6 estratégias de negociação de volatilidade.
Quase todas as estratégias de negociação de volatilidade podem ser caracterizadas como uma das seguintes 6 ideias. Por volatilidade, é importante distinguir entre a volatilidade implícita (a volatilidade futura esperada como revelada pelo mercado de opções) e a volatilidade real (a variabilidade dos preços do mercado subjacente). A maioria das operações de volatilidade envolve jogadas na volatilidade implícita.
1. A negociação implicou volatilidade contra si própria.
Volatilidade de negociação porque é pensado rico ou barato em relação ao seu valor histórico. Por exemplo, um comerciante pode pensar que o VIX parece barato em 12%, dada a sua série de tempo de 5 anos, e decide comprar algumas opções de índice de ações ou futuros de VIX, na esperança de que impliquem manifestações de volatilidade.
2. A negociação implicou volatilidade contra a volatilidade real, como um jogo de vega.
O comerciante pode notar que a volatilidade implícita está bem acima da volatilidade real e espera que a volatilidade implícita caia para corrigir esse desequilíbrio. Observe que ele não espera que a volatilidade real aumente. Então, ele pode decidir vender algumas estratagens de opção para se tornar uma vega curta. Esta posição deve ser rentável se a volatilidade implícita posteriormente cair.
3. A negociação implicou volatilidade contra a volatilidade real, como uma jogada de gama.
O comerciante percebe novamente que a volatilidade implícita está acima da volatilidade real. Ele pode decidir tentar jogar pela diferença vendendo opções para se tornar uma pequena gama e coletar-teta. Sua estratégia envolverá cobertura de gama e esperando que as perdas subsequentes dessas coberturas de gama negativa não superem seus lucros de cobrança de Theta. Claro, a estratégia inversa (opções longas, gamma longa, pagando theta) é perfeitamente plausível quando o comerciante espera que a volatilidade real exceda a volatilidade implícita.
4. Negociação implicou volatilidade entre opções em diferentes produtos: (valor relativo, vol-arb)
O comerciante percebe um desequilíbrio entre as volatilidades implícitas das opções em dois produtos diferentes, em relação à relação histórica que suas volatilidades implícitas mostraram. Se o comerciante espera que o desequilíbrio seja corrigido, ele pode decidir comprar opções em um produto e vender opções no outro. É comum que os produtos sejam fundamentalmente relacionados em alguns; como dois índices de capital correlacionados. Isso dá à estratégia um caráter longo e curto que pode significar que algumas exposições indesejáveis são auto-mitigadas. Por exemplo, a estratégia pode ser construída de modo que seja mais ou menos vega-neutra; isto é, é relativamente neutro em relação ao nível de volatilidade implícita em geral.
5. A negociação implicou volatilidade entre opções no mesmo produto.
Outra idéia de valor relativo. Isso pode incluir o comércio discreto, por exemplo. Uma colocação pode ser trocada contra uma chamada no mesmo produto com a mesma expiração, por exemplo. Mais uma vez, a motivação é que a disseminação da volatilidade implícita relativa é considerada alta ou baixa e significará reverter. E, novamente, muitos dos elementos de risco indesejáveis podem ser neutralizados; por exemplo, uma estratégia de colocação versus chamada pode ser construída para ser vega e neutro gama.
6. Negociação implicou volatilidade em toda a estrutura do termo.
Esperando as volatilidades implícitas de opções com expirações diferentes para re-alinhar. Esta é mais uma outra idéia de valor relativo com a possibilidade de se auto-hedging em relação aos gregos indesejados. Por exemplo, seria possível criar uma propagação de calendário (ou tempo) usando opções no mesmo subjacente, mas com diferentes expirações que são gamma e theta neutro. Isso pode ser desejável se for principalmente o spread de volatilidade implícita ao qual o comerciante deseja se expor.
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Volatilidade de Negociação como Classe de Ativo.
A negociação de volatilidade possui uma série de qualidades atraentes para o gerente do fundo e seu investidor final. Como uma classe de ativos, o custo da volatilidade aumenta quando a incerteza aumenta, mas também tem tendência a reverter para uma média. Pode ser negociado de várias maneiras, incluindo puramente especulativamente, ou arbitragado (por exemplo, índice versus estoque, ou curto prazo versus longo prazo, ou implícito versus histórico). Mas no cerne de uma estratégia bem sucedida baseada na volatilidade está o uso efetivo das opções.
Como uma estratégia de fundos de hedge, a negociação de volatilidade evoluiu significativamente desde a crise financeira, quando muitos fundos de especialistas em volatilidade registraram números de títulos. Desde então, os investidores começaram a ver o fundo de volatilidade como mais do que apenas uma proteção contra mercados voláteis, mas também como um investimento por direito próprio. Isso ocorreu quando gestores de fundos qualificados começaram a demonstrar que podem ter uma volatilidade longa e baixa.
O VIX & reg; índice & ndash; o CBOE & reg; (Chicago Board Options Exchange) índice de volatilidade & ndash; estabeleceu-se como um dos principais benchmarks de volatilidade no mercado e oferece algumas excelentes oportunidades de negociação de opções, permitindo que o gestor do fundo venha a Vega longo ou curto (o nível de sensibilidade da opção e as mudanças na volatilidade de um ativo subjacente). Enquanto o VIX & reg; O contrato é o principal da opção de volatilidade, outros índices de volatilidade estão ganhando popularidade, incluindo o VXEEM (índice de volatilidade ETF do mercado emergente do CBOE) e GVZ (Índice de volatilidade do ouro CBOE).
A volatilidade implícita é parte integrante das opções de opções. O preço justo de uma opção refletirá não só a volatilidade implícita, mas também a dinâmica do mercado e as forças de oferta e demanda. Isso deixa aberto estratégias de arbitragem, onde o gerente do fundo irá comparar a volatilidade prevista no instrumento subjacente (por exemplo, um índice) com a volatilidade implícita existente de uma opção. Com o preço exato das opções sob a fórmula de Black-Scholes, isso exigirá um grau de confiança na previsão de volatilidade do gerente e análise que pode revelar situações de mispricing que um gerente astuto pode capitalizar.
Os fundos também podem proteger exposição implícita de volatilidade e ndash; Os arbitragentes de risco, por exemplo, esperam aproveitar os spreads mais restritos nos estoques das empresas que planejam se fundir.
Usando opções para negociar a volatilidade.
Os fundos que se especializam em negociação de volatilidade, muitas vezes, aproveitam a volatilidade implícita excepcionalmente alta, vendendo uma opção ligeiramente fora da opção de compra de dinheiro e uma opção fora da opção de dinheiro, juntamente com a compra de uma chamada mais adiante no lado positivo e uma mais adiante na parte de baixo. Este comércio, comumente conhecido como Iron Condor, é um dos meios privilegiados para ganhar dinheiro com a volatilidade implícita.
No passado, os contratos de opções tendiam a ser excessivos, em parte porque 99% dos participantes do mercado costumavam adotar um viés direcional. Antes dos atuais aprimoramentos tecnológicos do mercado de hoje, isso criou oportunidades de arbitragem abundantes à medida que os hedge funds aproveitaram esse alfa disponível. Alguns fundos de volatilidade precoce foram simplesmente rastreadores de volatilidade de longo prazo, uma função semelhante à que um rastreador de índice de volatilidade pode fornecer hoje.
Como os mercados de opções listadas são altamente líquidos em índices de mercado amplos e chips azuis dos EUA, as estratégias de volatilidade podem crescer em carteiras multimilionárias. Os fundos bem-sucedidos nesta área são aqueles que podem continuar a evoluir e capitalizar a natureza mutável dos mercados subjacentes e as oportunidades disponíveis nos mercados de opções.
A maior parte da volatilidade das operações de hedge funds permanece focada no espaço de volatilidade do patrimônio ou do índice, mas os fundos de hedge de volatilidade também podem efetivamente negociar a volatilidade em vários mercados diferentes, incluindo commodities e moedas. Isso amplia seu conjunto de oportunidades e também reduz o risco de concentração. O comércio de volatilidade pode ser uma estratégia fundamental e quantitativa, embora os fundos mais bem sucedidos adotem cada vez mais uma abordagem baseada em regras para a classe de ativos.
Uma das atrações da negociação de volatilidade, digamos, em um índice, é que o gerente de hedge funds pode lucrar com um determinado índice se ele vai para cima ou para baixo usando opções. A cobertura do Delta permite que o gestor do fundo proteja o componente linear de uma opção de chamada para produzir uma segurança com uma P & amp; L curva. Para o comerciante com uma posição longa, isso pode ganhar dinheiro se a volatilidade realizada exceder a volatilidade implícita com magnitude suficiente.
Uma opção de cobertura de delta não representa uma aposta pura e limpa sobre a volatilidade, pois tende a assumir movimentos de ações suaves, custos de transação zero e depende da volatilidade histórica conhecida. Na realidade, os mercados não estão em conformidade com uma aplicação purista de preços de opções, particularmente porque o gerente não pode se proteger de forma contínua e também deve se proteger discretamente. As imperfeições desta natureza podem prejudicar os ganhos que o fundo poderia fazer em teoria. A cobertura contínua, por exemplo, introduzirá custos de transação adicionais que afetarão o retorno esperado do gerente.
A Black-Scholes exige que um índice deve ter algum nível esperado de volatilidade futura para tornar um preço de opções justo, mas se o modelo for correto, todas as opções precisarão ter a mesma volatilidade implícita, que simplesmente não é O caso. Isso torna a cobertura mais difícil ao negociar a volatilidade. Desde 1987, os desvios de volatilidade foram observados como persistentes, lineares e inconsistentes com Black-Scholes. O chamado & lsquo; sorriso de volatilidade & rsquo; (variação na volatilidade implícita com greve e preço de vencimento das opções) foi observável em uma variedade de mercados, incluindo moedas.
Estratégias favoráveis à base de volatilidade.
O straddle: um longo straddle é alcançado ao comprar uma opção de compra e uma colocação no mesmo preço de exercício e data de validade. Como as posições estão no dinheiro, elas fornecem o melhor valor de tempo e a maior exposição de volatilidade absoluta. Este é um comércio de curto prazo com a expectativa de um aumento imediato da volatilidade. Eles efetivamente dobram a exposição à volatilidade quando comparados com uma compra de opção única, mas apresentam uma decadência significativa de tempo. (Veja a figura 2).
O estrangulamento: Menos dispendioso do que o straddle, o comércio strangle usa a mesma maturidade para os dois contratos, mas os preços de exercício diferentes. Os mesmos benefícios fora de conjunto são alcançados, geralmente usando as opções de dinheiro. Isso significa um prémio menor em comparação com o estrondo, com menos tempo de decaimento. As opções de dinheiro também experimentam o maior impacto em termos de mudanças percentuais se houver mudanças súbitas e drásticas na volatilidade implícita.
As duas negociações acima são mais utilizadas quando o gestor do fundo não tem uma opinião sobre o mercado subjacente, mas sente que a volatilidade aumentará no curto prazo, e certamente, antes do decadência do tempo, tirar o valor da posição.
Volatilidade de venda: se as opções estão sendo sobrevalorizadas, um gerente astuto pode vender a volatilidade. Muito depende se ele pode estabelecer uma estimativa precisa da volatilidade futura e usar essas estratégias de opções que se beneficiarão de uma queda na volatilidade implícita. Um curto comércio de estradas é considerado uma das abordagens mais puras para esta oportunidade, embora um estrangulamento curto (venda de uma chamada fora do dinheiro e um fora do dinheiro colocado) também pode funcionar. A volatilidade da venda permite que o gestor do fundo gere dinheiro tanto em uma diminuição da volatilidade quanto na degradação do tempo.
Extensão de borboleta de longa chamada: isso envolve a venda das opções de dinheiro com o valor de tempo mais alto, enquanto compra as opções de dinheiro e fora das opções de dinheiro como seguro de desastre. As opções de baixo valor de tempo são usadas para limitar o risco de perda, tanto na parte de cima como na parte de baixo do comércio. Um prémio líquido deve ser pago para estabelecer o cargo. Há uma série de abordagens diferentes para estabelecer uma borboleta (por exemplo, uma propagação de chamada de touro juntamente com uma propagação de chamada de urso). É um curto comércio de volatilidade, ganhando dinheiro com a diminuição da volatilidade. Muitas vezes, é usado por comerciantes sub-capitalizados que desejam vender a volatilidade, mas também protegem contra a potencial perda ilimitada na abordagem straddle ou strangle.
Distribuição de calendário: uma opção é vendida e outra comprada ao mesmo tempo, sendo a única variação o mês de expiração. O objetivo é que o preço subjacente fique perto do preço de ataque curto em direção ao prazo de validade dos contratos. O prémio da opção vendida, ou mais próximo, deve decai-se mais rápido do que a opção comprada, ou adicional. A opção comprada tem uma maior sensibilidade à volatilidade implícita, permitindo ao gerente ganhar dinheiro se a volatilidade implícita das opções aumentar. Os negócios do calendário podem ser especulativos (o preço de exercício do spread está mais longe do preço atual, exigindo um movimento maior a favor antes que os lucros sejam realizados) ou baseados em renda (a decadência do prêmio da opção vai no favor do gerente). (Ver Fig.3).
Os mercados são freqüentemente imprevisíveis. A volatilidade da negociação dos gerentes como uma classe de ativos deve estar ciente de que eles possuem tanto volatilidade de prazo quanto volatilidade específica baseada em greve. Além disso, os modelos que eles usam variam de acordo com o mercado subjacente. As moedas, por exemplo, tendem a ter volatilidades estocásticas, enquanto as volatilidades da taxa de juros giram em torno dos níveis de taxa. Também pode ser extremamente difícil testar estratégias de forma eficaz.
Ao negociar opções para capitalizar a volatilidade, os gerentes também devem ser sensíveis ao tempo de decaimento. Isso pode tornar mais caro manter uma determinada posição ativa, e se mostrou caro em alguns casos em que a volatilidade permaneceu persistentemente baixa, às vezes inesperadamente.
É necessária disciplina ao usar uma estratégia baseada em spread para captar a volatilidade. O comércio deve ser retirado como um spread em vez de ser visto como componentes separados. Se a volatilidade foi comprada em um nível baixo com a expectativa de que será maior em alguns dias, o gerente deve ser resistente às vibrações subjacentes do mercado e a tentação de fechar um lado da propagação.
Os vendedores de volatilidade também devem estar conscientes de que, como no caso de um comércio curto convencional, existe um potencial de perda significativo. Este é um risco especial para um fundo que se torna um vendedor habitual de volatilidade.
Os especialistas em volatilidade anteriores a 2007 eram usuários pesados de opções de OTC, mas desde a crise financeira muitos fundos de hedge de volatilidade reduziram ou eliminaram sua exposição OTC inteiramente. A maioria agora se concentra nas opções listadas e fez muito para eliminar o risco da contraparte.
Os fundos de volatilidade primeiro atraíram investidores porque a volatilidade representava uma peça não correlacionada. Era óbvio desde cedo que os gerentes que poderiam negociar consistentemente a volatilidade como uma classe de ativos representariam um bom benefício de diversificação para uma carteira de hedge funds. À medida que a volatilidade do mercado se acumula, os investidores também se concentrarão nos fundos de volatilidade na expectativa de que essa estratégia produza rendimentos superiores.
O conhecimento do investidor sobre a diversidade das estratégias disponíveis permanece limitado com a tendência de encadear todos os fundos de volatilidade junto com os mesmos guarda-chuvas analíticos, embora suas fontes de retorno possam ser bastante diversas. Há uma crescente conscientização sobre a necessidade de investimentos em volatilidade serem diversificados em vários mercados e setores.
O fato de que os fundos de volatilidade tendem a ganhar mais dinheiro durante períodos de maior volatilidade tornam esses fundos atraentes como proteção de portfólio contra perdas em outras estratégias. O aumento do uso de contratos de opções negociados em bolsa torna os fundos mais transparentes e mais fáceis de preço, mais uma vantagem da perspectiva do investidor.
Os comerciantes de volatilidade como uma classe de ativos não estão vendo a volatilidade deixando o mercado inteiramente, mesmo durante períodos em que os mercados são relativamente silenciosos. A base de volatilidade e ndash; o ponto mais baixo para o qual o VIX tipicamente irá afundar e ndash; é maior do que era antes de 2008. As questões fundamentais em torno do sistema bancário global, da zona do euro e do teto da dívida dos EUA, juntamente com um longo período de desalavancagem, significam que as oportunidades de hedge funds neste espaço continuarão. O interesse do investidor também permanecerá alto como conseqüência.
O Conselho de Indústria de Opções (OIC) foi formado em 1992 para educar os investidores e seus consultores financeiros sobre os benefícios e riscos das opções de capital negociado em bolsa. Os seus membros incluem troca de opções BATS, troca de opções BOX, troca de opções C2, troca de opções do quadro de Chicago, Bolsa de Valores internacionais, NASDAQ OMX PHLX, mercado de opções da NASDAQ, NYSE Amex Options, NYSE Arca Options e OCC. Os profissionais da indústria de opções criaram o conteúdo em nosso software, folhetos e site. A conformidade adequada e o pessoal legal asseguram que todas as informações produzidas pela OCI incluam um saldo dos benefícios e riscos das opções. Vá para OptionsEducation. org.
Patrocinado pela OCI. As opiniões expressas são unicamente as do autor do artigo e não refletem necessariamente as opiniões da OIC. As informações apresentadas não se destinam a constituir um conselho de investimento ou uma recomendação para comprar, vender ou manter valores mobiliários de qualquer empresa, mas destina-se a educar usuários sobre o uso de opções.
Categoria: arbitragem de volatilidade.
Distribuições estatísticas do índice de volatilidade.
Os produtos VIX relacionados (ETNs, futuros e opções) estão se tornando instrumentos financeiros populares, tanto para hedging quanto para especulação, nos dias de hoje. O índice de volatilidade VIX foi desenvolvido no início dos anos 90. Nos seus primeiros dias, liderou os mercados de derivativos. Hoje a dinâmica mudou. Agora, há uma forte evidência de que o mercado de futuros VIX lidera o índice de caixa.
Nesta publicação, vamos analisar algumas propriedades estatísticas do índice VIX local. Utilizamos dados de janeiro de 1990 a maio de 2017. O gráfico abaixo mostra a distribuição do kernel do ponto VIX.
Distribuição do kernel do índice VIX spot.
Pode-se ver que a distribuição do spot VIX não é normal, e possui uma cauda direita.
Examinamos o gráfico Q-Q do spot VIX. O gráfico abaixo mostra o gráfico Q-Q. É evidente que a distribuição do spot VIX não é normal. O comportamento da cauda direita também pode ser visto com clareza. Intuitivamente, faz sentido, uma vez que o índice VIX freqüentemente experimenta picos muito altos e ascendentes.
Q-Q trama do ponto VIX vs. padrão normal.
É interessante observar que existe um piso natural em torno de 9% no lado esquerdo, ou seja, historicamente falando, 9% tem sido um mínimo para VIX ponto.
Observamos agora a distribuição dos retornos VIX. O gráfico abaixo mostra o gráfico Q-Q dos retornos VIX. Observamos que a distribuição de retorno é mais próxima do normal do que a distribuição VIX spot. No entanto, ele ainda exibe o comportamento da cauda direita.
Lote Q-Q de retornos VIX versus padrão normal.
É interessante ver que no espaço de retorno, a distribuição VIX tem uma cauda esquerda semelhante aos índices de ações. Isso provavelmente deve-se a grandes diminuições no ponto VIX após picos de volatilidade afiada.
O piso natural do índice VIX spot e sua cauda esquerda no espaço de retorno podem levar à construção de boas estratégias de negociação de risco / recompensa.
UPDATE: plotamos a função de massa de probabilidade do spot VIX na escala de log. O gráfico abaixo mostra que o spot VIX passou a maior parte do tempo na região de 12% -22% (log (VIX) = 2,5 a 3,1) durante o período da amostra.
Distribuição do Kernel na escala do log.
A volatilidade da volatilidade aumenta?
Na quarta-feira passada, o índice SP500 diminuiu apenas -1,8%, mas no espaço de volatilidade sentiu como se o mundo acabasse; a estrutura do termo de volatilidade, medida pela relação VIX / VXV, alcançou 1, isto é, o limite onde passa do estado contango para trás. A próxima inversão da estrutura do prazo de volatilidade também pode ser vista na curva de futuros VIX (embora em menor grau), conforme mostrado abaixo.
Futuros VIX em 16 de maio (linha azul) e 17 de maio de 2017 (linha negra). Fonte: Vixcentral.
Com apenas -1,8% de variação no SPX subjacente, o ponto VIX associado passou de 10,65 para 15,59, um aumento desproporcional de 46%. As grandes mudanças nos mercados spot e VIX também se refletiram nos preços dos ETN VIX. Por exemplo, o SVXY diminuiu cerca de 18%, ou seja, 9 vezes maior que o retorno do SPX. Observamos que, em tempos normais, o SVXY tem um beta de cerca de 3-4 (como referenciado para SPY).
Então, o aumento da volatilidade normal e o que aconteceu exatamente?
Para responder a estas perguntas, primeiro examinamos as variações percentuais diárias do VIX como uma função dos retornos do SPX. A figura abaixo apresenta o VIX muda v. s. Retornos diários de SPX. Observe que planejamos apenas dias em que o SPX subjacente diminuiu mais de 1,5% no fechamento do dia anterior. A seta aponta para o ponto de dados da quarta-feira passada.
Daily VIX muda v. s. O SPX retorna.
Um olhar superficial sobre o gráfico pode nos dizer que é raro que uma pequena alteração no SPX subjacente causou uma grande mudança percentual no VIX.
Para quantificar a probabilidade, contamos o número de ocorrências quando os retornos diários de SPX estão entre -2,5% e -1,5%, mas o índice VIX teve um aumento de 30% ou superior. O conjunto de dados é de janeiro de 1990 a 19 de maio de 2017, e o tamanho total da amostra é de 6900.
Existem apenas 11 ocorrências, o que significa que os picos de volatilidade como o da última quarta-feira ocorreram apenas cerca de 0,16% do tempo. Então, de fato, esse evento é uma ocorrência rara.
A tabela abaixo apresenta as datas e as mudanças de VIX nessas 11 ocorrências.
Mas o que aconteceu e o que causou o VIX subir tanto?
Enquanto respostas precisas devem aguardar pesquisa completa, com base em outros resultados (não mostrados) e evidências anedóticas, acreditamos que o aumento da popularidade dos ETN VIX e o aumento exponencial resultante em curto interesse contribuíram grandemente para o aumento da volatilidade de volatilidade.
Observamos também que a partir da tabela acima, das 11 ocorrências, mais de metade (6 para ser preciso) aconteceu após 2010, ou seja, após a introdução de ETN VIX.
Com o aumento da volatilidade da volatilidade, o gerenciamento de riscos tornou-se mais crítico, especialmente se você é uma baixa volatilidade líquida e / ou você tem muita exposição à inclinação (dGamma / dSpot).
Volatilidade Antecipada e Futuros VIX.
Na semana passada, o índice VIX era mais ou menos plano, o contango era favorável e, no entanto, VIX ETF, como XIV, SVXY, apresentava desempenho inferior ao mercado. Nesta publicação, tentaremos encontrar uma explicação.
Conforme mencionado brevemente nas notas de rodapé da postagem do blog intitulada "Uma Estratégia de Negociação Baseada em Estrutura de Termo de Volatilidade", os futuros VIX representam os valores de expectativa (neutro ao risco) das volatilidades implícitas diretas e não o ponto VIX. A volatilidade a termo é calculada da seguinte forma,
Usando a equação acima, e usando o índice VIX para σ 0, t, VXV para σ 0, T, obtemos a volatilidade direta 1M-3M como mostrado abaixo.
1M-3M volatilidade a partir de outubro de 2016 a fevereiro de 2017.
O gráfico abaixo mostra os preços de VXX (barras verdes e vermelhas) e VIX Abril futuro (linha amarela) por aproximadamente o mesmo período. Observe que seus preços aumentaram desde meados de fevereiro, juntamente com a volatilidade direta, enquanto o spot VIX (não mostrado) foi mais ou menos plano.
VXX (barras verdes e vermelhas) e VIX abril futuro (linha amarela) preços.
Se você definir a base como VIX no mercado de futuros VIX, então você observará que na semana passada essa base se ampliou, apesar do fato de que o tempo até a maturidade foi reduzido.
Em resumo, os futuros da VIX e os comerciantes da ETF devem prestar atenção para encaminhar as volatilidades, além do ponto VIX. As volatilidades de reencaminhamento e de ponta geralmente se movem juntas, mas elas divergem de vez em quando. A divergência é uma fonte de risco e oportunidade.
Uma Estratégia de Negociação baseada em Volatility Skew.
Em postagens de blog anteriores, exploramos a possibilidade de usar vários índices de volatilidade na concepção de sistemas de cronograma de mercado para negociação de ETFs VIX. A lógica do sistema depende principalmente dos prémios de risco persistentes no mercado de opções. Lembre-se de que existem três principais tipos de risco premium:
1-volatilidades implícitas / realizadas (IV / RV)
Um resumo dos sistemas desenvolvidos com base nas primeiras 2 premissas de risco foi publicado nesta publicação.
Neste artigo, tentaremos construir um sistema de negociação baseado no terceiro tipo de risco premium: desvio de volatilidade. Como medida da inclinação da volatilidade, usamos o índice CBOE SKEW.
De acordo com o site da CBOE, o índice SKEW é calculado da seguinte forma,
O índice CBOE SKEW (& # 8220; SKEW & # 8221;) é um índice derivado do preço do risco de raiz S & amp; P 500. Semelhante ao VIX®, o preço do risco da cauda S & P 500 é calculado a partir dos preços das opções fora do dinheiro da S & P 500. SKEW geralmente varia de 100 a 150. Um valor de SKEW de 100 significa que a distribuição percebida dos retornos de log S & amp; P 500 é normal, e a probabilidade de retornos anormais é, portanto, insignificante. À medida que o SKEW sobe acima de 100, a cauda esquerda da distribuição S & P 500 adquire mais peso e as probabilidades de retornos anormais tornam-se mais significativas. Pode-se estimar estas probabilidades a partir do valor de SKEW. Uma vez que um aumento no risco de cauda percebida aumenta a demanda relativa de picos de baixa fração, os aumentos no SKEW também correspondem a um aumento geral da curva de volatilidades implícitas, familiar para comerciantes de opções como o # 8220; skew & # 8221 ;.
As regras do nosso sistema são as seguintes:
Compre (ou Capa) VXX se SKEW & gt; = 10D média de SKEW.
Vender (ou curto) VXX se SKEW & lt; Média de 10D do SKEW.
A tabela abaixo resume as estatísticas importantes do sistema de negociação.
O gráfico abaixo mostra a linha de ações de fevereiro de 2009 a dezembro de 2016.
Patrimônio da carteira para a estratégia de negociação SKEW da volatilidade.
Observamos que este sistema não funciona bem como os outros 2 sistemas [1]. Uma possível explicação para o desempenho fraco é que os preços dos VXX e outros ETF similares são afetados mais diretamente pela relação IV / RV e a estrutura do termo do que pela inclinação da volatilidade. Por isso, usar a inclinação da volatilidade como mecanismo de cronometragem não é tão preciso quanto outros índices de volatilidade.
Em resumo, o sistema baseado no CBOE SKEW não é tão robusto quanto os sistemas VRP e RY. Portanto, não vamos adicioná-lo ao nosso portfólio atual de estratégias de negociação.
[1] Também testámos várias combinações deste sistema e os resultados levam à mesma conclusão.
Relacionamento entre o VIX e o SP500 revisitado.
Uma publicação recente no site da Bloomberg, intitulada Rising VIX Paints Doubt on S & amp; P 500 Rally, apontou uma observação interessante:
Enquanto o índice S & amp; P 500 subiu para um máximo histórico durante um segundo dia, o avanço foi acompanhado por um ganho em um indicador derivado de opções do estresse do comerciante que geralmente se move na direção oposta.
O artigo refere-se a um fenômeno bem conhecido que, em condições de mercado normais, os índices VIX e SP500 estão correlacionados negativamente, isto é, eles tendem a se mover na direção oposta. No entanto, quando o mercado está nervoso ou em um modo de pânico, o relacionamento VIX / SP500 pode quebrar, e os índices começam a se deslocar para fora.
Nesta publicação, revisamos a relação entre os índices SP500 e VIX e tentamos quantificar sua deslocação. Conhecer o relacionamento SP500 / VIX e a freqüência de deslocamento ajudará os comerciantes de opções a proteger melhor suas carteiras e arbitragens de futuros ES / VX para detectar oportunidades.
Primeiro investigamos a correlação entre os retornos diários SP500 e a mudança no índice VIX [1]. O gráfico abaixo mostra as mudanças diárias no VIX como função dos retornos diários do SP500 de 1990 a 2016.
Mudança de ponto diária em VIX v. s. Retorno SP500.
Observamos que existe um alto grau de correlação entre os retornos diários do SP500 e as mudanças diárias no VIX. Calculamos a correlação e é -0,79 [2].
A próxima tentativa de quantificar a luxação SP500 / VIX. Para isso, calculamos os resíduos. O gráfico abaixo mostra os resíduos de janeiro a dezembro de 2016.
Residuais de VIX / SP500.
Sob condições normais de mercado, os resíduos são pequenos, refletindo o fato de que SPX e VIX estão altamente correlacionados (e negativamente), e eles geralmente se movem em lockstep. No entanto, sob um estresse no mercado ou condições nervosas, SPX e VIX podem sair da linha e os resíduos tornam-se grandes.
Contamos a porcentagem de ocorrências em que os valores absolutos dos resíduos excedem 1% e 2%, respectivamente. A tabela a seguir resume os resultados.
Observamos que os valores absolutos dos resíduos SP500 / VIX excedem 1% cerca de 17,6% do tempo. Isso significa que um portfólio de opções neutras dota experimentará uma flutuação diária de PnL na ordem de magnitude de 1 vega cerca de 17% do tempo, ou seja, cerca de 14 vezes por ano. A luxação ocorre com pouca frequência.
A Tabela também mostra que a divergência superior a 2% ocorre com menos freqüência, cerca de 3,8% do tempo. Este ano, 2% de deslocamento aconteceu durante o encerramento de janeiro, Brexit e as eleições presidenciais dos EUA.
Na maioria das vezes, esse tipo de divergência é imprevisível. Isso pode levar a uma perda marcada no mercado que pode forçar o comerciante a sair de sua posição e perceber a perda. Portanto, a chave na gestão de um portfólio de opções é construir posições de modo que, se ocorrer uma divergência, a perda é limitada e dentro do limite permitido.
[1] Observamos que em diferentes contextos, a variação percentual no VIX pode ser usada em um estudo de correlação. Nesta publicação, no entanto, optamos por usar a alteração no VIX conforme medido pela diferença diária de pontos. Fazemos isso porque a mudança no VIX pode ser diretamente relacionada à Vega PnL de um portfólio de opções.
[2] O escopo deste post não é estudar a previsibilidade do modelo de regressão linear, mas estimar a freqüência de divergência SP500 / VIX. Portanto, aplicamos regressão linear para todo o conjunto de dados de 1990 a 2016. Para setos mais precisos, os comerciantes devem usar períodos de tempo mais curtos com uma recalibração freqüente.
Estratégias de Negociação de Volatilidade, uma Comparação das Estratégias de Risco de Volatilidade e de Rendas de Risco.
Estratégias de negociação de volatilidade.
Em postagens anteriores, apresentamos 2 estratégias de negociação de volatilidade: uma estratégia é baseada no prêmio de risco de volatilidade (VRP) e outro na estrutura do prazo de volatilidade, ou no rendimento do rolo (RY). Nesta publicação, apresentamos uma comparação detalhada dessas 2 estratégias e analisamos seu desempenho recente.
A primeira estratégia (VRP) baseia-se no prémio de risco de volatilidade. As regras de negociação são as seguintes [1]:
Compre (ou Capa) VXX se índice VIX & lt; = 5D média de 10D HV de SP500.
Vender (ou Curto) VXX se índice VIX & gt; Média 5D de 10D HV de SP500.
A segunda estratégia (RY) é baseada no estado contango / atraso da estrutura do termo de volatilidade. As regras de negociação são as seguintes:
Compre (ou capa) VXX se a média móvel de 5 dias de VIX / VXV & gt; = 1 (ou seja, atraso)
Vender (ou curto) VXX se a média móvel de 5 dias de VIX / VXV & lt; 1 (ou seja, contango)
A tabela abaixo apresenta os resultados anteriores de janeiro de 2009 a dezembro de 2016. O capital inicial é de US $ 10000 e é totalmente investido em cada comércio (o esquema de dimensionamento de posição diferente renderá valores de final diferentes para as carteiras. Mas o retorno percentual de cada negociação permanece o mesmo)
We observe that RY produced less trades, has a lower annualized return, but less drawdown than VRP. The graph below depicts the portfolio equities for the 2 strategies.
Portfolio equity for the VRP and RY strategies.
It is seen from the graph that VRP suffered a big loss during the selloff of Aug 2015, while RY performed much better. In the next section we will investigate the reasons behind the drawdown.
Performance during August 2015.
The graph below depicts the 10-day HV of SP500 (blue solid line), its 5-day moving average (blue dashed line), the VIX index (red solid line) and its 5-day moving average (red dashed line) during July and August 2015. As we can see, an entry signal to go short was generated on July 21 (red arrow). The trade stayed short until an exit signal was triggered on Aug 31 (blue arrow). The system exited the trade with a large loss.
10-day Historical Volatility and VIX.
The reason why the system stayed in the trade while SP500 was going down is that during that period, the VIX was always higher than 5D MA of 10D HV. This means that 10D HV was not a good approximate for the actual volatility during this highly volatile period. Recall that the expectation value of the future realized volatility is not observable. This drawdown provides a clear example that estimating actual volatility is not a trivial task.
By contrast, the RY strategy was more responsive to the change in market condition. It went long during the Aug selloff (blue arrow in the graph below) and exited the trade with a gain. The responsiveness is due to the fact that both VIX and VXV used to generate trading signals are observable. The graph below shows VIX/VXV ratio (black line) and its 5D moving average (red line).
In summary, we prefer the RY strategy because of its responsiveness and lower drawdown. Both variables used in this strategy are observable. The VRP, despite being based on a good ground, suffers from a drawback that one of its variables is not observable. To improve it, one should come up with a better estimate for the expectation value of the future realized volatility. This task is, however, not trivial.
[1] T Cooper, Easy Volatility Investing, SSRN, 2013.
A Volatility Term Structure Based Trading Strategy.
In previous 2 articles, we explored a volatility trading strategy based on the volatility risk premium (VRP). The strategy performed well up until August 2015, and then it suffered a big loss during the August selloff.
In this article, we explore another volatility trading strategy, also discussed in Ref [1]. This strategy is based on the volatility term structure [2].
It is well known that volatilities exhibit a term structure which is similar to the yield curve in the interest rate market. The picture below depicts the volatility term structure for SP500 as at August 31 2016 [3].
SP500 Volatility Term Structure at Aug 31 2016.
Most of the time the term structure is in contango. This means that the back months have higher implied volatilities than the front months. However, during a market stress, the volatility term structure curve usually inverts. In this case we say that the volatility term structure curve is in backwardation (a similar phenomenon exists in the interest rate market which is called inversion of the yield curve).
The basic idea of the trading strategy is to use the state (contango/backwardation) of the volatility term structure as a timing mechanism. Specifically, we go long if the volatility term structure is in backwardation and go short otherwise. To measure the slope of the term structure, we use the VIX and VXV volatility indices which represent the 1M and 3M implied volatilities of SP500 respectively.
The trading rules are as follows,
Buy (or Cover) VXX if 5-Day Moving Average of VIX/VXV >=1 (i. e. backwardation)
Sell (or Short) VXX if 5-Day Moving Average of VIX/VXV < 1 (i. e. contango)
The Table below presents the results.
The graph below shows the portfolio equity from 2009 up to August 2016.
Equity curve for trading strategy based on volatility term structure.
The annual rerun is 46% and the drawdown is 50%. There are 2 interesting observations.
This strategy did not suffer a large loss like the VRP strategy during the August selloff of last year Long volatility trades are profitable.
In the next installment we will compare the 2 strategies, volatility risk premium and roll yield, in details.
[1] T Cooper, Easy Volatility Investing, SSRN, 2013.
[2] Note that there is a so-called term structure risk premium in the options market that is not often discussed in the literature. The strategy discussed in this post, however, is not meant to exploit the term structure risk premium. It uses the term structure as a timing mechanism.
[3] The volatility term structure presented here is calculated based on VIX futures, which are the expectation values of 30-day forward implied volatility. Therefore, it is theoretically different from the term structure of spot volatilities which are calculated from SP500 options. Practically speaking, the 2 volatility term structures are highly correlated, and we use the futures curve in this article for illustration purposes.
Volatility Trading Strategy, a System Based on Volatility Risk Premium.
Last year, we presented backtested results for a VXX trading strategy. The system’s logic is based upon the concept of volatility risk premium. In short, the trading rules are as follows:
Buy (or Cover) VXX if VIX index <= 5D average of 10D HV of SP500.
Sell (or Short) VXX if VIX index > 5D average of 10D HV of SP500.
The strategy performed well in backtest. In this follow-up post, we look at how it has performed since last year. The Table below summarizes the results.
The strategy produced 11 trades with 6 trades (55%) being winners. However, it suffered a big loss during August. The graph below shows the portfolio equity since last August.
VRP volatility trading strategy.
Large losses are typical of short volatility strategies. An interesting observation is that after the large drawdown, the strategy has recovered, as depicted by the upward trending equity line after August. This is usually the case for short volatility strategies.
Despite the big loss, the overall return (not shown) is still positive. This means that the strategy has a positive expectancy. Drawdown can be minimized by using a correct position size, stop losses, and a good portfolio allocation scheme. Another solution is to construct limited-loss positions using VXX options.
Volatility Trading through VIX ETFs.
It is well known that persistent biases exist in various markets. For example, in the tennis market, there exists a longshot bias. Similarly, financial markets exhibit a persistent bias called the risk premium. Formally, the risk premium is defined as.
where E Q denotes the expectation value of X , a stochastic variable, in the risk-neutral world, and E P denotes the expectation value of X in the real world. X can be, for example, commodity prices, FX rates, etc. See reference 1 for a thorough discussion of various risk premia in financial markets.
Of our particular interest is the case where X is the realized volatility (RV) of a stock or stock index. The risk premium in this case is often called volatility (or variance) risk premium (VRP). If we substitute X in the above equation with the RV of SP500, then E Q (RV) becomes the VIX index, and the VRP becomes VIX - E P (RV) .
Traders often try to exploit the VRP by trading listed options or OTC variance swaps. Another way to harvest the VRP is through trading VIX - based Exchange Trade Funds such as VXX. In this post we explore the latter possibility.
The most difficult problem when designing a VRP-based trading strategy is that E P (RV), which is needed in order to calculate the VRP, is not observable. The best we can do is to use a quantitative method to estimate it.
Reference 2 tested various forms of E P (RV) estimate: GARCH, historical volatilities (HV). The author found that 10-day HV is the most effective. They then further smoothed out the HV by using a 5-day moving average in order to avoid whipsaws. The trading rules are as follows:
Buy (or Cover) VXX if VIX index <= 5D average of 10D HV of SP500.
Sell (or Short) VXX if VIX index > 5D average of 10D HV of SP500.
The Table below summarizes the trading strategy’s statistics. The starting capital is $10000. It is fully invested in each trade.
We observe that the short trades are profitable while the long ones lost money. The CARG is 93.4%, which is high, but so is the drawdown of -52%. The graph below shows the portfolio equity.
VRP Volatility Trading Strategy.
In summary, the VRP can be harvested through VIX ETF. However the drawdown is high. This strategy is viable if it is part of an asset allocation scheme. It would enhance the portfolio risk-adjusted return if we allocate, for example, 10% of our portfolio to this strategy, and the rest to equity and fixed income investments.
[1 ] A. Ilmanen, Expected Returns: An Investor’s Guide to Harvesting Market Rewards , John Wiley & Sons , 2011.
[2] T Cooper, Easy Volatility Investing , SSRN, 2013.
Volatility of Gold Pairs.
It is commonly believed that commodity pairs are relatively easy to trade because their underlying stocks are pegged to a certain commodity market. Sometimes, however, this is not the case.
Gold stock pairs have been difficult to trade lately. One of the economic reasons is that as the gold spot declines, it approaches the production cost of around $1200 per ounce, and a small change in the spot would induce a big change (in percentage terms) in the profit margin of the producer. In other words, a small change in the spot would make a larger impact on the company’s profit and loss, thus causing a bigger fluctuation in the stock price. The big fluctuation magnifies the fundamental discrepancies inherent in the stocks of the pair. Consequently, deviations from the norm are likely due to more fundamental than statistical reasons. For quantitative traders who rely solely on statistics to make decision, it has been more difficult trading gold pairs profitably.
We can look at this problem from the options pricing theoretic point of view. The average production cost of $1200 per ounce can be considered a put option strike. If gold spot deeps below $1200, then the stock is considered in the money. Since late 2012 the “options” are near at the money, and gold stocks behave more or less like ATM options that have greater gamma risks.
In the chart below, the solid black line shows the ratio of two gold stocks, AngloGold Ashanti (AU) v. s. Harmony Gold Mining (HMY). As it can be seen, starting August 2012 (marked with the blue vertical line), the declining in the stock prices started accelerating, and the oscillation in the pair ratio started increasing accordingly. Put it differently, the gamma has caused a greater oscillation in the pair ratio.
In the future, if gold spot trends up, the “options” will get out of the money, and the gamma risk will decrease. In this case gold stock pairs are expected to behave more regularly, thus providing better trade opportunities for statistical arbitrage traders.
What does GS Volatility Trading do?
It was brought to my attention that GS has a dedicated Volatility Trading desk. Sounds very interesting to me but I have to admit that I don't know anything about it. If you're familiar with this desk, please help me by answering the following questions.
Is it a prop or a client-driven desk? If client-driven: How exactly do they make their money (fees, market making, . ), what is their business model? Which products are they trading (only volatility index derivatives or also normal equity options)? In which office is the desk located? What elso do you know about it?
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Comentários (8)
LouisWinthorpe3 ? | 201 | Classificação: Senior Baboon.
My former TA interviewed with that group a couple years ago - they were looking for a physics or stats post-doc with a strong stochastic calc background to join as a quant developer.
I believe Joe Zhou runs the desk now - he gave a talk a few years back on his research.
Start Time: 5:30pm.
Speaker: Joe Zou, Goldman, Sachs & Co.
Location: Interschool Lab, Schapiro CEPSR.
ABSTRACTWe examine the relationship between leveraged firms' default probabilities and their equity options' implied volatility surfaces. We extract asset value distributions consistent with the equity options volatility skew and term structure. The model inputs include only observable equity options market data plus the expected recovery rate in a default event. The equity option implied asset value distributions do not rely on assumptions about the stochastic process followed by the assets. Numerical implementation of the model is straightforward and robust. Application of the model to current credit default swap market yields promissing results.
Outline of the presentation:
. A brief review of structural models for risky debt valuation.
. Extraction of the default probability based on the information embedded in the equity options volatility surface.
. Term structure of default probabilities and credit default swap valuation.
. Empirical tests and results.
. Greeks of Credit Default Swaps.
BIO Dr. Zou is a Vice President with the GSPS volatility trading group at Goldman, Sachs & Co. Since joining Goldman Sachs in 1994, he has played a wide range of roles in developing equity derivatives pricing and risk management models, equity volatility trading strategies, and proprietary trading . He holds a Ph. D. in theoretical physics from Princeton University. Prior to joining Goldman Sachs , he was a Research Associate at Stanford University and a long-term Research Fellow at the Institute for Advanced Study in Princeton. Dr. Zou is based in New York.
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untilted ? | 400 | Rank: Senior Orangutan.
Volatility desk = just means option desk (mostly flow trading ) generally. Sure this GS one can be different though.
example 1: description of a desk at UBS.
Electronic Volatility Trading The EVT desk is a market-making desk in equity single stock and index options. As the name suggests, EVT trades options electronically, with links to 5 options exchanges in the US. During market hours, they continuously post quotes on the exchanges for the various options they trade (approximately 800 names).
example 2: i interned for another European bank, and spoke to oil volatility trading desk MD. i asked him what products his desk traded. he said they just make markets on crude oil options.
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chewingum IB | 144 | Classificação: Babuíno.
^ I think they're talking about the Quant Vol Trading group. It's listed under GSPS in the interview excerpt.
Website says: Quant Vol Trading is a proprietary trading group that uses various statistical and fundamental signals to trade equity and index options on electronic options exchanges in the US, Europe and Asia.
Would it be accurate to say that except for the quant trading groups in GSPS, all the other GS prop arms (GSPS, SSG, PIA) want people with IBD valuation/modeling backgrounds? Obrigado.
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LouisWinthorpe3 ? | 201 | Classificação: Senior Baboon.
I don't know anyone personally who works in prop at GS . My guess is the vast majority come up through the Securities group or the Markets division of another bank or perhaps a hedge fund. Here are the bios of a few top current and former execs:
Mark McGoldrick is co-head of the Global Special Situations Group for the Fixed Income, Currencies & Commodities (FICC) Division of Goldman Sachs . He became a partner at Goldman Sachs in 2000. He earned a BA from Bowdoin College and an MA from Columbia University.
Raanan Agus is a graduate of the Ramaz Upper School, Class of 1985. He.
continued on to Yeshivat Har Etzion for a year, and received his A. B. in economics from Princeton. He received a joint JD/MBA degree from Columbia.
University, and has been at Goldman Sachs for ten years. He now serves as a partner at the firm in the Principal Strategies Group of the Equities Division.
Goldman named Richard Ruzika, 48, the global co-head of its special situations group in February, 2008. Ruzika, like CEO Lloyd Blankfein, joined Goldman by way of commodities house J. Aron. Ruzika is a 1981 graduate of Columbia College.
Dinakar Singh is the founding partner of TPG - Axon Capital, a leading global investment firm. Through offices in New York, Hong Kong, and Tokyo, TPG-Axon invests over $6 billion of investor capital in public and private markets across the world. He was previously a partner at Goldman Sachs , where he was co-head of the Principal Strategies department. The Department is one of the key franchises at the firm, and is responsible for investing the firm's capital across global markets. Mr. Singh helped build and lead a premier global multi-strategy investment group, and had responsibility for a multi-billion dollar portfolio of investments spanning a wide spectrum of products and markets. Mr. Singh is a 1990 graduate of Yale University.
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LouisWinthorpe3 ? | 201 | Classificação: Senior Baboon.
Josh - I don't have the Zhou presentation on file but here is a good article on the topic.
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ShreddiesBrah HF | 1,358 | Classificação: King Kong.
When I was in GS , some of the option traders referred to themselves as Vol traders. It was a flow desk.
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Ok guys, thanks for all your comments. That has clarified a lot.
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