termo de Volatilidade", os futuros VIX representam os valores de expectativa (neutro ao risco) das volatilidades implícitas diretas e não o ponto VIX. A volatilidade a termo é calculada da seguinte forma,
Usando a equação acima, e usando o índice VIX para σ 0, t, VXV para σ 0, T, obtemos a volatilidade direta 1M-3M como mostrado abaixo.
1M-3M volatilidade do avanço de outubro de 2018 a fevereiro de 2017.
O gráfico abaixo mostra os preços de VXX (barras verdes e vermelhas) e VIX Abril futuro (linha amarela) por aproximadamente o mesmo período. Observe que seus preços aumentaram desde meados de fevereiro, juntamente com a volatilidade direta, enquanto o spot VIX (não mostrado) foi mais ou menos plano.
VXX (barras verdes e vermelhas) e VIX abril futuro (linha amarela) preços.
Se você definir a base como VIX no mercado de futuros VIX, então você observará que na semana passada essa base se ampliou, apesar do fato de que o tempo até a maturidade foi reduzido.
Em resumo, os futuros da VIX e os comerciantes da ETF devem prestar atenção para encaminhar as volatilidades, além do ponto VIX. As volatilidades de reencaminhamento e de ponta geralmente se movem juntas, mas elas divergem de vez em quando. A divergência é uma fonte de risco e oportunidade.
Uma Estratégia de Negociação baseada em Volatility Skew.
Em postagens de blog anteriores, exploramos a possibilidade de usar vários índices de volatilidade na concepção de sistemas de cronograma de mercado para negociação de ETFs VIX. A lógica do sistema depende principalmente dos prémios de risco persistentes no mercado de opções. Lembre-se de que existem três principais tipos de risco premium:
1-volatilidades implícitas / realizadas (IV / RV)
Um resumo dos sistemas desenvolvidos com base nas primeiras 2 premissas de risco foi publicado nesta publicação.
Neste artigo, tentaremos construir um sistema de negociação baseado no terceiro tipo de risco premium: desvio de volatilidade. Como medida da inclinação da volatilidade, usamos o índice CBOE SKEW.
According to the CBOE website, the SKEW index is calculated as follows,
The CBOE SKEW Index (“SKEW”) is an index derived from the price of S&P 500 tail risk. Similar to VIX®, the price of S&P 500 tail risk is calculated from the prices of S&P 500 out-of-the-money options. SKEW typically ranges from 100 to 150. A SKEW value of 100 means that the perceived distribution of S&P 500 log-returns is normal, and the probability of outlier returns is therefore negligible. As SKEW rises above 100, the left tail of the S&P 500 distribution acquires more weight, and the probabilities of outlier returns become more significant. One can estimate these probabilities from the value of SKEW. Since an increase in perceived tail risk increases the relative demand for low strike puts, increases in SKEW also correspond to an overall steepening of the curve of implied volatilities, familiar to option traders as the “skew”.
Our system’s rules are as follows:
Buy (or Cover) VXX if SKEW >= 10D average of SKEW.
Sell (or Short) VXX if SKEW < 10D average of SKEW.
The table below summarizes important statistics of the trading system.
The graph below shows the equity line from February 2009 to December 2018.
Portfolio equity for the volatility SKEW trading strategy.
We observe that this system does not perform well as the other 2 systems [1]. A possible explanation for the weak performance is that VXX and other similar ETFs’ prices are affected more directly by the IV/RV relationship and the term structure than by the volatility skew. Hence using the volatility skew as a timing mechanism is not as accurate as other volatility indices.
In summary, the system based on the CBOE SKEW is not as robust as the VRP and RY systems. Therefore we will not add it to our existing portfolio of trading strategies.
[1] We also tested various combinations of this system and results lead to the same conclusion.