En ole matemaatikko, mutta haluan yrittää ymmärtää vaihtoehtohinnoittelun BS-mallin. Saan sen intuitiivisen tunteen, mutta en pysty selvittämään volatiliteetin laskemista (panoksena). Jotkut online-lähteet ilmoittavat ottavansa aikasarjan lokituotoista kohdeomaisuuden ja laskevan keskiarvon ja SD: n ja käyttävät sitä. Mutta jos vaihtoehdollani on $ T + 1 $ ja $ T + 2 $ kuukautta, olen varma, että en voi käyttää samaa volatiliteettisyöttöä. Onko siis olemassa nyrkkisääntöä / papereita, jotka ilmoittavat kuinka monta historiallista tietoa pisteitä tarvitaan eri maturiteettien (ja saman aloitushinnan) vaihtoehdoille? kerro minulle ystävällisesti. Arvostan sitä!
Kommentit
- ok .. Ajattelin vain, että historiallinen volatiliteetti on heikko korvike odotetulle volatiliteetille. Tulevien volatiliteettien laskeminen kuuluu volatiliteettimallinnuksen alueeseen ja tarvitsee siksi osoittimia sille. Ystävällisesti 🙂
- Jos haluat kreikkalaisten käyttää vain implisiittistä volatiliteettia . Muuten sinun tulee käyttää historiallista volatiliteettia. EWMA on myös tapa laskea historiallisella volatiliteetilla.
Vastaa
Paras auktoriteetti, jonka olen nähnyt näissä asioissa, on Natenberg: Vaihtoehtojen volatiliteetti ja hinnoittelu. En voi tehdä paljon paremmin kuin tarkistaa kopioni. Hän sanoo: ”Huomaa, että historiallisen volatiliteetin laskemiseksi on olemassa useita tapoja, mutta useimmat menetelmät riippuvat kahden parametrin valitsemisesta, historiallisesta jaksosta, jonka aikana volatiliteetti lasketaan, ja peräkkäisten hintamuutosten välisestä aikavälistä.
Historiallinen jakso voi olla kymmenen päivää, kuusi kuukautta, viisi vuotta tai mikä tahansa ajanjakso, jonka elinkeinonharjoittaja valitsee. Pidemmät jaksot tuottavat yleensä keskimääräistä tai tyypillistä volatiliteettia, kun taas lyhyemmät jaksot voivat paljastaa epätavalliset äärimmäisyydet volatiliteetissa. Jotta elinkeinonharjoittaja perehtyisi täysin sopimuksen volatiliteettiominaisuuksiin, sen on ehkä tarkasteltava useita erilaisia historiallisia ajanjaksoja.
Seuraavaksi elinkeinonharjoittajan on Pitäisikö hänen käyttää päivittäisiä hintamuutoksia? Viikkomuutoksia? Kuukausimuutoksia? Tai ehkä hänen pitäisi harkita jotain epätavallista väliä, ehkä joka toinen päivä tai joka toinen ja puoli viikkoa. Yllättäen intervalli, joka on valittu ei näytä vaikuttavan suuresti tulos. Vaikka sopimus voi tehdä suuria päivittäisiä liikkeitä, mutta viikko päättyy ennallaan, tämä on ylivoimaisesti poikkeus. Päivittäin vaihteleva sopimus on todennäköisesti epävakaa viikosta toiseen tai kuukaudesta toiseen. ”
Joten käytännössä tapahtuu painottamalla sarjaa epävakaisuuksia eri aikoina. jaksot, koska volatiliteetti osoittaa sarjakorrelaatiota . Kirjaa muotoilemalla:
Oletetaan esimerkiksi, että meillä on seuraavat historialliset volatiliteettitiedot tietystä taustalla olevasta instrumentista:
- viimeiset 30 päivää: 24%
- viimeiset 60 päivää: 20%
- viimeiset 120 päivää: 18%
- viimeiset 250 päivää: 18%
Haluamme varmasti mahdollisimman paljon volatiliteettitietoja. Mutta jos tämä on ainoa käytettävissä oleva tieto, miten voimme käyttää sitä ennusteen tekemiseen? Yksi Menetelmä voi olla keskimääräisen volatiliteetin ottaminen ajanjaksoilla, jotka meillä on:
- (24% + 20% + 18% + 18%) / 4 = 20,0%
Koska viimeisten 30 päivän 24%: n prosenttiosuus on ajankohtaisempi kuin muissa tiedoissa, ehkä sillä pitäisi olla suurempi rooli ennusteessa
- (40% * 24%) + (20% * 20%) + (20% * 18%) + (20% * 18%) = 20,8%
Lisäksi volatiliteetti viimeisten 60 päivän pitäisi olla tärkeämpiä kuin viimeisten 120 päivän ja viimeisten 120 tärkeämpiä kuin viimeiset 250 päivää ja niin edelleen. Joten voimme ottaa sen huomioon käyttämällä regressiivistä painotusta. Esimerkiksi
- (40% * 24%) + (30% * 20%) + (20% * 18%) + (10% * 18%) = 21,0%
sarjakorrelaatiota käytetään siten, että jos sopimuksen volatiliteetti viimeisten neljän viikon aikana oli 15%, seuraavien neljän viikon volatiliteetti on todennäköisempi olla lähempänä 15 prosenttia kuin kaukana. Kun ymmärrämme tämän, annamme erilaiset painot erilaisille menneille volatiliteettijaksoille. Tämä on johtanut teoreetikot ARCH- ja GARCH-malleihin. Kirja jatkuu:
Kun meillä on historiallinen volatiliteetti, otat toisen toimenpiteen markkinoiden jo hinnoitellulle implisiittiselle volatiliteetille. Voit painottaa oletettua volatiliteettia missä tahansa välillä 25-75%. Oletetaan esimerkiksi, että elinkeinonharjoittaja on tehnyt nykyisen 20 prosentin volatiliteettiennusteen historiallisten tietojen perusteella ja oletettu volatiliteetti on tällä hetkellä 24 prosenttia. Jos elinkeinonharjoittaja päättää antaa epäsuoran volatiliteetin 75% painosta, hänen lopullinen ennusteensa on:
- (75% * 24%) + (25% * 20%) = 23%
KÄYTÄNNÖN LÄHESTYMISTAPA
Riippumatta siitä, kuinka ahkeraa elinkeinonharjoittajan menetelmällä hän todennäköisesti havaitsee, että hänen volatiliteettiennusteensa ovat usein vääriä, ja Tämän vaikeuden vuoksi monien kauppiaiden on helpompi omaksua yleisempi lähestymistapa.Sen sijaan, että kysyttäisiin, mikä on oikea volatiliteetti, elinkeinonharjoittaja voi sen sijaan kysyä, mikä on oikea strategia nykyisen volatiliteettiolosuhteen vuoksi? Sen sijaan, että yrittäisi ennustaa tarkkaa volatiliteettia, kauppias yrittää valita strategian, joka parhaiten sopii volatiliteettiin olosuhteet markkinoilla. Tätä varten elinkeinonharjoittaja haluaa ottaa huomioon useita tekijöitä:
- Mikä on taustalla olevan sopimuksen keskimääräinen volatiliteetti pitkällä aikavälillä?
- Mikä on ollut viimeaikainen historiallinen volatiliteetti suhteessa keskimääräiseen volatiliteettiin?
- Mikä on viimeaikaisen historiallisen volatiliteetin trendi?
- Missä oletettu volatiliteetti ja mikä sen trendi on?
- Onko kyse pitkäaikaisista vai lyhyemmistä vaihtoehdoista?
- Kuinka vakaa volatiliteetti yleensä on?
Kommentit
- ok wow! tämä on loistava ja yksityiskohtainen selitys .. kiitos tonni .. valitettavasti minulla ei ole tarpeeksi pisteitä äänestämiseen, mutta hyväksyn tämä paras a nswer .. arvostan sitä!