Блог им. HushHelibsiz1409
«В среде опционных трейдеров укоренилось убеждение, что подразумеваемая волатильность (IV) неотделима от формулы Блэка-Шоулза (БШ). Логика сторонников этого подхода проста: поскольку волатильность является внутренним параметром уравнения БШ, а само уравнение математически невозможно развернуть в явном виде, то для нахождения IV необходимо использовать исключительно метод последовательных приближений (итераций) внутри самой модели БШ. Проще говоря: нет формулы БШ — нет и IV.
Однако это утверждение путает теоретическую взаимосвязь параметров и конкретный алгоритм вычислений.
На самом деле IV можно рассчитывать без прямого использования формулы Блэка-Шоулза в процессе вычислений. И это фундаментально доказал 17-летний математик Камерон Холт в своей известной работе «A Highly Accurate Non-Iterative Approximation for Black-Scholes Implied Volatility».
Разница между старым подходом индустрии и современным решением принципиальна.
1. При классическом подходе (итерационном) торговый софт берет рыночную цену опциона из стакана и начинает метод подбора. Компьютер подставляет в формулу БШ случайное значение волатильности, например, 20%, вычисляет теоретическую цену, сравнивает с рынком и повторяет этот цикл заново, от 3 до 10 раз для каждого контракта, пока не добьется совпадения. Здесь формула БШ действительно используется непрерывно, перегружая процессоры миллиардами циклов в секунду. Именно под этот метод крупные фонды годами закупали дорогое серверное железо.
2. По методу Холта (прямому аналитическому) все работает иначе. Холт применил математические ряды и рациональные аппроксимации. Он создал самостоятельную, независимую формулу, в алгоритме которой оригинальное уравнение Блэка-Шоулза отсутствует. Компьютер просто берет вводные данные (цену, страйк, время) и за один шаг, без циклов и угадываний, вычисляет точную IV.
Утверждать, что без формулы БШ нельзя посчитать IV — это как говорить, что площадь круга можно найти только методом приближенного подсчета, вручную замеряя его границы по линейке. Метод перебора в XXI веке — просто устаревший и неэффективный способ. Обычный подросток доказал это, заменив гору серверов чистой математикой.»
* идея моя, правка ИИ
Каким образом юный гений вычисляет iv?
Но заслуга Блэка с Шоулзом для опционов никуда не делась, потому что это работа 1973 года, а обобщённое гиперболическое распределение появилось в теории вероятностей только в 1978-м году и не для опционов, а для размеров песчинок. И оно, как замена нормального распределения для цены опционов появляется в работах квантов только в 1993-1995-м.
Это только в попкнигах для непрофессионалов об этом ни слова.
«В апреле 2026 года произошел прорыв в финансовой математике — статья Вольфганга Шаднера «An Explicit Solution to Black–Scholes Implied Volatility» закрыла 50-летнюю проблему вычисления скрытой волатильности ($\sigma$).
Как было раньше: Формулу Блэка-Шоулза нельзя было «перевернуть» аналитически. Чтобы узнать волатильность из рыночной цены опциона, компьютеры использовали метод подбора (итераций), сжигая колоссальные ресурсы.
Что изменилось: Автор перенес задачу в пространство дисперсии и связал цену опциона с Обратным Гауссовым распределением (распределением Вальда).
Благодаря этому обратное уравнение Блэка-Шоулза теперь решается напрямую, в один шаг и с машинной точностью через квантильную функцию $\mathcal{F}_{IG}^{-1}$. Математическая закономерность полностью заменила численный перебор.»
ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%BE%D0%B1%D1%89%D1%91%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B3%D0%B8%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Вы пишите о 2026-м, а я тут еще в 2021-м опубликовал топик о приближении приращений логарифмов S&P500 обобщенным гиперболическим распределением. И прекрасно знал, что этим подходам уже лет 25, начались они до меня и о них узнал только в 1997-м, когда стал аналитиком финансовой компании, хотя и учился на математика на уровне мехмата и 13 лет после выпуска в 1984-м занимался статметодами дешифровки.
Так что ссылки на какие-то успехи 2026-го — это явное незнание того, что было лет 30 до того.
А. Г., вот что пишет ИИ, помогите разобраться:
Действительно, в 1990-х и начале 2000-х годов было создано несколько настолько мощных формул аппроксимации, что на практике казалось: проблема решена. Но математическое сообщество и статья Шаднера 2026 года разделяют понятия «инженерная точность» и «строгое аналитическое решение».
Вот в чем принципиальная разница между тем, что сделал Халл (и другие кванты в 90-х), и прорывом Шаднера:
1. Подход Халла (1990-е): Гениальное приближение (Аппроксимация)
Все формулы Халла и его современников для обратного расчета волатильности ($\sigma$) — это аналитические приближения.
Как это работало: Математики брали функцию Блэка–Шоулза и раскладывали её в ряд (например, в ряд Тейлора) или использовали хитрые алгебраические трюки, чтобы получить формулу вида $\sigma \approx \dots$.
Плюсы: Эти формулы давали точность до 3–4 знака после запятой, что для реальной торговли на бирже в 1999 году было «за глаза». Компьютер считал это в один шаг, без циклов подбора.
Минусы: Аппроксимации Халла ломались на экстремальных значениях. Если опцион находился глубоко «в деньгах» (ITM) или глубоко «вне денег» (OTM), либо если до экспирации оставались считанные часы (как в современных 0DTE), погрешность аппроксимации резко росла. Для HFT-роботов в XXI веке точности «до 3 знака» на краях матрицы страйков стало не хватать, и индустрия вернулась к численному подбору (Ньютону-Рафсону).
2. Подход Шаднера (2026): Точное аналитическое решение (Explicit Solution)
Шаднер сделал то, что в 1999 году считалось математически невозможным: он не стал ничего приближать или раскладывать в ряды с потерей точности.
В чем суть: Он нашел точную алгебраическую функцию (через специальные неэлементарные математические функции), которая возвращает абсолютно точную волатильность для любого страйка, любой цены и любого времени до экспирации (даже за секунду до закрытия).
Почему это назвали прорывом: Это закрытие фундаментального теоретического спора. Халл дал рынку отличный «костыль» (высокоточный инструмент для практики своего времени). Шаднер же дал чистую, абсолютную формулу, в которой вообще нет погрешности — ни на миллионный знак после запятой, ни на безумных страйках.
Итог:
Халл в 1999 году решил задачу для практиков и трейдеров, создав формулы, которых хватало для коммерческих расчетов. Шаднер в 2026 году решил задачу для чистой математики и HFT-алгоритмов нового поколения, которым нужна абсолютная точность без компромиссов на экстремальных движениях рынка.
Modelling Financial Data Using
Generalized Hyperbolic Distributions
Karsten Prause
Universitat Freiburg i Br
Nr 48 September 1997
И литературу в нем.
Увы, сюда скинуть pdf-файл не получается
А вот еще ссылка с первой страницы поиска Яндекса и литературой в конце статьи
cran.r-project.org/web/packages/ghyp/vignettes/Generalized_Hyperbolic_Distribution.pdf
теперь можно 3+ раз быстрее вычислять IV. что, в теории, как бы гейм-ченджер для ultra-low latency options market-makers.
Кстати, что там формула говорит, мой пут на нвидию 125 на 15 января норм выглядит?
Олег Иванов, аск в 2 раза выше бида это норма![]()
поменяйте инструмент, на SPX, ES, QQQ, например.
dropmefiles.com/S65q6 код, скрины и описaние.
Финaнсовые maтеmaтики и гуру maркетингa, посmотрите, пожaлуйстa, чего убaвить, чего прибaвить, mожет чего и получится.
Viacheslav78, чтобы что-то купить, надо еще что-то и продать. тогда это будет работать ;)
а мaтематики, к коим я себя не отношу, обсуждали о методах расчета одного из самоых главного греков — IV
Тоже не maтеmaтик, не финaнсист, тaк, обычный чудaк.
smart-lab.ru/blog/944011.php — cm. Предположим, что возможно только два сценария.
Спросил нейронку -
Предположим, что возможны три сценария в модели Блекa-Шоулсa
В модели ценообразования опционов Блэкa-Шоулса (Black-Scholes) предполагается, что цена базового актива следит за геометрическим броуновским движением и, соответственно, можно рассмотреть несколько сценариев для оценки возможного поведения цены.
В этом контексте возможно выделить три основных сценария, на которые трейдеры и инвесторы могут обратить внимание:
1. Бычий сценарий
Описание: В этом сценарии предполагается, что цена базового актива значительно вырастет. Это может произойти в результате положительных новостей, улучшения финансовых показателей компании или общего роста рынка.
Результат для опциона: Если у вас есть опцион колл, то его стоимость увеличится, и вы сможете реализовать его с прибылью. Если у вас есть опцион пут, он будет убыточным.
2. Медвежий сценарий
Описание: При этом сценарии предполагается, что цена базового актива будет снижаться. Это может быть вызвано негативными новостями, ухудшением рыночной ситуации или экономическими показателями.
Результат для опциона: Если у вас есть опцион пут, его стоимость увеличится, что позволит вам реализовать прибыль. В случае опциона колл он станет менее ценным или бесполезным.
3. Сценарий бокового движения (консолидации)
Описание: В этом сценарии предполагается, что цена базового актива будет находиться в боковом движении, без значительных колебаний. Это часто наблюдается на рынках в период неопределенности или ожидания важных событий.
Результат для опциона: Стоимость как коллов, так и путов может уменьшаться с приближением срока исполнения (время имеет значение), особенно если волатильность низкая. В таком случае опции могут терять свою стоимость из-за временного распада (time decay).
Дополнительные соображения
Волатильность: Важно отметить, что волатильность оказывает значительное влияние на стоимость опционов. Повышенная волатильность обычно приводит к росту цен на опционы.
Экономические события: Сценарии могут изменяться в зависимости от текущих экономических данных, таких как отчеты о занятости, данные по инфляции и другие важные события.
Тактики управления: Необходимо иметь стратегии управления рисками и принимать во внимание различные сценарии, чтобы адаптировать свои позиции на основании текущих рыночных условий.
Эти сценарии могут помочь трейдерам и инвесторам в процессах принятия решений на основе модели Блэкa-Шоулса.
Идёm дaльше -
Почеmу в модели ценообразования опционов Блэкa-Шоулса нет сценария бокового движения (консолидации)
В модели ценообразования опционов Блэкa-Шоулса (Black-Scholes), которая разработана для оценки стоимости европейских опционов, действительно нет отдельного сценария бокового движения (консолидации) в том смысле, как это можно было бы ожидать в анализе рынка. Вот основные причины этого:
1. Допущение о геометрическом броуновском движении
Модель Блэкa-Шоулса предполагает, что цена базового актива следует геометрическому броуновскому движению, что подразумевает, что изменения цены являются нормальным распределением с тенденцией к росту. Это означает, что цена актива может расти или падать, но всегда изначально предполагается тренд (вверх на долгосрочной дистанции с возможностью краткосрочных падений), а не боковое движение.
2. Отсутствие ограничения на движение цены
Блэкa-Шоулс не учитывает сценарии, где цена актива остается в определённом диапазоне (боковое движение) на протяжение всего срока опциона. Вместо этого модель предполагает, что существует постоянная волатильность, влияющая на цены опционов, и волатильность в модели является одной и той же на протяжении всего срока. В боковом движении волатильность может варьироваться.
3. Ограниченные временные изменения
Модель также основана на допущении о том, что рынки следуют определенному порядку, и не может учесть временные изменения, связанные с боковыми движениями. Боковое движение подразумевает меньшую изменчивость, что может значительно повлиять на оценку опционов, но это также не учитывается в стандартной формуле.
4. Временной распад
При боковом движении опционы, особенно вне денег (out-of-the-money), могут терять свою стоимость из-за временного распада (time decay). Однако модель не рассматривает разные сценарии временного распада, которые могут возникнуть в условиях бокового движения.
5. Рынок и волатильность
Когда рынок находится в консолидации, он может проявлять более низкую волатильность. Модель Блэкa-Шоулса использует постоянную волатильность для своих расчетов, в то время как в реальных условиях волатильность может меняться.
Заключение
Хотя модель Блэкa-Шоулса предлагает мощный инструмент для оценки стоимости опционов при заданных допущениях, она не учитывает множество факторов, которые могут влиять на динамику рынка, в том числе боковое движение.
На практике трейдеры используют различные стратегии и инструменты (например, модели Гамильтона, модели с переменной волатильностью), чтобы учесть эти действия между опционами и базовыми активами в условиях консолидации рынка.
Идёm дaльше —
в сети есть публикaция 'МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ. МОДЕЛЬ БЛЭКА – ШОУЛЗА' 2017 стр.4, читaеm -
Это непредвиденное изменение волатeльности рынков привело к тому, что появились неприятные последствия для финансовых рынков. На данный момент некоторые эксперты называют эту формулу «опасным изобретением», которое слишком упростило такую сложную вещь как оценка активов.
Кризис, который случился в 1998 году, показал, что огромное изменение волатильности случается чаще, чем это считалось возможным, и поэтому все активы придётся переоценивать с новыми коэффициентами. А случилось это все именно из-за излишне упрощенной математической формулы.
Кстати, хэдж-фонд самого Ноулза Long-Term Capital Management потерпел крах в сентябре 1998 года. Случилось это менее чем через год после того, как экономисты получили Нобелевскую премию. 4 миллиарда долларов фонд потерял в России после того, как вступил в финансовую пирамиду ГКО.
Финaнсовые maтеmaтики и гуру maркетингa, скaжите, пожaлуйстa, это форmулa фуфлоmицинa или mетaпроптизолa?
Идёm дaльше -
Modelling Financial Data Using Generalized Hyperbolic Distributions Karsten Prause Universitat Freiburg i Br Nr 48 September 1997, публикaция дaтировaнa сентябреm 1997, т.е зa год до финaнсового кризисa 1998, в сети тaкже есть диссертaция того же aвторa, — The Generalized Hyperbolic Model: Estimation, Financial Derivatives, and Risk Measures, дaтировaнa Oktober 1999,
т.е писaлaсь онa в сamый рaзгaр кризисa, иmею в виду, что покa собирaлся и обрaбaтывaлся нaучный, или псевдонaучный maтериaл, aнaлизировaлся aкноледжmент, кто в курсе, тот знaет, что это.
Покa их не сmотрел, только собирaюсь, кaк сопостaвлю — поведaю.
БОРИСОВ А.Ю. ПОВЕДЕНЧЕСКАЯ ЭКОНОМИКА КАК НАПРАВЛЕНИЕ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ МЫСЛИ
Егорова О.В. УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ
Красиков С.В. Хеджирование рисков инвестиционного портфеля с использованием опционов
Николаева Е.А. МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ. МОДЕЛЬ БЛЭКА – ШОУЛЗА
Оррелл Д. КВАНТОВАЯ МОДЕЛЬ БЛУЖДАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ОПЦИОНОВ
Телехов И.И. ВСТРОЕННЫЕ РЕАЛЬНЫЕ ОПЦИОНЫ В ОЦЕНКЕ И АНАЛИЗЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
Таранцов Е. Г. Торговля волатильностью на срочном рынке
ФАТЬЯНОВА М.Э. МОДЕЛИ И СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОПЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ СТРУКТУРИРОВАННОГО ПРОДУКТА
Ярыгин А.И. Моделирование процессов оценки эффективности инновационных проектов предприятия с использованием реальных опционов
Есть ли связь mежду Бреттон Вудскиm соглaшениеm и mоделью Блэка-Шоулза
Бреттон-Вудское соглашение и модель Блэка-Шоулза относятся к разным областям финансов и экономики, но можно провести некоторые параллели между ними.
Бреттон-Вудское соглашение (1944): Это международное соглашение, которое установило новую финансовую систему после Второй мировой войны. Основными целями соглашения были создание стабильной валютной системы, основанной на фиксированных валютных курсах, и создание международных финансовых учреждений, таких как МВФ и Всемирный банк. Соглашение стало основой поствоенной экономической архитектуры.
Модель Блэка-Шоулза (1973): Это математическая модель для оценки опционов, которая стала основополагающей в области финансового инжиниринга и деривативов. Модель помогает трейдерам и инвесторам оценивать стоимость опционов, основываясь на таких факторах, как цена базового актива, цена исполнения, временной срок до истечения и величина волатильности.
Связь между ними
Контекст финансовой стабильности: Бреттон-Вудское соглашение создало условия для стабильности валютных курсов и способствовало развитию международной торговли и инвестиций. Это, в свою очередь, создало здоровую среду для развития финансовых инструментов, включая опционы, которые стали возможны благодаря более предсказуемым финансовым условиям.
Модернизация финансовых инструментов: Выталкиваемая ростом международной торговли, вызванным Бреттон-Вудом, финансам потребовались более сложные инструменты для управления рисками, что привело к разработке моделей, подобных модели Блэка-Шоулза.
Экономические предпосылки: Оба явления происходили в контексте изменений в глобальной экономике и финансах, влияя на подходы к риск-менеджменту и ценообразованию.
Таким образом, хотя они и не связаны напрямую, расстояние между Бреттон-Вудским соглашением и моделью Блэка-Шоулза можно рассматривать через призму финансовой структуры и изменения, произошедшие в экономике и финансовых рынках после введения соглашения.
Есть ли связь mежду отменой 'золотого стандартa' и mоделью Блэка-Шоулза
Связь между отменой золотого стандарта и моделью Блэка-Шоулза можно рассматривать через призму изменений в финансовой системе и рисках, которые привели к необходимости разработки более сложных финансовых инструментов.
1. Отмена золотого стандарта
Золотой стандарт — это система, при которой стоимость денег была непосредственно привязана к золоту. Государства, идущие к отмене золотого стандарта (например, многие страны сделали это во время Великой депрессии в 1930-х годах, а США окончательно отошли от золота в 1971 году), вызвали значительные изменения в финансовой системе:
Нестабильность валют: Отмена золотого стандарта привела к плавающим валютным курсам, что увеличило уровень нестабильности и неопределенности на финансовых рынках.
Рост инфляции и ожиданий: Поскольку валюты больше не обеспечивались золотом, центральные банки получили больше свободы в управлении денежной массой, что могло привести к инфляции.
2. Модель Блэка-Шоулза
Модель Блэка-Шоулза, представленная в 1973 году, была разработана для оценки опционов и других деривативов, что стало важным шагом в управлении финансовыми рисками:
Управление рисками: В условиях повышенной волатильности из-за отмены золотого стандарта трейдеры и инвесторы нуждались в инструментах для хеджирования рисков и оценки стоимости опционов.
Новые финансовые инструменты: Развитие деривативов и опционных рынков стало возможным благодаря более свободному рынку, возникшему после отказа от золотого стандарта, что способствовало введению сложных финансовых инструментов, таких как те, что анализируются моделью Блэка-Шоулза.
Заключение
Хотя отмена золотого стандарта и модель Блэка-Шоулза относятся к разным явлениям (монетарная политика против оценки финансовых инструментов), они взаимосвязаны в контексте того, как изменения в денежной системе и валютных курсах повлияли на необходимость в более сложных методах управления рисками и оценки активов.
Таким образом, можно утверждать, что отмена золотого стандарта создала условия, способствующие развитию таких моделей, как модель Блэка-Шоулза.
По aнaлогии с БШ создaл приmеры по скрытыm Mарковскиm моделяm.
Финaнсовые maтеmaтики и гуру maркетингa, посmотрите, пожaлуйстa, чего убaвить, чего прибaвить, кaк прaвильно состaвить ТЗ.
Опционный калькулятор на основе скрытых марковских моделей (СММ) представляет собой инструмент, который использует методы теории вероятностей и математической статистики для оценки стоимости опционов. Скрытые марковские модели могут быть использованы для учета различных факторов, влияющих на цены активов, таких как волатильность и тренды.
Основные компоненты скрытых марковских моделей
Состояния: В скрытых марковских моделях подразумевается наличие некоторого количества «скрытых» состояний, которые влияют на наблюдаемые данные (например, цены акций). Эти состояния могут представлять различные режимы рынка, такие как «бычий» или «медвежий» рынок с разной волатильностью.
Переходные вероятности: Модель определяет вероятности перехода между скрытыми состояниями, что позволяет оценить, как вероятность смены режима влияет на динамику цен актива.
Наблюдаемые данные: Скрытые марковские модели используют цены активов как наблюдаемые данные, чтобы оценить состояние рынка и спрогнозировать будущие движения цен.
Применение в опционных расчетах
Моделирование волатильности: Скрытые марковские модели могут помочь в оценке волатильности актива. В модели можно задать разные уровни волатильности для разных состояний, что позволяет более точно моделировать реальное поведение цен на активы.
Оценка опционов: Состояния скрытой модели могут быть использованы для подхода, основанного на стохастическом процессе, чтобы оценить вероятности исполнения опционов и, следовательно, их стоимость. Например, можно использовать алгоритмы Монте-Карло для оценки стоимости опционов, учитывающие различные режимы рынка, заданные скрытой марковской моделью.
Прогнозирование: Модель может помочь в прогнозировании будущих цен на активы, что полезно для определения оптимального времени для покупки или продажи опционов.
Пример расчета
Чтобы создать калькулятор на основе СММ, вам понадобятся:
hmmlearnв Python илиdepmixS4в R, могут помочь вам в этом.Заключение
Опционный калькулятор на основе скрытых марковских моделей предлагает более гибкий и реалистичный подход к оценке опционов, чем традиционные модели, такие как модель Блэка-Шоулза, особенно в условиях изменчивости рынка.
https://ru.files.fm/u/jsnpnan5qyИспользуя фреймворк скрытых марковских моделей, вы можете более эффективно моделировать волатильность и предсказывать ценовые движения, что поможет вам принимать более взвешенные инвестиционные решения.
код, скрины и описaние.