Negociação de opções de dispersão

Dispersão de Negociação.
A alta diferença entre a volatilidade implícita das opções de índice e a volatilidade subseqüente realizada é um fato conhecido. Os negócios normalmente exploram essa diferença vendendo opções com cobertura de delta consecutiva. No entanto, existe uma maneira mais elegante de explorar esse risco premium - a negociação de dispersão. O comércio de dispersão usa o fato conhecido de que a diferença entre volatilidade implícita e realizada é maior entre opções de índice do que entre opções de estoque individuais. O investidor, portanto, poderia vender opções no índice e comprar opções de ações individuais. A negociação de dispersão é uma espécie de negociação de correlação, uma vez que os negócios geralmente são rentáveis ​​em um momento em que as ações individuais não estão fortemente correlacionadas e perdas de dinheiro durante os períodos de estresse quando a correlação aumenta. O comércio básico poderia ser aprimorado através de opções de compra de empresas com alto desentendimento de crenças (alto desacato de analistas e desconhecimentos sobre os ganhos das empresas).
Razão fundamental.
O documento acadêmico mostra que a dispersão nas previsões dos analistas está fortemente relacionada à volatilidade implícita das opções de índice e de nome único. A pesquisa mostra que os retornos em excesso da opção refletem a exposição diferente ao risco de desacordo. Os investidores que compram opções de empresas que são mais propensas à heterogeneidade nas crenças são compensados ​​em equilíbrio por suportar esse risco. Os prémios de risco de volatilidade das opções individuais e de índice representam uma compensação pelo risco de desacordo com preço. Portanto, na seção transversal de opções, o risco de volatilidade depende do tamanho da heterogeneidade de crença desta empresa em particular e do indicador do ciclo econômico. Como a afinidade neutra em termos de risco, o risco de volatilidade premium para opções de índice pode ser maior ou menor dependendo do tamanho do desacordo e da participação da empresa.
efeito de volatilidade, volatilidade premium.
Estratégia de negociação simples.
O universo de investimento consiste em ações do índice S & P 100. Os veículos comerciais são opções sobre estoques deste índice e também opções sobre o próprio índice. O investidor usa as previsões dos analistas dos ganhos 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 escalada por um indicador de incerteza de ganhos (ver página 26 no documento acadêmico de origem para metodologia detalhada). A cada mês, o investidor classifica ações com base em quintis com base no tamanho do desacordo de crenças. Ele compra ações com o maior desacordo de crença 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.
Papel Fonte.
Buraschi, Trojani, Vedolin: ÍNDICE DE EQUILÍBRIO E RISCO DE VOLATILIDADE SINGLE-STOCK PREMIA.
Os escritores das opções de índice obtêm retornos elevados devido a um prémio de risco de volatilidade significativo e alto, mas os escritores de opções em mercados de ações individuais ganham retornos mais baixos. Usando uma economia de 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 as diferentes premissas de risco de volatilidade das opções de índice e de estoque único. A ponta entre o índice e o risco de volatilidade individual é principalmente impulsionada por um risco de correlação que emerge de forma endógena devido às seguintes características do modelo: Em uma economia de informação completa com fundamentos independentes, os rendimentos se correlacionam unicamente devido à correlação do estoque individual com o dotação agregada ("efeito de diversificação"). Em nossa economia, a correlação do retorno das ações é endogenamente conduzida pelo desinteresse idiossincrático e sistêmico (ciclo comercial) ("efeito de compartilhamento de risco"). Mostramos que esse efeito domina o efeito de diversificação, além disso é independente do número de empresas e da participação de uma empresa no mercado agregado. Em equilíbrio, a disparidade das ações individuais e do índice são diferentes devido a um risco de correlação. Dependendo da participação da empresa no mercado agregado e do tamanho do desacordo sobre o ciclo econômico, a afinidade do índice pode ser maior (em valores absolutos) ou menor do que a de ações individuais. Como consequência, o prémio de risco de volatilidade do índice é maior ou menor do que o indivíduo. Em equilíbrio, esta exposição diferente ao risco de desacordo é compensada na seção transversal de opções e as estratégias de negociação implícitas no modelo que exploram diferenças no desacordo ganham retornos excessivos substanciais. Testamos as previsões do modelo em um conjunto de regressões de painel, combinando três conjuntos de dados de informações específicas da empresa nas previsões de ganhos dos analistas, dados de opções sobre opções de índice S & P 100, opções em todos os constituintes e retornos de estoque. Classificando ações com base em diferenças de crenças, descobrimos que as estratégias de negociação de volatilidade que exploram diferentes riscos de risco de desacordo na seção transversal de opções ganham altos índices de Sharpe. Os resultados são robustos para diferentes variáveis ​​de controle padrão e custos de transação e não são subsumidos por outras teorias que explicam as premissas de risco de volatilidade.
Outros documentos.
Driessen, Meanhout, Vilkov: Correlações implícitas na opção e o preço do risco de correlação.
Motivado por uma ampla evidência de que as correlações estoque-retorno são estocásticas, analisamos se o risco de alterações de correlação (afetando os benefícios de diversificação) pode ser razoável. Propomos um teste direto e intuitivo comparando as correlações implícitas em opção entre os retornos de estoque (obtidos combinando os preços das opções de índice com os preços das opções em todos os componentes do índice) com correlações realizadas. Nosso modelo parcimonioso mostra que o fosso substancial entre a média implícita (39,5% para S & P500 e 46,0% para DJ30) e correlações realizadas (32,5% e 35,5%, respectivamente) é evidência direta de um grande risco de correlação negativa. A implementação empírica de nosso modelo também indica que o risco de variância do índice de risco pode ser atribuído ao alto preço do risco de correlação. Finalmente, fornecemos provas de que as correlações implícitas em opção possuem poder preditivo notável para os futuros retornos do mercado de ações, que também permanecem significativos após o controle de uma série de preditores fundamentais de retorno do mercado.
Houve 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 o mispricing da volatilidade implícita do índice, em comparação com as volatilidades implícitas de seus constituintes individuais. Embora o principal objetivo deste estudo seja descobrir se houve oportunidades de negociação lucrativas de 3 de novembro de 2008 até 10 de maio de 2018 no mercado de opções alemão, também é interessante verificar se o fato estilizado amplamente documentado implicava volatilidade do índice em média, tende a ser maior do que a volatilidade teórica do índice calculada com base nas volatilidades implícitas de seus componentes (Driessen, Maenhout e Vilkov (2006) e outros) ainda se mantém em tempos de extrema volatilidade e correlação que podemos observar no período de estudo. Também tocamos a questão do que é (ou foi) causando essa discrepância.
Esta tese procura explorar a rentabilidade das estratégias comerciais de dispersão. Começamos a examinar os diferentes métodos propostos para os swaps de variação de preços. Nós desenvolvemos um modelo que explica por que o comércio de dispersão surge e quais são os principais drivers. Após uma descrição do nosso modelo, implementamos uma negociação de dispersão no EuroStoxx 50. Analisamos o perfil de uma estratégia sistemática curta de um swap de variação nesse índice ao mesmo tempo em que é constituinte. Mostramos que existe sentido em vender correlação em curto prazo. Também discutimos o momento da estratégia e os desenvolvimentos e melhorias futuras.
Após os dois anos de estudos na área de finanças matemáticas na University de Paris 1, tive a oportunidade de trabalhar com uma equipe de gerenciamento de ativos como analista quantitativo da Lyxor Asset Management, Société Générale em Paris, França. Minha primeira tarefa foi desenvolver uma análise dos desempenhos dos fundos em ativos ocultos, onde o foco principal da equipe foi, como Swap de Volatilidade, Troca de Variância, Troca de Correlação, Intercâmbio de Covariância, Dispersão Absoluta, Chamada de Dispersão Absoluta (Palladium). O objetivo era antecipar o lucro e saber quando e como redistribuir os ativos de acordo com as condições do mercado. Em particular, eu automatizei a análise através do VBA no Excel. Em segundo lugar, tive um projeto de pesquisa sobre negócios de correlações envolvendo especialmente os Swaps de Correlação e os Negócios de Dispersão. Este relatório é resumir a pesquisa que realizei nesta matéria. Lyxor tem se beneficiado de assumir posições curtas em Dispersion Trades através de trocas de variância, graças ao fato de que empiricamente a variância do índice é rica em relação à variância dos componentes. No entanto, uma posição curta em um comércio de dispersão é equivalente a assumir uma posição longa em correlação, no caso de um acidente de mercado (ou um pico de volatilidade), podemos ter uma perda na posição. Assim, o objetivo da pesquisa foi encontrar uma estratégia de hedge efetiva que possa proteger o fundo em condições de mercado desfavoráveis. A idéia principal era aplicar o fato de que os trocas de dispersão e os swaps de correlação são as duas maneiras de ter exposição à 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 comércio de dispersão está acima (empíricamente, 10 pontos), a greve do intercâmbio de correlação equivalente. Assim, levando esses dois produtos e assumindo posições opostas nos dois, tentamos alcançar um efeito de hedge. Além disso, procuro o peso ótimo dos dois produtos na estratégia 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 esta estratégia teria realizado em condições de mercado anteriores (back-test) e em condições de mercado extremamente baixas (teste de estresse).
Como a recente crise financeira mostrou, os benefícios de diversificação podem evaporar de repente quando as correlações aumentam inesperadamente. Analisamos medidas alternativas de risco de correlação e sua estrutura de prazo, com base em cotações de swap de correlação S & P500, taxas de swap de correlação sintética estimadas a partir de preços de opções e os índices de correlação implícita CBOE. Uma análise das estratégias de hedge de correlação incondicional e condicional mostra que apenas algumas estratégias de hedge de correlação condicional aumentam o valor. Entre as variáveis ​​de condicionamento da estratégia de hedge condicional, constatamos que o nível dos fatores de risco de correlação e os retornos comerciais de dispersão apresentam os melhores resultados, enquanto os Índices de Correlação Implícita do CBOE apresentam desempenho fraco.
Um comércio de dispersão é concluído quando um comerciante acredita que os componentes de um índice serão mais voláteis do que o próprio índice. O mercado sul-africano de derivativos é bastante avançado, no entanto, ele ainda experimenta ineficiências e os negócios de dispersão sabem que funcionam bem em mercados ineficientes. Este artigo analisa o mercado sul-africano para oportunidades de dispersão e explora vários métodos de execução desses negócios. O mercado sul-africano mostra resultados positivos para o comércio de dispersão; nomeadamente o comércio de dispersão reversa a curto prazo. As opções de chamadas e os swaps de volatilidade de seção transversal (CSV) também são testados. Os swaps de CSV apresentaram desempenho fraco, enquanto as opções de chamadas apresentaram retornos anuais bem acima do mercado.
Este artigo estuda uma estratégia de negociação de opções conhecida como estratégia de dispersão para investigar o risco de risco aparente para suportar risco de correlação no mercado de opções. Estudos anteriores atribuíram os lucros à negociação de dispersão ao prêmio de risco de correlação incorporado em opções de índice. A hipótese alternativa natural argumenta que a rentabilidade resulta da ineficiência do mercado de opções. As mudanças institucionais no mercado de opções no final de 1999 e 2000 fornecem uma experiência natural para distinguir essas hipóteses. Isso fornece evidências que suportam a hipótese de ineficiência do mercado e contra a hipótese baseada em risco, uma vez que um prémio de risco de mercado fundamental não deve mudar à medida que a estrutura do mercado muda.

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Dispersão Trading Usando Opções.
Este artigo é o projeto final apresentado pelo autor como parte de seu curso no Programa Executivo de Comércio Algorítico (EPAT ™) da QuantInsti®. Verifique a página dos Projetos e veja o que os nossos alunos estão construindo.
Introdução.
O Dispersion Trading é uma estratégia utilizada para explorar a diferença entre correlação implícita e sua subsequente correlação realizada. O comércio de dispersão usa o fato de que a diferença entre volatilidade implícita e realizada é maior entre opções de índice do que entre opções de estoque individuais. Um comerciante poderia, portanto, vender opções no índice e comprar opções de ações individuais ou vice-versa com base nesta diferença de volatilidade. A negociação de dispersão é uma espécie de negociação de correlação, uma vez que os negócios geralmente são lucrativos em um momento em que as ações individuais não estão fortemente correlacionadas e a estratégia perde dinheiro durante os períodos de estresse quando a correlação aumenta.
A correlação entre os valores mobiliários é utilizada como um fator para determinar a entrada de um comércio. Dependendo do valor da correlação entre ações individuais, a dispersão pode ser negociada vendendo opções de índice e opções de compra em componentes do índice ou comprando opções de índice e opções de venda nos componentes do índice. A teoria mais bem recebida para a rentabilidade desta estratégia é a ineficiência do mercado, que afirma que a oferta e a demanda no mercado de opções impulsionam os prémios que se desviam do seu valor teórico.
Para distinguir a negociação de dispersão, é simplesmente uma estratégia de hedge que aproveita as diferenças de valor relativo nas volatilidades implícitas entre um índice e ações de componentes de índice. Envolve uma posição de opções curtas sobre títulos de índice e uma posição de opção longa nos componentes do índice ou vice-versa. Efetivamente, iremos de estradas longas / curtas com base em nossos sinais de entrada.
Devemos notar que esse comércio seria bem sucedido somente quando a exposição do delta estiver 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.
Calcule a correlação suja (ρ) Gerar sinais quando a correlação suja cruza o limite / atinge seu índice de compra / venda extremo e títulos individuais de acordo com a lógica Compute Delta em intervalos regulares e compensá-lo comprando / vendendo futuros para tornar o comércio delta neutro. Sair quando A correlação suja cruza a média (ρ = 0,5)
Para entender como a diferença de volatilidade é capturada, precisamos entender a variância do índice com uma cesta de estoques. É dado como:
σ I 2 é a variância do índice.
wi é o peso do estoque no índice.
σ i 2 é a variância do estoque individual.
ρij é a correlação de estoque i com stock j.
O lucro desta estratégia vem do fato de que a correlação tende a significar reverter. Assim, se alguém ocupe posições durante os extremos de proporção, podemos ter certeza de que isso significaria reverter em um determinado ponto.
Implementando a Estratégia.
Para implementar a estratégia, precisamos calcular as métricas apresentadas abaixo.
Calculando a volatilidade implícita das greves mais próximas.
Uma vez que temos os valores do Prêmio, o prazo de caducidade, a Taxa de Juros, o Dividendo e a greve mais próxima, podemos calcular a Volatilidade Implícita das greves mais próximas usando o modelo Black Scholes. A volatilidade implícita média ponderada entre as greves mais próximas deve ser adicionada para os títulos e índices individuais para calcular a correlação.
Na função acima, CalculeIV, podemos ver que os Call e Put individuais são calculados primeiro e, em seguida, uma média ponderada dessas IVs são calculadas. Os pesos são dados mais às greves que estão mais próximas do preço futuro.
Correlação suja.
Este é o quadrado da proporção da Volatilidade Implícita do Índice e da Média Ponderada dos estoques. A fórmula é dada como:
O trecho acima mostra o cálculo da correlação suja. Aqui, o volume de títulos individuais é calculado primeiro e somado em Vol_IndSecurities. O índice é calculado entre índice e estoque individual e é quadrado.
Definindo Limites.
Este é um passo importante para gerar sinais de entrada / saída com base no apetite de 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 onde todas as posições devem ser ajustadas ao quadrado.
Escolhendo Opções a serem Negociadas.
Assim que recebemos o sinal de compra / venda, estaríamos usando uma combinação de straddle e strangle de colocações e chamadas. As greves 3 OTM mais próximas são consideradas neste projeto. O valor do investimento deve ser dividido igualmente entre o Índice e os valores mobiliários individuais. Ao tomar uma entrada, o tamanho do lote, a quantidade comprada precisa ser anotada para que os deltas em cada estágio sejam úteis.
Isso é mais protegido usando futuros contratos para manter o processo inteiro delta neutro. Delta dessa 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 pela compra de um contrato de futuros. É importante manter o delta perto de zero durante a duração do comércio.
O snippet acima mostra como as posições são tomadas com base nos sinais de entrada / saída. Sempre que temos um sinal de entrada para um comércio, monitoramos constantemente o delta para garantir que ele seja neutralizado. Para o mesmo, os deltas totais são resumidos inicialmente e são compensados ​​com um contrato de futuros comprado ou vendido. Os futuros atuais em posição também são mantidos à mão para calcular o delta por cada tiquetaque. Os futuros totais comprados ou vendidos são identificados e multiplicados pelo preço de futuros para calcular o investimento extra para o comércio.
Cálculo de lucro e perda.
Para calcular o PnL, o seguinte deve ser considerado:
Comércio inicial, custo no qual as opções foram compradas / vendidas quando a entrada foi tomada. O custo de cobertura, o valor total dos futuros investidos para tornar o acordo de futuros dota neutro, o montante resultou na liquidação do contrato de futuros no sinal de saída Opções Quadrado, A quantidade resultou quando todas as posições foram ajustadas ao sinal de saída.
O trecho acima mostra o cálculo de 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 coloca. O investimento adicional ou os futuros comprados ou vendidos estão representados no FutSet, que é ajustado no final do trade. O valor de cobertura é armazenado na variável Hedging.
Acima é a execução da amostra do código. Como pode ser visto, a execução leva tempo considerável devido a cálculos complexos envolvidos no script.
Conclusão.
A negociação de dispersão é uma estratégia complexa, no entanto, esta é recompensada com a estratégia sendo lucrativa e 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 conforme os movimentos de preços.
A negociação em momentos em que a volatilidade é alta (ou seja, resultados trimestrais, notícias de estoque 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 deltas.
Se você quiser aprender vários aspectos da negociação algorítmica, consulte o Programa Executivo em Negociação Algorítmica (EPAT ™). O curso abrange módulos de treinamento como Statistics & amp; Econometria, Computação Financeira e Tecnologia e Algorítmica e Negociação quantitativa. EPAT ™ equipa você com os conjuntos de habilidades necessárias para construir uma carreira promissora na negociação algorítmica. Inscreva-se agora!

Negociação de opções de dispersão
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Negociação de opções de dispersão
"COMO LER NÚMEROS DE DISPERSÃO"
Comentários da IVatilidade.
2711 Centerville Road, Suite 300,
Wilmington, DE 19808.
NEGOCIAÇÃO DE DISPERSÃO - Sistema de Dispersão de Volatilidade Avançada.
O comércio de dispersão de volatilidade é uma estratégia de hedge popular projetada para aproveitar as diferenças de valor relativo em volatilidades implícitas entre um índice e uma cesta de ações de componentes, buscando um alto grau de dispersão. Esta estratégia geralmente envolve posições de opções curtas em um índice, contra as quais as posições de opções longas são tomadas em um conjunto de componentes do índice. É comum ver um estrangulamento curto ou quase estranho no índice e longos estrangulamentos ou strangles similares em 30% a 40% dos estoques que compõem o índice. Se a dispersão máxima for realizada, a estratégia ganhará dinheiro com as opções longas nas ações individuais e perderá muito pouco na posição de opção curta no índice, uma vez que o último teria mudado muito pouco. A estratégia é tipicamente uma estratégia muito baixa premium, com Delta Delta muito baixo e tipicamente uma pequena Vega longa.
O sucesso da estratégia reside na determinação do estoque de componentes a 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 esteja comprando uma volatilidade "barata", bem como candidatos que provavelmente se dispersem. "
DISPERSION TRADING fornece aos comerciantes de dispersão de volatilidade medidas atuais e históricas sobre índices de ações para determinar o melhor momento para se envolver em uma estratégia de dispersão. Ele também fornece várias medidas para ajudar a escolher os componentes da cesta e criar carteiras de opções em índices e ações de componentes com base na estratégia escolhida pelo comerciante. As medidas incluem correlação implícita, Índice Equivalente IV, Variação Específica de Ações, contribuição no Índice IV e índices de volatilidade do índice calculados a partir dos componentes versus índice real vol.
A Dispersion Trading agora é baseada na Web e acrescenta muitos novos recursos, tais como: medidas estatísticas adicionais nos índices, como a 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 sua carteira Estatísticas de portfólio como volatilidade implícita e correlação implícita da cesta escolhida Capacidade de salvar portfólio para o 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 se tornando um padrão industrial para dados derivados de equidade.
Uma vez que você constrói sua cesta, você pode ver preços de mercado e gregos de sua carteira (base do dia anterior fechado). As cestas podem ser construídas usando métodos de alocação Nocionais ou Vega-neutros. O aplicativo mostrará contratos de opções sugeridos para usar.
Personalização e integração.
Uma versão completa autônoma do aplicativo também está disponível com características de gerenciamento e análise de portfólio. Também podemos personalizar o aplicativo, além de integrá-lo em qualquer sistema de gerenciamento de riscos e negociação.
Faixa de índices.
Suporta índices globais e sectoriais globais: EUA: BBH, DJX, MSH, NDX, OEX, OIH, OSX, PPH, RTH, SMH, SOX, SPX, SWH, UTH, XLE, ELF, XNG; Canadá: TX60; Europa: DAX, CAC.