волатильность

     Вчера вечерняя шпилька слизнула за секунды недельный заработок. Волатильности в привычных БА нет, а шпильки мерзкие есть. IV наоборот — вроде-как присутствует, но шпильки не отмазывает. Сегодня вечером снова соло господина Пауэлла с возможностями веселых эффектов. Плюсом ко всему — ромашка наших китайских братьев в рамках неспешных бесед с США и телодвижения друга-Рэджепа вне всяких рамок. 
     Решил для себя, что я так не играю (и не работаю). До понедельника, как минимум. А что коллеги думают по поводу ситуации на рынке?

Только одна вещь движет широкими тенденциями фондового рынка, и это не новости
Многие обозреватели рынка, в том числе бывалые финансовые журналисты, предполагают, что новости дня определяют, будут ли цены на акции расти или падать.

Рассмотрим ценовое движение на 1 октября, когда DJIA упал на 344 пункта.

Три медиа-организации все согласились с причиной (1 октября):

Dow теряет более 300 пунктов после того, как данные выявили производственные проблемы в США (Marketwatch)Dow, S & P рекордно худший день за более чем 5 недель после сурового отчета США по производству (CNN)Dow упал более чем на 300 пунктов после самых слабых производственных показателей за 10 лет (CNBC)

Все они говорили об отчете Института управления поставками, в котором говорилось, что производственная активность в США в сентябре упала до 47,8 против ожидаемого уровня в 50,2.

Но был ли более слабый, чем ожидалось, производственный показатель настоящей причиной значительного падения DJIA 1 октября?

( Читать дальше )

Вот что делает индекс волатильности CBOE и почему это важно

Анализ фондового рынка EWI — это то, что вы могли бы назвать «тщательным». Наши аналитики не оставляют ничего без внимания.

Действительно, главный аналитик EWI Стив Хохберг отметил:

Мы рассмаотриваем более 100 индикаторов, которые помогают нам оценить правильную интерпретацию волновой структуры.

Одним из таких проверенных временем индикаторов является индекс волатильности CBOE (VIX), который также известен как «индикатор страха».

2 августа наш финансовый прогноз по волнам Эллиотта гласил:

Волатильность рынка была относительно незначительной, но она должна измениться в ближайшие месяцы.

За 40 лет наблюдения за рынком наши аналитики заметили, что периоды низкой волатильности рынка всегда сопровождаются периодами высокой волатильности и наоборот. Это может показаться вам очевидным выводом, но вы будете удивлены тем, сколько раз мы также замечали, что инвесторы имеют тенденцию линейно экстраполировать текущую тенденцию в будущее. Другими словами, когда волатильность высока, они ожидают продолжения того же самого, а когда волатильность низкая, они часто ожидают, что она сохранится.

( Читать дальше )

     Все коллеги куда-то разбежались и приумолкли. Приходится скучать и опасаться в одиночестве. Рынок вынуждает продавать волатильность и старательно дельта-хеджить проданное, а это всегда скучно и опасно.
     Сейчас имею в завтрашнем си вот это:

gyazo.com/fa659bdd38feefb9eedefecf5947bd44



В нефти вот это:

gyazo.com/bc2931b8ec1329c61586c1d7d4e69273



( Читать дальше )

Сегодня мы будем выступать в качестве поставщика бесконечной ликвидности по опционам. То есть мы будем безотказно играть в игру с нулевой суммой так, чтобы, как минимум, не проиграть, а это возможно только в том случае, если мы будем продавать и покупать волатильность по цене, соответствующей седловой точке в игре покупателя и продавца, то есть по цене GTO (game theory optimal). Иными словами, мы будем заниматься непосредственно pricing'ом опционов, назначая цены put'ам и call'ам, таким образом, чтобы ни одна стратегия и ни один набор случайных, стохастических стратегий не мог получить положительное преимущество при игре с нами.

Чтобы назначать цену волатильности, для начала, не плохо было бы принять какую-либо модель волатильности. Например, это может быть модель случайного процесса, подчинённого логистическому распределению:


Рис.1. Распределение логарифмических приращений цен акций ПАО Газпром и их аппроксимация логистическим распределением.


или распределению Лапласа:

( Читать дальше )