Dispersão.
O que é 'dispersão'
Dispersão é um termo estatístico que descreve o tamanho do intervalo de valores esperado para uma variável específica. Em finanças, a dispersão é usada no estudo dos efeitos das crenças dos investidores e analistas na negociação de valores mobiliários e no estudo da variabilidade dos retornos de uma determinada estratégia de negociação ou carteira de investimentos. É frequentemente interpretado como uma medida do grau de incerteza e, portanto, de risco, associado a um título particular de investimento ou investimento.
Risco Downside.
Medida de Jensen.
Gerador Alfa.
QUEBRANDO PARA BAIXO 'Dispersão'
Por exemplo, a medida de risco conhecida, beta, mede a dispersão dos retornos de um título em relação a um índice de referência ou de mercado específico. Se a dispersão é maior que a do benchmark, então o instrumento é considerado mais arriscado do que o benchmark. Se a dispersão é menor, acredita-se que seja menos arriscado do que o benchmark.
Uma medida beta de 1,0 indica que o investimento se move em uníssono com o benchmark. Um beta de 0 significa que não há correlação, e um beta menor que 0 mostra movimento contrário ao benchmark. Por exemplo, se uma carteira de investimentos tiver uma versão beta de 1,0 usando o S & amp; P 500 como referência, a movimentação entre a carteira e o índice de referência é quase idêntica. Se o S & P 500 aumentar 10%, o mesmo acontece com o portfólio. Em um beta negativo, se o S & P 500 estiver em alta, o portfólio se moverá exatamente na direção oposta, o que, nesse caso, diminuirá.
Desvio padrão.
O desvio padrão é outra estatística comumente usada para medir a dispersão. É uma maneira simples de medir a volatilidade de um investimento ou portfólio. Quanto menor o desvio padrão, menor a volatilidade. Por exemplo, um estoque de biotecnologia tem um desvio padrão de 20,0% com um retorno médio de 10%. Um investidor deve esperar que o preço do investimento mova 20%, de maneira positiva ou negativa, para longe do retorno médio. Em teoria, o estoque pode flutuar em valor de 10% negativos para 30% positivos. Os estoques têm o maior desvio padrão, com títulos e dinheiro tendo medidas muito mais baixas.
O beta e o desvio padrão são medições comuns usadas para determinar a dispersão de um portfólio, mas geralmente funcionam de forma independente um do outro. Alfa é uma estatística que mede os retornos ajustados ao risco de uma carteira. Um número positivo sugere que o portfólio deve obter um retorno positivo em troca do nível de risco adotado. Uma carteira que assume riscos excessivos e não obtém um retorno suficiente tem um alfa de 0 ou menos. O Alpha é uma ferramenta para investidores que buscam medir o sucesso de um gerente de portfólio. Um gerente de portfólio com um alfa positivo indica um retorno melhor com o mesmo risco, ou com menos risco, do que o benchmark.
Negociação de Dispersão.
A alta diferença entre a volatilidade implícita das opções de índices e a subsequente volatilidade realizada é um fato conhecido. As negociações exploram rotineiramente essa diferença vendendo opções com hedging delta consecutivo. No entanto, existe uma maneira mais elegante de explorar esse prêmio de risco - a negociação de dispersão. A negociação de dispersão usa o fato conhecido de que a diferença entre a volatilidade implícita e a realizada é maior entre opções de índice do que entre opções de ações individuais. O investidor, portanto, poderia vender opções sobre o índice e comprar opções de ações individuais. A negociação de dispersão é uma espécie de negociação de correlação, uma vez que as transações geralmente são lucrativas em um momento em que as ações individuais não são fortemente correlacionadas e perdem dinheiro durante os períodos de estresse quando a correlação aumenta. O comércio básico poderia ser melhorado através da compra de opções de empresas com alto grau de discordância (alta discordância dos analistas sobre os ganhos das empresas).
Razão fundamental.
Um artigo acadêmico mostra que a dispersão nas previsões dos analistas está fortemente relacionada à volatilidade implícita das opções de índice e nome único. Pesquisas mostram que os retornos excedentes das opções refletem a exposição diferente ao risco de desacordo. Os investidores que compram opções de firmas mais propensas à heterogeneidade de crenças são compensados em equilíbrio por manter esse risco. Os prêmios de risco de volatilidade das opções individuais e de índice representam uma compensação pelo risco de desacordo. Assim, na seção transversal de opções, o prêmio de risco de volatilidade depende do tamanho da heterogeneidade de crenças dessa empresa em particular e do indicador do ciclo de negócios. Como a assimetria de risco neutro, o prêmio de risco de volatilidade para opções de índice pode ser maior ou menor dependendo do tamanho do desacordo e da participação da empresa.
efeito de volatilidade, prêmio de volatilidade.
Estratégia de negociação simples.
O universo de investimento consiste em ações do índice S & P 100. Veículo comercial são opções de ações desse índice e também opções do próprio índice. O investidor usa as previsões dos analistas de lucro por ação do banco de dados do Sistema de Estimativa de Corretores Institucionais (I / B / E / S) e calcula para cada empresa a diferença absoluta média escalonada por um indicador de incerteza de ganhos (ver página 26 no documento acadêmico de origem). metodologia detalhada). A cada mês, o investidor classifica as ações com base em quintis com base no tamanho do desacordo de crença. Ele compra ações com a maior discordância de crenças e vende o índice colocado é uma carteira igualmente ponderada de opções de colocação de índice de 1 mês com deltas de Black-Scholes variando de -0,8 a -0,2.
Documento de Origem.
Buraschi, Trojani, Vedolin: ÍNDICE DE EQUILÍBRIO E RISCO DE VOLATILIDADE DE MATERIAL PREMIA.
Escritores de opções de índice ganham retornos elevados devido a um prêmio de risco significativo e de alta volatilidade, mas os escritores de opções nos mercados de ações individuais obtêm retornos mais baixos. Usando uma economia da informação incompleta, desenvolvemos um modelo estrutural com múltiplos ativos onde os agentes têm crenças heterogêneas sobre o crescimento dos fundamentos das empresas e um indicador de ciclo de negócios e explicam os diferentes prêmios de risco de volatilidade de opções de ações e ações individuais. A cunha entre o índice e o prêmio de risco de volatilidade individual é impulsionada principalmente por um prêmio de risco de correlação que surge endogenamente devido às seguintes características do modelo: Em uma economia de informação completa com fundamentos independentes, os retornos se correlacionam unicamente devido à correlação do estoque individual com o agregado (“efeito diversificação”). Em nossa economia, a correlação de retorno das ações é endogenamente dirigida pelo desacordo idiossincrático e sistêmico (ciclo de negócios) (“efeito de compartilhamento de risco”). Mostramos que esse efeito domina o efeito de diversificação, além de ser independente do número de empresas e da participação de uma empresa no mercado agregado. Em equilíbrio, a assimetria dos estoques individuais e do índice difere devido a um prêmio de risco de correlação. Dependendo da participação da empresa no mercado agregado e do tamanho do desacordo sobre o ciclo de negócios, a assimetria do índice pode ser maior (em valores absolutos) ou menor do que a das ações individuais. Como conseqüência, o prêmio de risco de volatilidade do índice é maior ou menor que o individual. Em equilíbrio, essa exposição diferente ao risco de desacordo é compensada na seção transversal de opções e as estratégias de negociação implícitas em modelos que exploram as diferenças de desacordo geram retornos excedentes substanciais. Testamos as previsões do modelo em um conjunto de regressões de painel, mesclando três conjuntos de dados de informações específicas da empresa sobre previsões de lucros dos analistas, opções de opções de índice S & P 100, opções em todos os constituintes e retornos de ações. Classificando ações com base em diferenças de crenças, descobrimos que as estratégias de negociação de volatilidade que exploram diferentes exposições ao risco de discordância na seção transversal de opções ganham altas taxas de Sharpe. Os resultados são robustos para diferentes variáveis de controle padrão e custos de transação e não são incluídos por outras teorias que explicam os prêmios de risco de volatilidade.
Outros papéis
Driessen, Meanhout, Vilkov: Correlações implícitas em opções e o preço do risco de correlação.
Motivado pela ampla evidência de que as correlações entre retornos e ações são estocásticas, analisamos se o risco de mudanças na correlação (afetando os benefícios da diversificação) pode ser precificado. Propomos um teste direto e intuitivo, comparando as correlações implícitas na opção entre os retornos das ações (obtidas combinando os preços das opções de índices com os preços das opções em todos os componentes do índice) com as correlações realizadas. Nosso modelo parcimonioso mostra que a diferença substancial entre a média implícita (39,5% para S & P500 e 46,0% para DJ30) e as correlações realizadas (32,5% e 35,5%, respectivamente) é evidência direta de um grande prêmio de risco de correlação negativo. A implementação empírica do nosso modelo também indica que o prêmio de risco de variância do índice pode ser atribuído ao alto preço do risco de correlação. Por fim, fornecemos evidências de que as correlações implícitas nas opções têm poder de previsão notável para os retornos futuros do mercado de ações, o que também permanece significativo após o controle de vários preditores fundamentais de retorno de mercado.
Tem havido uma variedade crescente de estratégias de negociação relacionadas à volatilidade desenvolvidas desde a publicação do estudo Black-Scholes-Merton. Neste artigo, estudamos uma das estratégias de negociação de dispersão, que tenta lucrar com a precificação incorreta da volatilidade implícita do índice em comparação com as volatilidades implícitas de seus constituintes individuais. Embora o objetivo principal deste estudo seja descobrir se houve oportunidades de negócios lucrativos de 3 de novembro de 2008 a 10 de maio de 2010 no mercado alemão de opções, também é interessante verificar se fato estilizado amplamente documentado que implicava volatilidade do índice em média, tende a ser maior do que a volatilidade teórica do índice calculada usando volatilidades implícitas de seus componentes (Driessen, Maenhout e Vilkov (2006) e outros) ainda se mantém em tempos de extrema volatilidade e correlação que pudemos observar no período do estudo. Também tocamos na questão do que está (ou estava) causando essa discrepância.
Esta tese tenta explorar a rentabilidade das estratégias de negociação de dispersão. Começamos a examinar os diferentes métodos propostos para trocar swaps de preço. Nós desenvolvemos um modelo que explica por que a dispersão de trading surge e quais são os principais drivers. Após a descrição do nosso modelo, implementamos uma dispersão de negociação no EuroStoxx 50. Analisamos o perfil de uma estratégia curta sistemática de uma troca de variância sobre este índice, enquanto é longo o constituinte. Mostramos que há sentido em vender correlação no curto prazo. Também discutimos o momento da estratégia e futuros desenvolvimentos e melhorias.
Após os dois anos de estudos na área de finanças matemáticas na Universidade de Paris 1, tive a oportunidade de trabalhar com uma equipe de gestão de ativos como analista quantitativo na Lyxor Asset Management, Société Générale em Paris, França. Minha primeira tarefa foi desenvolver uma análise do desempenho dos fundos em ativos ocultos nos quais o foco principal da equipe estava em foco, como Volatilidade, Troca de Variância, Troca de Correlação, Troca de Covariância, Dispersão Absoluta, Dispersão Absoluta de Chamada (Paládio). O objetivo era antecipar o lucro e saber quando e como realocar os ativos de acordo com as condições do mercado. Em particular, automatizei a análise por meio do VBA no Excel. Em segundo lugar, eu tinha um projeto de pesquisa sobre negócios de Correlação, especialmente envolvendo Correlation Swaps e Dispersion Trades. Este relatório resume as pesquisas que conduzi neste assunto. A Lyxor tem se beneficiado de assumir posições curtas em Negociações de Dispersão por meio de swaps de variação, graças ao fato de que, empiricamente, a variação do índice negocia ricos em relação à variação dos componentes. No entanto, uma posição vendida sobre uma dispersão sendo equivalente a uma posição comprada em correlação, no caso de uma quebra no mercado (ou um pico de volatilidade), podemos ter uma perda na posição. Assim, o objetivo da pesquisa era encontrar uma estratégia de hedge eficaz que protegesse o fundo em condições desfavoráveis de mercado. A ideia principal era aplicar o fato de que os negócios de dispersão e as trocas de correlação são as duas formas de se ter exposição sobre correlação, mas com diferentes fatores de risco. Embora o swap de correlação tenha uma exposição pura à correlação, o comércio de dispersão tem exposição às volatilidades realizadas, bem como a correlação dos componentes. Assim, tendo risco para outro fator, a correlação implícita de um negócio de dispersão está acima (empiricamente, 10 pontos) da greve da troca de correlação equivalente. Assim, pegando esses dois produtos e assumindo posições opostas nos dois, tentamos obter um efeito de hedge. Além disso, procuro o peso ideal dos dois produtos na estratégia, o que nos dá o retorno do P & L, a volatilidade do P & L e a relação risco-retorno de nossa preferência. Além disso, testei como essa estratégia teria sido realizada em condições de mercado anteriores (back-test) e sob condições de mercado extremamente pessimistas (stress-test).
Como a recente crise financeira mostrou, os benefícios da diversificação podem repentinamente evaporar quando as correlações aumentam inesperadamente. Analisamos medidas alternativas de risco de correlação e sua estrutura de prazo, com base nas cotações de correlação do S & P500, taxas de swap de correlação sintética estimadas a partir dos preços das opções e dos índices de correlação implícita da CBOE. Uma análise das estratégias de hedge de correlação condicional e incondicional mostra que apenas algumas estratégias condicionais de hedge de correlação agregam valor. Entre as variáveis de condicionamento da estratégia de hedge condicional, descobrimos que o nível do fator de risco de correlação e os retornos de comércio da dispersão apresentam os melhores resultados, enquanto os Índices de Correlação Implícita da CBOE apresentam desempenho insatisfatório.
Um comércio de dispersão é celebrado quando um trader acredita que os constituintes de um índice serão mais voláteis do que o próprio índice. O mercado de derivativos da África do Sul está bastante avançado, no entanto, ele ainda experimenta ineficiências e os negócios de dispersão são conhecidos por apresentar bom desempenho em mercados ineficientes. Este artigo testa o mercado sul-africano de oportunidades de dispersão e explora vários métodos de execução desses negócios. O mercado sul-africano mostra resultados positivos para o comércio de dispersão; ou seja, negociação de dispersão reversa de curto prazo. Opções de chamadas e swaps de volatilidade transversal (CSV) também são testados. Os swaps de CSV tiveram um fraco desempenho, enquanto as opções de call experimentaram retornos anuais bem acima do mercado.
Este artigo estuda uma estratégia de negociação de opções conhecida como estratégia de dispersão para investigar o prêmio de risco aparente para o risco de correlação de rolamento no mercado de opções. Estudos anteriores atribuíram os lucros à negociação de dispersão ao prêmio de risco de correlação embutido nas opções de índice. A hipótese alternativa natural argumenta que a lucratividade resulta da ineficiência do mercado de opções. As mudanças institucionais no mercado de opções no final de 1999 e 2000 fornecem um experimento natural para distinguir entre essas hipóteses. Isso fornece evidências que suportam a hipótese de ineficiência do mercado e contra a hipótese baseada no risco, uma vez que um prêmio de risco de mercado fundamental não deve mudar à medida que a estrutura de mercado muda.
Negociação de Dispersão de Volatilidade.
44 Pages Postado em: 8 jul 2008.
Universidade de Illinois em Urbana-Champaign.
Data de Escrita: 25 de janeiro de 2008.
Este artigo estuda uma estratégia de negociação de opções conhecida como estratégia de dispersão para investigar o prêmio de risco aparente para o risco de correlação de rolamento no mercado de opções. Estudos anteriores atribuíram os lucros à negociação de dispersão ao prêmio de risco de correlação embutido nas opções de índice. A hipótese alternativa natural argumenta que a lucratividade resulta da ineficiência do mercado de opções. As mudanças institucionais no mercado de opções no final de 1999 e 2000 fornecem um experimento natural para distinguir entre essas hipóteses. Isso fornece evidências que suportam a hipótese de ineficiência do mercado e contra a hipótese baseada no risco, uma vez que um prêmio de risco de mercado fundamental não deve mudar à medida que a estrutura de mercado muda.
Palavras-chave: volatilidade, negociação de dispersão, ineficiência de mercado.
US Search Desktop.
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Xnxx vedios.
Trazer de volta o layout antigo com pesquisa de imagens.
sim: a única possibilidade (eu acho) enviar todas as informações para (alienvault.
Desinformação na ordem DVD.
Eu pedi DVD / Blueray "AL. A confidencial" tudo que eu consegui foi Blue ray & amp; um contato # para obter o DVD que não funcionou. Eu encomendo minha semana com Marilyn ____DVD / blue ray & amp; Eu peguei os dois - tolamente, assumi que o mesmo se aplicaria a L. A. ___ETC não. Eu não tenho uma máquina de raio azul ----- Eu não quero uma máquina de raio azul Eu não quero filmes blueray. Como obtenho minha cópia de DVD de L. A. Confidential?
yahoo, pare de bloquear email.
Passados vários meses agora, o Yahoo tem bloqueado um servidor que pára nosso e-mail.
O Yahoo foi contatado pelo dono do servidor e o Yahoo alegou que ele não bloquearia o servidor, mas ainda está sendo bloqueado. CEASE & amp; DESISTIR.
Não consigo usar os idiomas ingleses no e-mail do Yahoo.
Por favor, me dê a sugestão sobre isso.
Motor de busca no Yahoo Finance.
Um conteúdo que está no Yahoo Finance não aparece nos resultados de pesquisa do Yahoo ao pesquisar por título / título da matéria.
Existe uma razão para isso, ou uma maneira de reindexar?
Procure por "turkey ******" imagens sem ser avisado de conteúdo adulto ou que o mostre.
O Yahoo está tão empenhado em atender os gostos lascivos das pessoas que nem posso procurar imagens de uma marca de "peitos de peru" sem ser avisado sobre conteúdo adulto? Apenas usando a palavra "******" em QUALQUER contexto significa que eu vou pegar seios humanos em toda a página e ter que ser avisado - e passar por etapas para evitá-lo?
Aqui está minha sugestão Yahoo:
Invente um programa de computador que reconheça palavras como "câncer" ou "peru" ou "galinha" em uma frase que inclua a palavra "******" e não assuma automaticamente a digitação "***** * "significa que estou procurando por ***********.
Descobrir uma maneira de fazer com que as pessoas que ESTÃO procurando *********** busquem ativamente por si mesmas, sem assumir que o resto de nós deve querer *********** se digitarmos uma palavra comum - ****** - que qualquer um pode ver qualquer dia em qualquer seção de carne em qualquer supermercado em todo o país. :(
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Por que, quando eu faço login no YahooGroups, todos os grupos aparecem em francês ?!
Quando entro no YahooGroups e ligo para um grupo, de repente tudo começa a aparecer em francês? O que diabos está acontecendo lá ?! Por alguma razão, o sistema está automaticamente me transferindo para o fr. groups. yahoo. Alguma ideia?
consertar o que está quebrado.
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que como ele não faz e agora eu obter a nova política aparecer em cada turno - as empresas costumam pagar muito caro pela demografia que os usuários fornecem para você, sem custo, pois não sabem o que você está fazendo - está lá, mas não está bem escrito - e ninguém pode responder a menos que concordem com a política. Já é ruim o suficiente você empilhar o baralho, mas depois não fornece nenhuma opção de lidar com ele - o velho era bom o suficiente - todas essas mudanças para o pod de maré comendo mofos não corta - vou relutantemente estar ativamente olhando - estou cansado do mudanças em cada turno e mesmo aqueles que não funcionam direito, eu posso apreciar o seu negócio, mas o Ameri O homem de negócios pode vender-nos ao licitante mais alto por muito tempo - desejo-lhe boa sorte com sua nova safra de guppies - tente fazer algo realmente construtivo para aqueles a quem você serve - a cauda está abanando o cachorro novamente - isso é como um replay de Washington d c
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Estratégia de Dispersão Baseada na Correlação de Ações e Volatilidade do Índice.
Este artigo é o projeto final apresentado por Jasbir Singh e orientado por Nitin Aggarwal como parte do curso no Executive Program em Algorithmic Trading (EPAT) da QuantInsti. Confira nossa página de projetos e veja o que nossos alunos estão construindo.
Introdução.
Este artigo examina os lucros da negociação usando a estratégia de dispersão baseada na correlação de ações, volatilidade do Índice. A dispersão ajuda o trader a ter uma visão apenas da volatilidade (supondo que a correlação seja revertida) e, portanto, é garantido que o risco de delta seja coberto pela compra ou venda de futuros. Nessa estratégia, tanto as posições longas quanto as curtas são baseadas na volatilidade e com mais estratégias disponíveis hoje em dia é melhor usar estratégias que aproveitam valores relativos em vez de absolutos. Isso limita a quantidade de dinheiro em risco em uma direção.
Para ser específico, a negociação de dispersão capitaliza o superfaturamento de opções de índice em relação a opções individuais quando a correlação é alta. Dependendo do valor da correlação entre ações individuais, a dispersão pode ser negociada vendendo as opções de índice e opções de compra em componentes de índice ou comprando opções de índice e vendendo opções em componentes de índice. Nos últimos anos tem havido muitas hipóteses sobre o motivo pelo qual a negociação de dispersão é lucrativa. A teoria mais bem recebida é a ineficiência do mercado, que afirma que a oferta e a demanda no mercado de opções impulsionam os prêmios que se desviam de seu valor teórico. No estudo de 1996 a 2005, isso ficou provado quando o comércio de dispersão deixou de ser lucrativo depois de 2000.
Para distinguir a negociação de dispersão, trata-se simplesmente de uma estratégia de cobertura que tira partido das diferenças de valor relativo nas volatilidades implícitas entre as ações de um índice e de componente de índice. Envolve posições de opções curtas em um índice e posições de opções longas nos componentes do índice ou vice-versa. Posições curtas de straddle ou perto do estrangulamento de dinheiro no índice e posições longas de straddles ou estrangula em 50-60% das ações que compõem esse índice são construídas. O risco representado pela perna longa é mitigado pelas posições curtas. Além disso, a exposição delta é próxima de zero no straddle do dinheiro e fora do estrangulamento do dinheiro. Portanto, as estratégias de dispersão são protegidas contra grandes movimentos de mercado e representam um baixo risco direcional.
O lucro na negociação de dispersão vem do fato de que a média de correlação reverte e se alguém comprou a correlação, então as volatilidades realizadas de uma ação individual serão maiores em comparação com a volatilidade realizada do índice. Driessen argumenta que alcançar um lucro na estratégia de dispersão só é possível pelo prêmio de risco de correlação negativo. Mas isso pode ser obtido a partir do superfaturamento das opções de índice em relação às opções de ações individuais. Portanto, vender a opção de índice e comprar a opção sobre seus componentes e protegê-la ainda mais com contratos futuros para manter o delta neutro o tempo todo também pode ser um negócio lucrativo.
O número de opções compradas ou vendidas não muda ao longo do negócio e as posições futuras são ajustadas de acordo com o delta das opções, pela compra ou venda dos contratos futuros.
O lucro de uma opção coberta pode ser calculado por:
P θ. (n 2 -1) + NV-dσ / σ.
Onde θ = tempo - decaimento em dólares; n = padronizar movimento; N = normalizado Vega.
O foco da estratégia de negociação de dispersão são as opções do índice Indian Bank Nifty e suas ações de bancos de componentes. Usamos os dados de 15 minutos para essa estratégia.
Implementando a estratégia.
As medidas tomadas durante os projetos são as seguintes:
Cálculo da volatilidade implícita.
Para implementar essa estratégia, é importante calcular primeiro a volatilidade implícita do índice Bank Nifty e as ações do Bank Nifty. Os preços das opções refletem o risco de um instrumento ou ação ou índice. O nível de risco transmitido pelo preço da opção é muitas vezes referido como volatilidade implícita. A volatilidade implícita de uma opção de ação única reflete simplesmente a expectativa do mercado da volatilidade futura dos retornos de preço da ação. No entanto, a volatilidade do índice é impulsionada por uma combinação de dois fatores, a vol individual dos componentes do índice e a correlação dos retornos dos preços dos componentes do índice. Calculando a volatilidade implícita, tentamos descobrir se a correlação entre os estoques é alta ou baixa. Usamos o modelo Black-Scholes para calcular os IV's. Precisamos de tempo para amadurecer, o preço de exercício, a taxa de juros livre de risco e o preço subjacente atual. Como estamos usando as opções do mês atual, a partir do preço atual, determinamos o strike do Option ATM e temos a taxa de juros livre de risco.
Cálculo de correlação implícita.
Usamos a volatilidade implícita para calcular a correlação implícita entre os estoques. A correlação entre a volatilidade serve como um sinal para comprar ou vender. Se a correlação implícita for alta, há uma indicação para vender as opções de índice e comprar as opções de ações e vice-versa para baixa correlação implícita.
Escolhendo a opção.
Para esta estratégia, usamos uma combinação de straddle e strangle de ambos os puts e calls. Ao usar este método, é importante proteger as opções que podem ser alcançadas, investindo uma quantia igual de dinheiro no índice Bank Nifty e nos estoques do Bank Nifty para alcançar um negócio perfeitamente protegido. Decaimento do tempo: As negociações foram feitas no início do mês usando opções mensais e foram mantidas até o vencimento. Manter as negociações até o vencimento ajuda a obter o benefício da deterioração do tempo nas opções vendidas.
Isso é protegido ainda mais usando contratos futuros para manter todo o processo delta neutro. O Delta dessa estratégia foi ajustado a cada quinze minutos quando o delta ultrapassava 1, um contrato futuro era vendido e quando o delta caía para -1 o delta era neutralizado com a compra de um contrato futuro. É importante manter o delta próximo de zero enquanto durar o negócio.
Cálculo de lucros e perdas.
O PNL para esta estratégia vem de dois elementos, um de Opções, outro de contratos futuros. Os contratos futuros são adicionados para permanecer como delta neutro no momento da expiração. Todas as posições são quadradas e o lucro final é calculado.
Conclusão.
A negociação de dispersão é uma estratégia muito lucrativa que oferece altas recompensas em resposta a um risco baixo, mas é essencial implementar a estratégia corretamente para obter lucro. Para tornar essa estratégia ainda melhor, seria mais fácil se a estratégia fosse automatizada e o hedge fosse calculado e implementado automaticamente. Com o sistema automatizado, seria mais fácil implementá-lo com um sistema automatizado de acompanhamento da estratégia. Os cálculos de hedge podem ser ajustados em resposta à mudança nos preços das opções.
Desde que você precisará ser analítico & amp; Embora seja quantitativo ao entrar ou atualizar para a negociação algorítmica, é imperativo aprender a programar (alguns, se não todos) e construir sistemas infalíveis e executar estratégias corretas. Para possibilitar uma boa experiência de aprendizado, a QuantInsti oferece um curso abrangente denominado Programa Executivo em Comércio Algorítmico (EPAT) com gravações de palestras e acesso e suporte vitalícios.
Isenção de responsabilidade: as informações deste projeto são verdadeiras e completas, com o melhor conhecimento do aluno. Todas as recomendações são feitas sem garantia por parte do aluno ou do QuantInsti®. O aluno e a QuantInsti® se eximem de qualquer responsabilidade relacionada ao uso dessas informações. Todo o conteúdo fornecido neste projeto é apenas para fins informativos e nós não garantimos que, usando a orientação, você obterá determinado lucro.
Negociação de Dispersão Usando Opções.
Este artigo é o projeto final submetido pelo autor como parte de seu curso no Executive Program em Algorithmic Trading (EPAT ™) da QuantInsti®. Confira nossa página de projetos e veja o que nossos alunos estão construindo.
Introdução.
O Dispersion Trading é uma estratégia usada para explorar a diferença entre a correlação implícita e sua subsequente correlação realizada. A negociação de dispersão usa o fato de que a diferença entre a volatilidade implícita e a realizada é maior entre opções de índice do que entre opções de ações individuais. Um comerciante poderia, portanto, vender opções sobre o índice e comprar opções de ações individuais ou vice-versa com base nessa diferença de volatilidade. A negociação de dispersão é uma espécie de negociação de correlação, pois os negócios geralmente são lucrativos em um momento em que as ações individuais não são fortemente correlacionadas e a estratégia perde dinheiro durante os períodos de estresse, quando a correlação aumenta.
A correlação entre os títulos é usada como um fator para determinar a entrada de uma negociação. Dependendo do valor da correlação entre ações individuais, a dispersão pode ser negociada vendendo as opções de índice e opções de compra em componentes de índice ou comprando opções de índice e vendendo opções nos componentes do índice. A teoria mais bem recebida para a lucratividade dessa estratégia é a ineficiência do mercado, que afirma que a oferta e a demanda no mercado de opções impulsiona os prêmios que se desviam de seu valor teórico.
Para distinguir a negociação de dispersão, trata-se simplesmente de uma estratégia de cobertura que tira partido das diferenças de valor relativo nas volatilidades implícitas entre as ações de um índice e de componente de índice. Envolve uma posição de opções curtas sobre títulos de índice e uma longa posição de opção sobre os componentes do índice ou vice-versa. Efetivamente, faremos longos / curtos com base em nossos sinais de entrada.
Temos que observar que essa negociação só seria bem-sucedida quando a exposição delta estivesse próxima de zero. Assim, a estratégia de dispersão é protegida contra grandes movimentos do mercado. Abaixo está a progressão das ações a serem tomadas para um comércio de dispersão bem-sucedido.
Calcular a Correlação Suja (ρ) Gerar Sinais quando a Correlação Suja cruza o limiar / atinge seu extremo Índice de Compra / Venda e títulos individuais conforme a lógica Compute Delta em intervalos regulares e compensá-lo comprando / vendendo futuros para tornar o trade delta neutro Sair quando Correlação Direta cruza a média (ρ = 0,5)
Para entender como a diferença na volatilidade é capturada, precisamos entender a variância do índice com uma cesta de ações. É dado como:
σ I 2 é a variação do índice.
wi é o peso do estoque no índice.
σ i 2 é a variância individual do estoque.
ρij é a correlação do estoque i com o estoque j.
O lucro dessa estratégia vem do fato de que a correlação tende a significar reversão. Assim, se alguém toma posições durante os extremos da razão, podemos ter certeza de que isso significaria reverter em um certo ponto.
Implementando a Estratégia.
Para implementar a estratégia, precisaríamos calcular as métricas fornecidas abaixo.
Calculando a volatilidade implícita das greves mais próximas.
Como temos os valores do Prêmio, o tempo de expiração, a Taxa de Juros, o Dividendo e o Golpeador mais próximo, podemos calcular a Volatilidade Implícita dos golpes mais próximos usando o modelo Black Scholes. A média ponderada da volatilidade implícita entre as greves mais próximas precisa ser adicionada para os títulos individuais e para o índice, a fim de calcular a correlação.
Na função acima, CalculateIV, podemos ver que os Call e Put IV individuais são computados primeiro e, em seguida, uma média ponderada desses IVs é calculada. Os pesos são dados mais para as greves que estão mais próximas do preço futuro.
Correlação Suja.
Este é o quadrado da relação entre a Volatilidade Implícita do Índice e a Média Ponderada das Ações. A fórmula é dada como:
O fragmento acima mostra o cálculo da correlação suja. Aqui, o volume de títulos individuais é calculado primeiro e somado em Vol_IndSecurities. A razão é calculada entre o índice e os estoques individuais e é quadrada.
Definindo Limiares.
Este é um passo importante para gerar sinais de entrada / saída com base no apetite ao risco. Neste projeto, os limiares são z1 = 0,2, z2 = 0,8, z3 = 0,5.
z1 dá o sinal para comprar o Índice e reduzir os títulos individuais.
z2 dá o sinal para reduzir o índice e títulos individuais longos.
z3 é o limite de saída em que todas as posições devem ser quadradas.
Escolhendo opções para serem negociadas.
Assim que recebermos o sinal para comprar / vender, estaríamos usando uma combinação de straddle e estrangulamento de ambos os puts e calls. As 3 greves OTM mais próximas são consideradas neste projeto. A quantia do investimento precisa ser igualmente dividida entre o Índice e os títulos individuais. Ao fazer uma inscrição, o tamanho do lote, a quantidade comprada, precisa ser anotada para que os deltas em cada estágio sejam úteis.
Isso é protegido ainda mais usando contratos futuros para manter todo o processo delta neutro. Delta desta estratégia deve ser ajustado a cada quinze minutos. Quando o delta ultrapassa 1, um contrato futuro é vendido e quando o delta cai para -1, o delta é neutralizado com a compra de um contrato futuro. É importante manter o delta próximo de zero enquanto durar o negócio.
O snippet acima mostra como as posições são tomadas com base nos sinais de entrada / saída. Sempre que temos um sinal de entrada para uma negociação, monitoramos constantemente o delta para garantir que ele seja neutralizado. Para o mesmo, os deltas totais são somados inicialmente e são compensados com um contrato de futuros sendo comprados ou vendidos. Os futuros atualmente em posição também são mantidos para calcular o delta para cada tick. Os futuros totais comprados ou vendidos são identificados e multiplicados pelo preço futuro para calcular o investimento extra para o negócio.
Cálculo de lucros e perdas.
Para calcular o PnL, o seguinte deve ser considerado:
Negociação inicial, custo em que as opções foram compradas / vendidas quando a entrada foi tomada Custo de hedge, o montante total de futuros investidos para fazer a negociação de contratos futuros de liquidação, o valor resultou na liquidação do contrato futuro no sinal de saída montante resultou quando todas as posições foram quadradas no sinal de saída.
O trecho acima mostra o cálculo do PnL. Aqui podemos ver que calculamos o custo de compra do comércio inicial (compra / venda de chamadas e colocações). Calculamos o preço quadrado das chamadas e puts. O investimento adicional ou os futuros comprados ou vendidos é representado no FutSet, que é quadrado no final do negócio. A quantia de cobertura é armazenada na variável Hedging.
Acima está a execução da amostra do código. Como pode ser visto, a execução leva um tempo considerável devido a cálculos complexos envolvidos no script.
Conclusão.
A negociação de dispersão é uma estratégia complexa, no entanto, isso é recompensado com a estratégia sendo lucrativa, que oferece altas recompensas em resposta a um baixo risco. Para tornar esta estratégia ainda melhor, seria necessário automatizar a estratégia, e a cobertura deveria ser dinâmica de acordo com os movimentos de preços.
Negociar em momentos em que a volatilidade é alta (ou seja, resultados trimestrais, notícias de ações individuais etc.), quando a correlação não seria forte, pode resultar em mais lucro. Para maximizar a precisão da estratégia, podemos diminuir o intervalo de tempo para capturar a volatilidade e, consequentemente, calcular os deltas.
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Dispersão.
O que é 'dispersão'
Dispersão é um termo estatístico que descreve o tamanho do intervalo de valores esperado para uma variável específica. Em finanças, a dispersão é usada no estudo dos efeitos das crenças dos investidores e analistas na negociação de valores mobiliários e no estudo da variabilidade dos retornos de uma determinada estratégia de negociação ou carteira de investimentos. É frequentemente interpretado como uma medida do grau de incerteza e, portanto, de risco, associado a um título particular de investimento ou investimento.
Risco Downside.
Medida de Jensen.
Gerador Alfa.
QUEBRANDO PARA BAIXO 'Dispersão'
Por exemplo, a medida de risco conhecida, beta, mede a dispersão dos retornos de um título em relação a um índice de referência ou de mercado específico. Se a dispersão é maior que a do benchmark, então o instrumento é considerado mais arriscado do que o benchmark. Se a dispersão é menor, acredita-se que seja menos arriscado do que o benchmark.
Uma medida beta de 1,0 indica que o investimento se move em uníssono com o benchmark. Um beta de 0 significa que não há correlação, e um beta menor que 0 mostra movimento contrário ao benchmark. Por exemplo, se uma carteira de investimentos tiver uma versão beta de 1,0 usando o S & amp; P 500 como referência, a movimentação entre a carteira e o índice de referência é quase idêntica. Se o S & P 500 aumentar 10%, o mesmo acontece com o portfólio. Em um beta negativo, se o S & P 500 estiver em alta, o portfólio se moverá exatamente na direção oposta, o que, nesse caso, diminuirá.
Desvio padrão.
O desvio padrão é outra estatística comumente usada para medir a dispersão. É uma maneira simples de medir a volatilidade de um investimento ou portfólio. Quanto menor o desvio padrão, menor a volatilidade. Por exemplo, um estoque de biotecnologia tem um desvio padrão de 20,0% com um retorno médio de 10%. Um investidor deve esperar que o preço do investimento mova 20%, de maneira positiva ou negativa, para longe do retorno médio. Em teoria, o estoque pode flutuar em valor de 10% negativos para 30% positivos. Os estoques têm o maior desvio padrão, com títulos e dinheiro tendo medidas muito mais baixas.
O beta e o desvio padrão são medições comuns usadas para determinar a dispersão de um portfólio, mas geralmente funcionam de forma independente um do outro. Alfa é uma estatística que mede os retornos ajustados ao risco de uma carteira. Um número positivo sugere que o portfólio deve obter um retorno positivo em troca do nível de risco adotado. Uma carteira que assume riscos excessivos e não obtém um retorno suficiente tem um alfa de 0 ou menos. O Alpha é uma ferramenta para investidores que buscam medir o sucesso de um gerente de portfólio. Um gerente de portfólio com um alfa positivo indica um retorno melhor com o mesmo risco, ou com menos risco, do que o benchmark.
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