anon, да согласен, это вероятность опциона попасть в ITM. Точнее, ее нормальный квантиль P(ITM) = P(F > K) = F(d2).
Мне тоже этот вариант больше всего нравится, чуть измененный:
а) Цена экспирации F вместо текущей цены S.
b) И, вместо блек шолс использовать более реалистичную модель, например SV-T которая даст реальные вероятности, а не условные псевдо вероятности БлекШолс.
с) Использовать саму вероятность P(ITM) а не ее квантиль d2 (или d0), по сути одно и тоже, но мне кажется так более интуитивно.
И риск нейтральность как то учитывать, но это я пока не осилил, я использую реальные вероятности.
Но такую нормализацию сложно считать, и она зависит от модели, и да с американскими опционами, дивидендами, earning reports расчеты становятся сложней.
Вобщем, эти расчеты требуют вытащить кучу данных и прогнать модели, и иногда что то не работает :). И приходится по быстрому приблизительно «на бумаге» что то прикинуть и тогда простые относительные цены помогают.
Торговые платформы. Многие платформы (ThinkorSwim, Interactive Brokers, MetaTrader) позволяют отображать страйки в относительных значениях или процентах от текущей цены.
Хорошее замечание, спасибо. Мне сильно раздражало что в IB не показывает относительные, и я их скриптом пересчитывал, надо будет поискать где это выставить в настройках чтоб сразу показывалось.
Оказывается, IV таки не ограничена БлакШолсом, открыл для себя это на днях.
IV показывает как цены рыночных опционов отличаются от цен которые дает некая бейзлайн модель. В 99% в качестве такой модели используется БлэкШолс. Но, можно использовать и другие модели.
Например сделать фиттинг скажем Хестон или SV-T модели. Зафиксировать все параметры кроме волатильности. И в такой частично зафиксировнной модели сделать инверсию рыночных премиумов со 100% точностью. Получим IV гораздо ближе к плоскости, чем БлекШолс.
Можно сделать консервативный и устойчивый всепогодный портфель 60кеш, 40акции, и перебалансировка раз в неделю или мес, всяко лучше чем вообще не заходить на рынок.
Evgeni Chernik, мне кажется наоборот, пользы от этой модели больше если рынок хаотичен и непредсказуем. Она не для планирования, а для создания универсального портфеля готового к любым раскладам.
Рынок РФ (на мой взгляд) имеет другой недостаток, на нем невозможно сделать защиту, и нужно быть готовым к потере 100%. И соотв. на рынок РФ нельзя заносить больше 10% портфеля, рынок РФ использовать можно, но лишь как небольшая часть портфеля.
anon, спасибо за предложение, думал, я не сразу понял зачем нужна стохастическая корреляция. :)
Я сделал проще — сделал корреляцию детерминированной, но зависящей от режима волатильносьи. Так что в обычный режиме она может быть низкой, а в кризис высокой.
Получается просто, и боль менее реалистично, но, одно отличие от реальности остается. Если посчитать ACF[abs(log r_a — log r_b)] автокореляцию разницы 2х акций А и Б, то на реальных данных ACF падает быстро. А на симуляция сильно медленней.
Возможно это как раз вызвано случайно меняющаяся корреляцией.
Но мне кажется добавлние еще одного латентного случ процесса, случайной корреляции, MCMC уже не вытянет, фиттинг уже и так занимает 2-3 часа :). На днях попробую, посмотрим.
Игорь ПМ, Матвиенко гарантированно >$100м, возможно >$1млрд, своей зарплатой 2млн и пенсией 500к руб она подтирается. Это пожалуй самые скромные оценки… нижняя граница так сказать…
Я имел ввиду что доверительный интервал это некая абстракция, на практике почти всегда нужен credible интервал, но часто используют вместо него доверительный потому что его получить проще и они для многих случаев близки.
Александр Сережкин, Без MCMC чтобы посчитать — нужно дополнительно делать расчеты.
И я бы сказал это еще плюс к MCMC, credible интервал интуитивнее. confidence в частотном подходе это некая странная вещь, не то что ожидаешь интуитивно.