anon, ха ха да тоже как вариант.

да, с банком пример не точно получился, я имел ввиду маркет мейкера либо алготрейдинговый фонд, который делает прибыль на большом числе небольших комиссий либо аномалий.

Stanis, согласен, я сначала неверно понял что имеется ввиду купленный колл. Для проданных да нужно продавать если упал.

Stanis, хмм, мне кажется наоборот если упал нужно увеличить позицию, скажем докупить 25-50%. При условии что причины по которым изначально покупался кол не изменились, его же по сути предлагают по скидке, и если раньше было решение купить оно еще сильнее если предлагается опцион дешевле.

Stanis, про колы — это в теории, и для максимума мат ожидания цены E[price].

На практике мне кажется лучше активировать их ~0.9 до экспирации, потому что маркет мейкер может хитрить и снизить цену в момент экспирации.

И, практически нас обычно итнересует максимум ожидаемого роста Е[log price] (критерий Келли), так что колы которые сильно в цене иногда тоже имеет смысл активировать немедленно.

Мне нравится эмпирическое правило, если кол вырос в >5-10 раз нужно немедленно продать 25-50% позиции.

Усилия на ветер. Высока вероятность что ИИ закроет все эти темы в ближайшие год два. По сути, в вебе уже бабла стало сильно меньше и становится меньше с каждым днем. Лучше инвестировать время в домик в деревне или типа того, техникой какой нить перепродавать и т.п.

VnykPeryna, да. 

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.

fruktik, думаю у руководства все алмазно

Некоторая отрицательная динамика.

Ray Badman, спасибо за ссылку.

Finder, да, форвард лучше, но он зависит от допущения — ожидаемой цены акции.

Xотя можно как вариант текущую безрисковую ставку использовать, и получится тоже просто и однозначно. Это не совсем «форвард» но очень близко.

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.

Можно 70/30 если еще консервативней.

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.

Для одной акции, без корреляции, совпадение лучше

Нет никаких США, ЕС, РФ и т.п. Есть разные классы, кланы, группы со схожими интересами.

Мы считаем начальник всегда прав, как сказал так и должно быть.

anon, спасибо, я так понимаю смысл в том чтобы параметризовать матрицу случайно меняющимися параметрами, сохранив положит определенность.

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…