Negociação de dispersão de opções

Negociação de dispersão de opções
"COMO LER NÚMEROS DE DISPERSÃO"
comentários da IVolatilidade.
2711 Centreville Road, Suite 300,
Wilmington, DE 19808.
NEGOCIAÇÃO DE DISPERSÃO - Advanced Dispatility Dispersion System.
A negociação de dispersão de volatilidade é uma estratégia de hedge popular projetada para aproveitar as diferenças de valor relativo nas volatilidades implícitas entre um índice e uma cesta de ações de componentes, em busca de um alto grau de dispersão. Essa estratégia normalmente envolve posições de opções curtas em um índice, contra as quais posições de opções longas são tomadas em um conjunto de componentes do índice. É comum ver strangs curtos ou próximos do ATM no índice e stradles ou strangles longos semelhantes em 30% a 40% das ações que compõem o índice. Se a dispersão máxima for percebida, a estratégia ganhará dinheiro com as opções longas das ações individuais e perderá muito pouco na posição de opção curta no índice, já que este último teria se movido muito pouco. A estratégia é tipicamente uma estratégia de prêmio muito baixo, com Delta inicial muito baixo e tipicamente uma Vega longa e pequena.
O sucesso da estratégia está em determinar quais ações de componentes escolher. No nível mais simples, eles devem representar uma grande parte do índice para manter o risco líquido baixo, mas, ao mesmo tempo, é fundamental garantir que você está comprando a volatilidade "barata", bem como os candidatos que provavelmente "se dispersarão". "
A TRADING DE DISPERSÃO fornece aos traders de dispersão de volatilidade medidas atuais e históricas sobre índices de ações para determinar o melhor momento para se engajar em uma estratégia de dispersão. Ele também fornece várias medidas para ajudar a escolher os componentes da cesta e criar carteiras de opções sobre índices e ações de componentes com base na estratégia escolhida pelo trader. As medidas incluem correlação implícita, Índice Equivalente IV, Variação Específica de Estoque, contribuição no Índice IV e taxas de volatilidades de índice calculadas a partir dos componentes vs. índice real vol.
Dispersão Trading é agora baseado na Web e adiciona muitos novos recursos, tais como: Medidas estatísticas adicionais sobre os índices, tais como correlação ponderada implícita e volatilidades históricas e sua comparação com a volatilidade atual Introdução de correlações de volatilidades implícitas nos cálculos "Filtros" para criar usuário critérios definidos ao criar seu portfólio Estatísticas do portfólio como volatilidade implícita e correlação implícita do carrinho escolhido Capacidade de salvar portfólios no Excel.
Agora que a Dispersion Trading está completamente disponível na Web, os usuários não precisam se preocupar com instalação, feeds, problemas de firewall etc.
Os números são calculados usando o banco de dados IVolatility, que está rapidamente se tornando um padrão da indústria para dados derivados de opções de ações.
Depois de criar sua cesta, você pode ver os preços de mercado e os gregos do seu portfólio (com base no fechamento do dia anterior). As cestas podem ser construídas usando métodos de alocação nocionais ou neutros. O aplicativo mostrará os contratos de opção sugeridos para uso.
Personalização e integração.
Uma versão autônoma completa do aplicativo também está disponível com recursos de análise e gerenciamento de portfólio. Também podemos personalizar o aplicativo e integrá-lo em qualquer sistema de negociação e gerenciamento de risco.
Faixa de índices.
Suporta índices globais amplos e setoriais: EUA: BBH, DJX, MSH, NDX, OEX, OIH, OSX, PPH, RTH, SMH, SOX, SPX, SWH, UTH, XLE, ELF, XNG; Canadá: TX60; Europa: DAX, CAC.

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 pela compra de opções de empresas com alto grau de discordância de opinião (alta discordância dos analistas sobre os ganhos das empresas).
Razão fundamental.
O 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 de 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 um 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 opção e o preço do risco de correlação.
Motivado pela extensa evidência de que as correlações de retorno de estoque 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 pela combinação dos 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 os componentes são longos. 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 quantitativa na Lyxor Asset Management, Société Générale em Paris, França. Minha primeira tarefa foi desenvolver uma análise dos desempenhos 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: Evidência empírica dos mercados de opções dos EUA.
Este artigo desenvolve evidências empíricas sobre a viabilidade de uma forma de negociação de volatilidade conhecida como “negociação de dispersão”. Os resultados lançam luz sobre a eficiência com que as opções norte-americanas comercializam a volatilidade dos preços.
Utilizando as volatilidades implícitas no final do dia extraídas dos preços das opções de ações para as ações que compõem o S & P 500, a volatilidade implícita do S & amp; P 500 é calculada usando uma modificação da equação de variância de Markowitz. Essa volatilidade implícita de Markowitz é então comparada à volatilidade implícita do S & P 500 extraída diretamente das opções de índice no S & P 500. Essas medidas contemporâneas da volatilidade implícita são então examinadas quanto a discrepâncias exploráveis ​​com e sem custos de transação. O estudo abrange o período de 31 de outubro de 2005 até 1 de novembro de 2007.
Mostra-se que, do ponto de vista de um comerciante, a volatilidade implícita na opção do índice tendia a ser mais “rica” e a volatilidade dos componentes tendia a ser mais frequentemente “barata”. No entanto, houve momentos em que o oposto era verdadeiro; sugerindo que os negócios de dispersão em potencial podem rodar em qualquer direção.
Classificação JEL.
Escolha uma opção para localizar / acessar este artigo:
Verifique se você tem acesso através de suas credenciais de login ou de sua instituição.

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.
Qian Deng (entre em contato com o autor)
Universidade de Illinois em Urbana-Champaign (email)
Champaign, IL 61820.
Estatísticas de papel.
EJournals relacionados.
Mercado de Capitais: Eficácia de Mercado eJournal.
Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico.
Papéis recomendados.
Links Rápidos do SSRN.
Rankings SSRN.
Sobre o SSRN.
Os cookies são usados ​​por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página de Cookies. Esta página foi processada por apollo3 em 0,250 segundos.

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 volatilidade implícita e sua volatilidade subsequente. 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:
σI2 é a variação do índice.
wi é o peso do estoque no índice.
σi2 é a variação individual de 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 Premium, o tempo de expiração, a taxa de juros, o dividendo e o…
Ao aplaudir mais ou menos, você pode nos indicar quais histórias realmente se destacam.
QuantInsti®
O QuantInsti é um instituto Algorithmic Trading Training focado em preparar profissionais e estudantes para a HFT & amp; Negociação Algorítmica.

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 vencimento, 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 baixo, de modo 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 quantidade 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 ao 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.
Se você quiser aprender vários aspectos do comércio algorítmico, confira o Programa Executivo em Algorithmic Trading (EPAT ™). O curso abrange módulos de treinamento como o Statistics & amp; Econometria, Computação Financeira & amp; Tecnologia e Algoritmica & amp; Negociação Quantitativa. O EPAT ™ equipa você com os conjuntos de habilidades necessários para construir uma carreira promissora em negociação algorítmica. Inscreva-se agora!