Dynamic volatilitet handelsstrategier

Dynamiska volatilitetshandelstrategier i valutaalternativsmarknaden. Sammanfattning Den valutaförbrukningens villkorliga volatilitet kan förutsägas med hjälp av GARCH-modeller eller underförstådd volatilitet som extraheras från valutaalternativ. Detta papper undersöker om dessa förutsägelser är ekonomiskt meningsfulla i handelsstrategier som endast är utformade för att handla volatilitet Risk För det första ger den här artikeln nya bevis på frågan om informationsinnehåll av underförstådd volatilitet och GARCH-volatilitet vid prognoser för framtida variationer. I en artificiell värld utan transaktionskostnader leder både delta-neutrala och snedvrida handelsstrategier till betydande positiva vinster, oavsett vilken volatilitetsprediktion Metod används speciellt, medlet med hjälp av den implicita stochastiska volatilitetsregressionsmetoden, tjänar ISVR större vinst än agenten med hjälp av GARCH-metoden. För det andra föreslår det att valutamarknaden är informativ effektiv. Efter att ha redovisat transaktionskostnader som antas Att motsvara en procent av optionspriserna är observerade vinster inte signifikant olika från noll i de flesta handelsstrategierna. Slutligen har dessa avkastningar har högre Sharpe-förhållande och lägre korrelation med flera större tillgångsklasser. Följaktligen är hedgefonder och institutionella investerare som söker alternativ marknadsnutral investering Metoder kan använda volatilitetshandel för att förbättra riskavkastningsprofilen för deras portfölj genom diversifiering. Copyright Kluwer Academic Publishers 2000. Hämtningar extern länk text html Tillgång till fullständig text är begränsad till abonnenter. Uppdaterade arbeten Denna artikel kan vara tillgänglig någon annanstans i EconPapers Sök efter artiklar med Samma titel. Exportreferens BibTeX RIS EndNote, ProCite, RefMan HTML Text. Review av Derivatives Research är för närvarande redigerad av Gurdip Bakshi och Dilip Madan. Fler artiklar i granskning av derivatforskning från Springer Series-data som underhålls av Sonal Shukla. This site is part Av RePEc och alla data som visas här i S del av RePEc dataset. Om ditt arbete saknas från RePEc Här är hur du bidrar. Frågor eller problem Kontrollera EconPapers FAQ eller skicka mail till. Alternativa volatilitetsstrategier och volatilitet. När en optionsposition upprättas, antingen netto köp eller försäljning Volatilitetsdimensionen blir ofta förbisedd av oerfarna handlare, till stor del på grund av brist på förståelse För att handlare ska kunna hantera volatilitetsförhållandet i de flesta alternativstrategierna, är det först nödvändigt att förklara konceptet Vega. Like Delta som mäter Känslighet av ett alternativ till förändringar i det underliggande priset, Vega är ett riskmått för känsligheten av ett optionspris för förändringar i volatiliteten Eftersom båda kan fungera samtidigt kan de två ha en kombinerad effekt som fungerar mot varje eller I samförstånd För att du ska kunna förstå vad du kan komma in när du etablerar en optionsposition krävs både en Delta - och Vega-bedömning. Här undersöks Vega, med Im Portant ceteris paribus antar att andra saker förblir desamma för att förenkla. Vega och grekerna Vega, precis som de andra grekerna deltar Theta Rho Gamma, om risken ur volatilitetsperspektivet. Traders hänvisar till alternativpositioner som antingen lång volatilitet eller kort Volatilitet naturligtvis är det också möjligt att vara platt volatilitet Villkoren lång och kort här hänvisar till samma förhållande mönster när man talar om att vara lång eller kort ett lager eller ett alternativ Det vill säga om volatiliteten stiger och du har kort volatilitet, kommer du Upplever förluster, ceteris paribus och om volatiliteten faller, kommer du att få omedelbara orealiserade vinster. Om du har en lång volatilitet när implicerad volatilitet stiger kommer du att uppleva orealiserade vinster, men om det faller kommer förluster att bli resultatet igen, ceteris paribus För mer På dessa faktorer se, lära känna grekerna. Volatiliteten går igenom alla strategier Implicerad volatilitet och historisk volatilitet kan gyrate Betydligt och snabbt och kan flytta över eller under en genomsnittlig eller normal nivå och sedan återvända till medelvärdet. Låt oss ta några exempel för att göra det mer konkret. Börja med att bara köpa samtal och sätt på att Vega-dimensionerna kan tändas. Figurer 9 och 10 ger en sammanfattning av Vega-tecknet negativt för kort volatilitet och positiv för lång volatilitet för alla direkta alternativpositioner och många komplexa strategier. Fig. 9 Direkta alternativpositioner, Vega tecken och vinst och förlust ceteris paribus. Den långa samtalet och den långa uppsättningen har Positiv Vega är lång volatilitet och korta samtal och korta positioner har en negativ Vega är kort volatilitet För att förstå varför detta är, kom ihåg att volatiliteten är en inmatning i prissättningsmodellen - desto högre volatilitet desto större är priset eftersom sannolikheten för Aktien som flyttar större avstånd i alternativets liv ökar och därmed sannolikheten för framgång för köparen. Detta resulterar i att optionspriserna ökar Värde för att införliva den nya riskbelöningen Tänk på säljaren av alternativet - han eller hon skulle vilja debitera mer om säljaren riskerar ökat med ökad volatilitet sannolikheten för större prisflyttningar i framtiden. Därför, om volatiliteten minskar, Priserna bör vara lägre När du äger ett samtal eller en meningsmedlem du köpte alternativet och volatiliteten minskar kommer priset på alternativet att minska. Detta är tydligt inte fördelaktigt och, som det ses i Figur 9, resulterar i förlust för långa samtal och satser Å andra sidan skulle korta och korta köpmän uppleva en vinst från volatilitetsnedgången. Volatiliteten kommer att få en omedelbar inverkan och storleken på prisnedgången eller vinsten beror på storleken på Vega. Hittills har vi bara talat om Tecknet negativt eller positivt, men storleken på Vega kommer att bestämma hur mycket vinst och förlust som bestämmer storleken på Vega på ett kort och långt samtal eller put. Det lätta svaret är storleken på premien på alternativet Ju högre priset , Den Större Vega Det betyder att Vega-värdena kan bli väldigt stora när du går längre ut i tid och kan innebära betydande risker eller belöningar om volatiliteten skulle göra en förändring. Om du till exempel köper ett LEAPS-köpoption på ett lager som var Gör marknadens botten och den önskade prisuppgången sker volatilitetsnivåerna kraftigt, se figur 11 för detta förhållande på SP 500 aktieindex, vilket återspeglar detsamma för många stora cap-aktier och därmed alternativtillskottet. Figur 10 Komplexa alternativ positioner, Vega tecken och vinst och förlust ceteris paribus. Figur 11 presenterar prisbelopp för SP 500 per vecka tillsammans med nivåer av underförstådd och historisk volatilitet Här är det möjligt att se hur pris och volatilitet är relaterade till varandra Typiska för de flesta stora cap aktier Som efterliknar marknaden, när prisnedgången stiger, volatiliteten stiger och vice versa Detta förhållande är viktigt att införliva i strategianalys med tanke på de relationer som påpekas i Figur 9 och Figur 10 Till exempel, längst ner på en sälja skulle du inte vilja etablera en långsträngig backspread eller annan positiv Vega-handel, eftersom en marknadsåterhämtning kommer att utgöra ett problem som orsakas av kollapsande volatilitet. Genererad av OptionsVue 5 Options Analysis Software. Figure 11 SP 500 veckopris och volatilitetsdiagram Gula staplar markerar områden med fallande priser och stigande underförstådda och historiska Blåfärgade staplar markerar områden med stigande priser och fallande underförstådd volatilitet. Slutsats Detta segment beskriver de väsentliga parametrarna för volatilitetsrisken i populära optionsstrategier och Förklarar varför att tillämpa rätt strategi när det gäller Vega är viktigt för många stora aktiekapitalet. Det finns dock undantag från prisvolatilitetsförhållandet i aktieindex som SP 500 och många av de bestånd som utgör det indexet är det en solid grund Att börja utforska andra typer av relationer, ett ämne som vi kommer att återvända till i ett senare segment. Dynamic Vola Tility Trading Strategies i Valutamarknaden alternativ. Se denna artikel som Guo, D Review of Derivatives Research 2000 4 133 doi 10 1023 A 1009638225908. Den villkorliga volatiliteten i valutakurser kan förutsägas med hjälp av GARCH-modeller eller implicit volatilitet extraherad från valutaalternativ Papper undersöker om dessa förutsägelser är ekonomiskt meningsfulla i handelsstrategier som är utformade endast för att hantera volatilitetsrisk. För det första ger denna artikel nya bevis på frågan om informationsinnehåll av underförstådd volatilitet och GARCH-volatilitet vid prognoser för framtida variationer. I en artificiell värld utan transaktionskostnader båda Delta-neutrala och ömsesidiga handelssträckor leder till betydande positiva vinster, oavsett vilken volatilitetsprediktionsmetod som används. Specifikt tjänar agenten med hjälp av den implicita stochastiska volatilitetsregressionsmetoden ISVR större vinst än agenten med användning av GARCH-metoden. För det andra föreslår det att valutan Optionsmarknaden är informa Tionellt effektiv Efter att ha redovisat transaktionskostnader som antas motsvara en procent av optionspriserna, är observerade vinster inte signifikanta skiljer sig från noll i de flesta handelsstrategier. Slutligen har dessa erbjudna avkastningar högre Sharpe-förhållande och lägre korrelation med flera stora tillgångsklasser. Hedgefonder och institutionella investerare som söker alternativa marknadsneutrala investeringsmetoder kan använda volatilitetshandel för att förbättra riskavkastningsprofilen för sina portföljer genom diversifiering. Förändrad volatilitet GARCH-modellen Delta straddle-hedge trading strategier C32. Denna reviderade version publicerades online i november 2006 med Korrigeringar till omslaget. Bauillie, R och T Bollerslev 1989 Meddelandet i dagliga växelkurser En villkorlig varianttal, tidskrift för företags - och ekonomisk statistik 7, 297 306 CrossRef Google Scholar. Barone-Adesi, G och R Whaley 1987 Effektiv Analytisk Tillnärmning av amerikanska alternativvärden, Journal of Finance 42, 301 320 CrossRef Google Scholar. Black, F och M Scholes 1973 Prissättningen av optioner och företagsansvar, Journal of Political Economy 81, 637 659 CrossRef Google Scholar. Bodurtha, J och G Courtadon 1987 Test av den amerikanska optionsprissättningsmodellen i Valutamarknaden, Tidningen för finansiell och kvantitativ analys 22, 153 167 CrossRef Google Scholar. Bollerslev, T 1986 Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Journal of Econometrics 51, 307 327 CrossRef Google Scholar. Bollerslev, T och J Wooldridge 1992 Quasi Maximum Maximum Sannsynlighet Beräkning och inferens i dynamiska modeller med tidsvariationer Covariances, Econometric Reviews 11, 143 172 Google Scholar. Dickey, D och W Fuller 1979 Distribution av beräkningarna för autoregressiv tidsserie med enhetsrota, Journal of American Statistical Association 74, 427 431 CrossRef Google Scholar. Duan, J - C 1994 En enhetlig teori om alternativprissättning med stokastisk volatilitet från GARCH till diffusion, manuskr Ipt, McGill University. Engle, RF 1982 Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Med Uppskattningar av Variansen av Storbritanniens Inflation, Econometrica 50, 987 1008 CrossRef Google Scholar. Engle, RA Kane och J Noh 1997 Index-Alternativ Prissättning Med Stokastisk Volatilitet och Värdet av Exakt Variansprognoser, Granskning av Derivatforskning 1, 139 157 CrossRef Google Scholar. Fund, W och DA Hsieh 1997 Empiriska egenskaper hos dynamiska handelsstrategier Fallet med hedgefonder, granskningen av finansiella studier 10, 275 302 CrossRef Google Scholar. Galai, D 1977 Test av marknadseffektivitet och Chicago Board Options Exchange, Journal of Business 50, 167 197 CrossRef Google Scholar. Guo, D 1996 Den prediktiva kraften av implicerad stokastisk varians från Valuta Alternativ, Journal of Futures Markets 16, 915 942 CrossRef Google Scholar. Harvey, CR och R Whaley 1992 Volatilitetsförutsägelse och effektiviteten av SP 100 Index Options Market, Journal of Financial Economics 31, 43 73 CrossRe F Google Scholar. Heston, S 1993 En nära formulärlösning för alternativ med stokastisk volatilitet, granskning av finansiella studier 6, 327 343 CrossRef Google Scholar. Hull, J och A White 1987a Prissättningen av alternativ på tillgångar med stokastisk volatilitet, tidskrift för finans 42, 281 300 CrossRef Google Scholar. Hull, J och A White 1987b Skydda riskerna för att skriva utländsk valuta, Journal of International Money and Finance 6, 131 152 CrossRef Google Scholar. Hsieh, DA 1988 Statistiska egenskaper för dagliga valutakurser 1974-1983, Journal of International Economics 24, 129 145 CrossRef Google Scholar. Hsieh, DA 1989 Modellering Heteroscedasticitet i dagliga valutakurser, tidskrift för företagsekonomisk statistik 7, 307 317 CrossRef Google Scholar. Lamoureux, CG och WD Lastrapes 1993 Prognoser Stock Return Variance Mot en förståelse av stokastiska implicerade volatiliteter, granskningen av finakiala studier 6, 293 326 CrossRef Google Scholar. Liang, B 1998 On the Perform Säsong av Hedge Funds, arbetspapper, Case Western Reserve University. Melino, A och S Turnbull 1990 Prissättning Valutakursalternativ med Stokastisk Volatilitet, Journal of Econometrics 45, 7 39 CrossRef Google Scholar. Phillips, SM och CW Smith 1980 Trading Costs for Listed Alternativ Konsekvensen för marknadseffektivitet, Journal of Financial Economics 8, 179 201 CrossRef Google Scholar. Shastri, K och K Tandon 1986 Värdering av utländsk valuta Alternativ Några empiriska tester Journal of Financial and Quantitative Analysis 21, 144 160 Google Scholar. Sharpe, WF 1992 Asset Allocation Management Style och Prestationsmätning, Journal of Portfolio Management 18, 7 19 CrossRef Google Scholar. Whaley, R 1982 Värdering av amerikanska köpoptioner på utdelningsbärande aktier Empirical Tests, Journal of Financial Economics 10, 29 58 CrossRef Google Scholar. Wiggins, JB 1987 Alternativ Värden Under Stokastisk Volatilitetsteori och Empiriska Uppskattningar, Journal of Financial Economics 19, 351 372 CrossRef Goog Le Scholar. Copyright information. Kluwer Academic Publishers 2000.Authors och Affiliations. Dajiang Guo.1 Center Group Zürich Financial Service New York U S A.2 Institut för Policyanalys University of Toronto Toronto Canada. Om denna artikel.