Dmitryy

Читают

User-icon
71

Записи

11

Задачка по теории вероятности

    • 29 апреля 2020, 21:29
    • |
    • Dmitryy
  • Еще
Представим, что есть сферический трейдер в вакууме, который покупает дешево и продает дорого.

Для каждой сделки есть маленькая вероятность, что что-то пойдет не так и трейдер потеряет большой объем денег, сопоставимый с дневным заработком. Скажем эта вероятность составит 1%.

Если трейдер делает 100 сделок в день, какова вероятность, что он потеряет дневной заработок?

(старожилов прошу простить, если это дикий боян, но тут много новой крови, хотелось бы чтобы народ задумался)

UPD. Правильный ответ уже есть в комментариях.

Эргодичность

    • 26 апреля 2020, 18:50
    • |
    • Dmitryy
  • Еще
Наткнулся на очень наглядное объяснение с примерами про эргодичность, думаю кому-то будет интересно.

https://www.youtube.com/watch?v=xHNAonQuilg

U
PD, у автора есть ошибки в вычислении, но общая идея от этого не меняется.

Оптимальный интервал для рехеджа портфеля

    • 17 января 2020, 01:44
    • |
    • Dmitryy
  • Еще
Небольшое отступление. После предыдущих постов, я получал сообщения в личку, о том, что не все было понятно. Я постараюсь писать более понятным для новичков языком, и опытных коллег прошу простить чрезмерную избыточность материала в некоторых местах. Я буду рад любым замечаниям и уточнениям. В конечном счете, цель данного поста, закрепить и самому разобраться в тонкостях этой темы.


В данной статье мы попробуем разобраться, как влияет дискретность хеджирования и стоимость транзакций на дельта-хеджирование (ДХ). О том, что такое ДХ и механизм его работы, можно прочитать в моих предыдущих постах или любых других постах, но лучше всего в книгах.

ДХ по Блэку-Шоулзу (БШ), предполагает непрерывное хеджирование. Это означает, что ребалансировка портфеля должна происходить на бесконечно малых промежутках времени. И именно в таких условиях, ДХ по БШ обеспечивает хеджирование портфеля в полной мере, т.е. позволяет свести риски убытков к минимуму.

( Читать дальше )

Расставляем точки над IV и HV, считаем на R, для новичков

Решил рискнуть и поднять довольно холиварную тему, и разобраться, какие виды волатильностей бывают и чем они отличаются. Всё ниже-сказанное прежде всего рассчитано на новичков, которые уже имеют представление о волатильности, но теряются в догадках, какую же всё-таки использовать (как и я). Чтобы понять о чем пойдет речь далее, необходимо иметь базовые представления о модели Блэка-Шоулза (БШ).

Что такое Implied Volatility (IV)?


Для вычисления цены опциона, обычно используют формулу БШ, которая принимает следующие параметры:

OptionPrice = Vbs(S, t, sigma, r, K, T)

Но на рынке, опционы уже торгуются по неким ценам. Одни продают, другие покупают. Если взять цену опциона с рынка и вычислить волатильность, которую подставив в формулу БШ, мы сможем получить рыночную цену опциона — это и будет подразумеваемая волатильность или Implied Volatility.

Вычисляем IV


Решить уравнение БШ и вывести из него sigma — не простая задача. Скорее всего, даже не возможная, по-этому решается оно методом перебора Ньютона-Рафсона.

( Читать дальше )

Дельта-хеджирование при изменяющейся волатильности

В прошлой статье, про механизм работы дельта-хеджирования, уважаемые Дмитрий Новиков и ch5oh, оставили весьма полезные комментарии, спасибо им за это! Это натолкнуло меня на мысль, смоделировать поведение ДХ при изменяющейся волатильности и посмотреть, что из этого выйдет.

Здесь не будет никакой теории, просто несколько графиков. Эта статья скорее как дополнение к предыдущей, чтобы подвести итог о прибыли.
(Для каждого эксперимента произведено 1000 генераций поведения БА, с указанной волатильностью.)

Поведение ДХ, когда волатильность не меняется:

Дельта-хеджирование при изменяющейся волатильности

Всё около нуля как и должно быть.

Поведение ДХ, когда волатильность растет:

Дельта-хеджирование при изменяющейся волатильности

( Читать дальше )

Механизм работы дельта-хеджирования для новичков

Есть мнение, чтобы хорошо что-то освоить, нужно кого-нибудь этому научить. В целях самообразования и, возможно, ради чьей-нибудь пользы, попробуем разобраться, что же такое дельта-хеджирование. Эта статья основана на двух предыдущих, в которых освещались основы языка R и объяснялось, что такое паритет опционов.

Откуда берется дельта?

Давайте представим, что у нас есть следующая позиция:

Механизм работы дельта-хеджирования для новичков

  • П — портфель или портфолио, кому как больше нравится
  • V — стоимость опциона
  • ΔS — стоимость базового актива
т.е. наш портфель это купленный опцион, не важно какой, и проданный актив в количестве Δ штук. Но такая статическая формула к сожалению в реальном мире не всегда работает, по-этому нам нужно преобразовать её в динамическую. Уравнения, которые описывают динамику процесса называются дифференциальными и пусть они никого не пугают, в финансах их не много и они не такие сложные как в термодинамике. Итак, запишем формулу нашего портфеля в дифференциальном виде:



( Читать дальше )

Паритет опционов Put и Call, моделируем на языке R

В продолжении предыдущей статьи о подбрасывании монетки на языке R, хотелось бы продолжить изучение этого языка и немного углубиться в финансовую математику. Здесь я попробую дать небольшое введение в опционы и их паритет. Не стоит использовать эту статью для изучения опционов, если вы о них не слышали, т.к. могут быть неточности. Надеюсь уважаемые мэтры укажут на них в комментариях.

Зачем нам язык R?


А зачем нам вообще нужен язык R? Строго говоря, он нам не нужен. Но если его освоить, он становится просто еще одним удобным инструментом, как калькулятор или Excel. В прошлой статье были комментарии о том, что лучше использовать C# или Python. Да, я совершенно согласен, именно их и нужно использовать для программирования законченной и оттестированной модели. Но для разработки модели, для экспериментов и для обучения, R подходит как нельзя лучше. Когда строят самолеты, сначала делают деревянный макет, вот для таких макетов и будем использовать R, чтобы убедиться, что взлетит и не тратить силы зря на то, что летать не будет.



( Читать дальше )

Подбрасываем монетку с помощью языка R

    • 25 апреля 2019, 22:09
    • |
    • Dmitryy
  • Еще
Данное руководство, прежде всего рассчитано для начинающих или тех, кто и слухом не слышал о таком прекрасном языке как R. Из-за своих математических особенностей, этот язык очень удобен для моделирования и анализа различных данных, в частности поведение активов.


На СЛ я часто замечаю, как умные и опытные люди моделируют или вычисляют всё в экселе. Это тоже отличный инструмент, но я думаю им стоит обратить внимание на язык R и попробовать, ничего сложного, как оказалось, там нет. Конечно какие-то базовые навыки программирования всё же потребуются.


Далее я напишу, как бесплатно и легально настроить свой компьютер для запуска среды. Потом приведу пример с подбрасыванием монетки 
(прошу прощения, если такая тема уже была, сделал поиск по сайту, из последних ничего не нашел).

Настройка среды для запуска R

Сразу хочу сказать, что ничего сложного в настройке нет. Нужно скачать пару файлов и последовательно их установить. Никаких особых настроек и сложных выборов, качаем и ставим, всё заработает.



( Читать дальше )

теги блога Dmitryy

....все тэги



UPDONW