독일 옵션 시장의 분산 거래

분산 거래.

지수 옵션의 내재 변동성과 후속 실현 변동성 간의 높은 차이는 알려진 사실입니다. 거래는 연속 델타 헤징 옵션을 판매함으로써이 차이를 일상적으로 악용합니다. 그러나이 위험 프리미엄 (분산 거래)을 이용하는 더 우아한 방법이 있습니다. 분산 거래는 암묵적인 실현 변동성과 실현 된 변동성 간의 차이가 개별 스톡 옵션보다 인덱스 옵션간에 더 크다는 사실을 사용합니다. 따라서 투자자는 옵션에 대한 옵션을 매도하고 개별 주식 옵션을 매입 할 수 있습니다. 분산 거래는 상관 관계 거래의 일종으로, 거래가 일반적으로 상관 관계가 강하고 상관 관계가 높아지는 스트레스 기간에 돈이 손실되는 경우가 많으므로 일반적으로 거래가 수익을 창출합니다. 기본 무역은 높은 신념 불일치를 가진 회사의 옵션을 사면 향상 될 수 있습니다 (높은 분석가와 회사의 수입에 대한 의견 차이).

근본적인 이유.

학술지에 따르면 애널리스트 예측의 분산은 색인 및 단일 이름 옵션의 내재 변동성과 밀접하게 관련되어 있습니다. 연구에 따르면 옵션 초과 수익은 불일치 위험에 대한 다양한 노출을 반영합니다. 신념에서 이질성에 쉽게 걸리기 쉬운 기업의 옵션을 사는 투자자는 이러한 위험을 감수하면서 평형 상태에서 보상을 받는다. 개인 및 인덱스 옵션의 변동성 위험 프리미엄은 가격 불일치 위험에 대한 보상을 나타냅니다. 따라서 옵션의 횡단면에서 변동성 위험 프리미엄은이 특정 회사와 비즈니스주기 지표의 신념 이질성의 크기에 따라 달라집니다. 리스크 중립성의 왜곡으로 인덱스 옵션의 변동성 위험 프리미엄은 불일치의 크기와 회사의 지분에 따라 더 크거나 작을 수 있습니다.

변동성 효과, 변동성 프리미엄.

간단한 거래 전략.

투자 세계는 S & P 100 지수의 주식으로 구성됩니다. 거래 수단은이 지수의 주식 옵션과 지수 자체의 옵션입니다. 투자자는 Institutional Brokers Estimate System (I / B / E / S) 데이터베이스의 주당 이익에 대한 애널리스트 예측을 사용하고 수입 불확실성 지표로 조정 한 평균 절대 차이를 각 회사에 대해 계산합니다 (출처 : 상세한 방법론). 매월 투자자는 믿음의 불일치 정도에 따라 5 분위수를 기준으로 주식을 분류합니다. 그는 가장 높은 신념 불일치를 가진 주식을 매입하고 지수를 매도한다. 블랙 - 숄즈 델타가 -0.8에서 - 0.2까지 범위 인 1 개월 인덱스 지수의 가중치가 높은 포 트폴리오이다.

원본 용지.

Buraschi, Trojani, Vedolin : 평형 지수 및 단일 스톡홀름 위험 프리미엄.

인덱스 옵션의 작가는 변동성이 크고 위험 프리미엄이 높기 때문에 높은 수익을 올릴 수 있지만 단일 주식 시장의 옵션 작가는 낮은 수익을 얻습니다. 불완전한 정보 경제를 사용하여 우리는 대리인이 기업의 펀더멘털과 비즈니스 사이클 지표의 성장에 대해 이질적 인 믿음을 갖고 인덱스 및 단일 주식 옵션의 다양한 변동성 위험 프리미엄을 설명하는 여러 자산을 가진 구조 모델을 개발합니다. 지수와 개별 변동성 리스크 프리미엄 간의 차이는 주로 다음과 같은 모델 특성으로 인해 내재적으로 나타나는 상관 리스크 프리미엄에 의해 좌우됩니다. 개별 펀더멘털이있는 완전한 정보 경제에서 개별 주식과 개별 주식의 상관 관계 만이 상관 관계가 있습니다. ( "다양 화 효과"). 우리 경제에서 주식 수익 상관 관계는 특이하고 체계적인 (비즈니스주기) 불일치 ( "위험 공유 효과")에 의해 내생 적으로 유도됩니다. 우리는 이러한 효과가 다각화 효과를 지배하며, 또한 기업의 수와 전체 시장에서의 기업의 점유율과는 독립적이라는 것을 보여줍니다. 평형 상태에서 개별 주식의 비대성과 지수는 상관 위험 프리미엄으로 인해 다릅니다. 집합 시장에서의 기업 점유율과 경기 순환에 대한 불일치의 크기에 따라, 지수의 왜곡도는 (절대 값으로) 더 크거나 개별 주식보다 작을 수 있습니다. 결과적으로, 지수의 변동성 위험 프리미엄은 개인보다 크거나 작습니다. 균형에서 옵션 투자의 이종 리스크 노출은 옵션의 횡단면에서 보완되며 불일치의 차이를 이용하는 모델 묵시적 거래 전략은 상당한 초과 수익을 얻습니다. 분석가의 수익 예상치, S & P 100 지수 옵션에 대한 옵션 데이터, 모든 구성 요소에 대한 옵션 및 주식 수익에 대한 회사 별 정보의 세 가지 데이터 세트를 병합하여 일련의 패널 회귀 분석에서 모델 예측을 테스트합니다. 신념의 차이를 기반으로 주식을 분류하면, 옵션의 횡단면에서 불일치 위험에 대한 다양한 노출을 이용하는 변동성 거래 전략이 높은 Sharpe 비율을 얻는 것을 알 수 있습니다. 그 결과는 다른 표준 통제 변수와 거래 비용에 강건하며 변동성 위험 프리미엄을 설명하는 다른 이론에 포함되지 않습니다.

기타 논문.

Driessen, Meanhout, Vilkov : 옵션 - 내포 된 상관 관계 및 상관 리스크의 가격.

주식 - 수익 상관 관계가 확률 적이라는 많은 증거에 의해, 우리는 상관 관계 변화의 위험 (다양 화 이익에 영향을 미침)이 책정 될 수 있는지 분석합니다. 주식 수익률 (지표 옵션 가격과 모든 지수 구성 요소의 옵션 가격을 결합하여 얻은)과 실현 된 상관 관계 간의 옵션 내재적 ​​상관 관계를 비교함으로써 직접적이고 직관적 인 테스트를 제안합니다. 우리의 간략한 모델은 평균 묵시적 (S & P500의 경우 39.5 %, DJ30의 경우 46.0 %)과 실현 된 상관 관계 (각각 32.5 %와 35.5 %) 사이의 상당한 격차가 큰 음의 상관 리스크 프리미엄의 직접적인 증거임을 보여줍니다. 우리 모델의 경험적 구현은 또한 지수 변동 위험 프리미엄이 높은 상관 관계 위험 가격에 기인 할 수 있음을 나타냅니다. 마지막으로 옵션 암시 적 상관 관계가 미래의 주식 시장 수익률에 상당한 예측력을 가지고 있다는 증거를 제시하며, 이는 또한 다수의 기본적인 시장 수익 예측자를 통제 한 후에도 중요합니다.

블랙 숄즈 - 머튼 (Black-Scholes-Merton) 연구 발표 이후 변동성 관련 거래 전략의 다양성이 증가하고 있습니다. 이 논문에서 우리는 개별 주식의 묵시적 변동성 대비 지수의 내재 변동성의 잘못된 가격 결정으로 이익을 얻으려고하는 분산 거래 전략 중 하나를 연구한다. 이 연구의 주요 목적은 2008 년 11 월 3 일부터 2010 년 5 월 10 일까지 독일 옵션 시장에서 수익성이있는 거래 기회가 있는지 여부를 찾는 것이지만, 지수의 변동성을 암시하는 광범위하게 문서화 된 형식화 된 사실 (Driessen, Maenhout and Vilkov (2006) 등)의 묵시적 변동성을 사용하여 계산 된 지수의 이론적 인 변동성보다 평균적으로 큰 경향이 있음을 발견했다. 또한 우리는이 불일치의 원인이 무엇인지에 대한 이슈를 만집니다.

이 논문은 분산 거래 전략의 수익성을 탐구하려고 시도한다. 우리는 분산 스왑의 가격을 책정하기 위해 제안 된 다양한 방법을 검토하기 시작합니다. 우리는 분산 거래가 발생하는 이유와 주요 동인이 무엇인지를 설명하는 모델을 개발했습니다. 우리 모델의 설명 후에, 우리는 EuroStoxx 50에서 분산 거래를 구현합니다. 우리는 오랫동안 구성 요소 인 동시에이 지수에 대한 분산 스왑의 체계적인 짧은 전략의 프로파일을 분석합니다. 우리는 단기간에 상관 관계를 파는 것에 대한 감각이 있음을 보여줍니다. 또한 전략의시기와 향후 개발 및 개선 사항에 대해서도 논의합니다.

파리 1 대학 Univ ersity의 수학 재무 분야에서 2 년간의 연구 끝에 Lyxor Asset Management, Société Générale (프랑스 파리)의 자산 관리 팀과 정량 분석가로서 일할 기회가있었습니다. 첫 번째 과제는 변동성 스왑, 분산 스왑, 상관 스왑, 공분산 스왑, 절대 분산, 절대 분산 호출 (팔라듐)과 같은 팀의 주요 초점이있는 숨겨진 자산에 대한 펀드의 성과 분석을 개발하는 것이 었습니다. 그 목적은 수익을 예상하고 시장 조건에 따라 자산을 재 할당 할시기와 방법을 파악하는 것이 었습니다. 특히 Excel의 VBA를 통해 분석을 자동화했습니다. 둘째, 상관 관계 교환 (Correlation trades)에 관한 연구 프로젝트 (Correlation Swaps and Dispersion Trades)가있었습니다. 이 보고서는이 주제에서 수행 한 연구를 요약합니다. Lyxor는 경험적으로 지수 변동이 구성 요소의 분산과 관련하여 풍부 해 졌기 때문에 분산 스왑을 통해 분산 거래에 대한 짧은 포지션을 취하는 혜택을 누리고 있습니다. 그러나 분산 거래에서의 짧은 위치는 상관 관계가 길어지는 것과 동일하며, 시장 파산 (또는 변동성 급등)의 경우에는 포지션을 상실 할 수 있습니다. 따라서 연구의 목표는 불리한 시장 상황에서 펀드를 보호 할 수있는 효과적인 헤지 전략을 찾는 것이 었습니다. 주요 아이디어는 분산 거래 및 상관 스왑이 상관 관계에 노출되는 두 가지 방법이지만 다른 위험 요소가 있다는 사실을 적용하는 것이 었습니다. 상관 교환은 상관 관계에 대한 순수한 노출을 가지고 있지만 분산 거래는 실현 된 변동성 및 구성 요소의 상관 관계에 노출되어 있습니다. 따라서 다른 요인에 대한 위험을 감안할 때, 분산 거래의 함축 된 상관 관계는 등가 상호 교환 스왑의 파업보다 (경험적으로 10 점 이상) 높습니다. 따라서이 두 제품을 복용하고 두 제품에서 반대 위치를 잡으면 헤지 효과를 얻으려고합니다. 또한, 우리는 P & L의 반환, 손익 계산서의 변동성 및 우리의 선호도의 위험 - 수익 비율을 제공하는 전략에서 두 제품의 최적 무게를 찾습니다. 또한이 전략이 과거 시장 상황 (백 테스트) 및 극도로 약세의 시장 조건 (스트레스 테스트)에서 어떻게 수행되었는지 테스트했습니다.

최근의 금융 위기가 보여 주었던 것처럼, 상관 관계가 예기치 않게 증가하면 다양 화 이익이 갑자기 증발 할 수 있습니다. 우리는 S & P500 상관 관계 스왑 견적, 옵션 가격 및 CBOE 내재 상관 관계 지수 (INT)에서 추정 된 합성 상관 스왑 비율을 기반으로 상관 위험 및 대체 기간 구조의 대안 측정을 분석합니다. 무조건 및 조건 상관 헤징 전략의 분석은 일부 조건 상관 헤징 전략 만이 가치를 부가한다는 것을 보여줍니다. 조건부 위험 회피 전략의 조건 변수 중 CBOE 내재 상관 관계 지수는 제대로 수행되지 않는 반면, 상관 위험 요소와 분산 거래 수익의 수준은 최상의 결과를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

분산 거래는 지수의 구성 요소가 지수 자체보다 변동성이 크다고 거래자가 믿을 때 입력됩니다. 남아 프리카 파생 상품 시장은 상당히 진보되었지만 여전히 비 효율성을 경험하고 비효율적 인 시장에서 분산 거래가 잘 수행되는 것으로 알려져 있습니다. 이 논문은 분산 기회에 대한 남아프리카 시장을 시험하고 이러한 거래를 수행하는 다양한 방법을 탐구합니다. 남아프리카 시장은 분산 거래에 긍정적 인 결과를 보여줍니다. 즉 단기 반 분산 거래. 통화 옵션 및 CSV (Cross-Sectional Volatility) 스왑도 테스트됩니다. 통화 옵션이 시장보다 월등히 높았던 반면 CSV 스왑은 실적이 저조했습니다.

이 논문은 옵션 시장에서 베어링 상관 관계 리스크에 대한 명백한 위험 프리미엄을 조사하기 위해 분산 전략으로 알려진 옵션 거래 전략을 연구합니다. 이전 연구는 이익을 분산 거래로 인덱스 옵션에 포함 된 상관 리스크 프리미엄으로 기인했습니다. 자연 대립 가설은 수익성이 옵션 시장 비 효율성으로 인한 것이라고 주장한다. 1999 년과 2000 년 말의 옵션 시장의 제도적 변화는이 가설들을 구별하는 자연스러운 실험을 제공한다. 이는 시장 구조가 변함에 따라 근본적인 시장 위험 프리미엄이 변하지 않아야하기 때문에 시장 비 효율성 가정과 위험 기반 가설을 뒷받침하는 증거를 제공한다.

분산 거래.

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나는 네가 틀렸다고 생각해. PM에 저에게 편지를 쓰십시오, 우리는 이야기 할 것입니다.

음, 사람들, 당신은 몸을 담글!

전자 사본 : ssrn / abstract = 1889147.

논문은 부분 이행에서 제출했습니다.

학위에 대한 요구 사항 중.

Diplom-Finanz? 정오 수학.

(수학 금융 석사)

1990 년대 초에는 일부 정교한 주식 파생 상품 거래가 시작되었습니다.

지수에 대한 옵션 매도 및 변동성 시장의 가격 차이로 인한 이익

주식을 동시에 구매할 수 있습니다. 이로써, 그들은 advan을 취했다 -

지수 변동성과 평균 구성 요소 간 변동성의 차이.

이러한 전략은 구성주가 분산되는 정도에 따라 결정됩니다.

이름 분산 거래. 그러한 전략은 하나를 헤지하기가 어려웠 기 때문에.

반면 다른 거래를 구현하는 데는 많은 비용과 비용이 소요되었지만, 소수의 거래자 만이 거래를 수행했습니다.

옵션 시장의 유동성 증가와 휘발성 물질의 개발로 인해,

분산 거래에 대한 접근은 오늘날 일반적으로 이용 가능하다.

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이 전문화 한 시장에있는 활동적인 참가자. 제도적으로나 사적으로 만족시키기 위해서.

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투자 전략의 차원에 따라 다변화의 이익을 높여야한다.

. 이들 제품 중에는 시장 중립적 인 전략을 사용하는 펀드가 있습니다.

또는 상대 가치는 특정 주식 시장을 복제하지는 못하지만 목표로 삼고 있기 때문입니다.

비효율적 인 점을 이용합니다. 이전에는 분산 거래라고도 불리는 분산 거래.

인덱스 옵션 차익 거래는 그러한 전략 중 하나이므로 더 많이 받아 들여집니다.

분산 거래 란 정확히 무엇입니까? 분산 거래라는 용어는 a.

다양한 거래 전략을 가지고 있으며 명확한 정의가 없습니다.

이러한 전략을 실행하는 방식이 분산 된 이후로 분산 거래가 진행되었습니다.

시간과 사용 된 제품이 변경되었습니다. 그러나,

이는 인덱스 구성 요소의 변동성과 인덱스 변동성을 교환하는 것입니다.

지수 및 단일 주식 변동성의 가격 차이를 이용하려는 목적으로

시장. 역사적으로, 긴 분산 위치, 즉. 이자형. 꽤 비싼 인덱스를 팔고있다.

옵션 및 개별 옵션의 바구니 구입 (오프셋 분산 바구니),

높은 수익을 올렸습니다. 변동성이 일반적인 투자 수단이됨에 따라,

오늘날 거래 지수 및 단일 주식 변동성을위한 다양한 상품이 설립되었습니다.

분산 거래에 대해서는 분산 스왑이 가장 일반적이며 감마 스왑입니다.

이 논문의 주요 목적은 왜 분산 거래가 왜 가치가 있는지 합리화하는 것이다.

반면 전략. 따라서 변동성과 상관 관계의 정의가 제시되고있다.

그들의 모델링 및 예측 가능성은 광범위하게 논의됩니다. 특히,

다른 지표의 평균 상관 관계를 조사합니다. 그것에 의하여.

우리는 학술적으로 분산 거래에 대한 토대를 마련했습니다. 를 사용하여.

평균 상관 관계 개념은 우리가 얻은 잠재적 이익을 합리화합니다.

분산 거래는 지수 변동성의 특정 속성에 기인 할 수있다.

스큐 (skew) 및 상관 위험에 대한 마이너스 프리미엄. 우리는 이러한 결과를 확인합니다.

다우 존스의 평균 상관 관계를 조사하여 최근의 경험적 발견.

또 다른 주요 목표는 서로 다른 분산 트랩의 비교 및 ​​평가입니다.

전략. 우리는 분산 거래를 설정하고 논의하기위한 다양한 방법을 특성화합니다.

그들의 속성 및 실행 가능성. 이론적 인 결과를 평가하기 위해 테스트합니다.

경험적으로 몇 가지 전략과 스트레스 시나리오에서 성능을 평가하십시오. Fi -

일반적으로 포트폴리오 컨텍스트에서 분산 거래의 사용이 논의됩니다.

지수 옵션의 내재 변동성과 후속 실현 변동성 간의 높은 차이는 알려진 사실입니다. 거래는 연속 델타 헤징 옵션을 판매함으로써이 차이를 일상적으로 악용합니다. 그러나이 위험 프리미엄 (분산 거래)을 이용하는 더 우아한 방법이 있습니다. 분산 거래는 암묵적인 실현 변동성과 실현 된 변동성 간의 차이가 개별 스톡 옵션보다 인덱스 옵션간에 더 크다는 사실을 사용합니다. 따라서 투자자는 옵션에 대한 옵션을 매도하고 개별 주식 옵션을 매입 할 수 있습니다. 분산 거래는 상관 관계 거래의 일종으로, 거래가 일반적으로 상관 관계가 강하고 상관 관계가 높아지는 스트레스 기간에 돈이 손실되는 경우가 많으므로 일반적으로 거래가 수익을 창출합니다. 높은 신뢰 불일치를 가진 회사의 옵션을 사면 기본 거래가 향상 될 수 있습니다 (분석가의 높은 회사 의견에 대한 의견 차이).

변동성 효과, 변동성 프리미엄.

간단한 거래 전략.

Driessen, Meanhout, Vilkov : 옵션 - 내포 된 상관 관계 및 상관 리스크의 가격.

주식 - 수익 상관 관계가 확률 적이라는 많은 증거에 의해, 우리는 상관 관계 변화의 위험 (다양 화 이익에 영향을 미침)이 책정 될 수 있는지 분석합니다. 주식 수익률 (지표 옵션 가격과 모든 지수 구성 요소의 옵션 가격을 결합하여 얻은)과 실현 된 상관 관계 간의 옵션 내재적 ​​상관 관계를 비교함으로써 직접적이고 직관적 인 테스트를 제안합니다. 우리의 간략한 모델은 평균 묵시적 (S & P500의 경우 39.5 %, DJ30의 경우 46.0 %)과 실현 된 상관 관계 (각각 32.5 %와 35.5 %) 사이의 상당한 격차가 큰 음의 상관 리스크 프리미엄의 직접적인 증거임을 보여줍니다. 우리 모델의 경험적 구현은 또한 지수 변동 위험 프리미엄이 높은 상관 관계 위험 가격에 기인 할 수 있음을 나타냅니다. 마지막으로 옵션 암시 적 상관 관계가 미래의 주식 시장 수익률에 상당한 예측력을 가지고 있다는 증거를 제시하며, 이는 또한 다수의 기본적인 시장 수익 예측자를 통제 한 후에도 중요합니다.

Lisauskas : 독일어 옵션 시장에서 분산 거래.

블랙 숄즈 - 머튼 (Black-Scholes-Merton) 연구 발표 이후 변동성 관련 거래 전략의 다양성이 증가하고 있습니다. 이 논문에서 우리는 개별 주식의 묵시적 변동성 대비 지수의 내재 변동성의 잘못된 가격 결정으로 이익을 얻으려고하는 분산 거래 전략 중 하나를 연구한다. 이 연구의 주요 목적은 2008 년 11 월 3 일부터 2010 년 5 월 10 일까지 독일 옵션 시장에서 수익성이있는 거래 기회가 있는지 여부를 찾는 것이지만, 지수의 변동성을 암시하는 광범위하게 문서화 된 형식화 된 사실 (Driessen, Maenhout and Vilkov (2006) 등)의 묵시적 변동성을 사용하여 계산 된 지수의 이론적 인 변동성보다 평균적으로 큰 경향이 있음을 발견했다. 또한 우리는이 불일치의 원인이 무엇인지에 대한 이슈를 만집니다.

Carrasco : 상호 거래의 특성을 연구합니다.

이 논문은 분산 거래 전략의 수익성을 탐구하려고 시도한다. 우리는 분산 스왑의 가격을 책정하기 위해 제안 된 다양한 방법을 검토하기 시작합니다. 우리는 분산 거래가 발생하는 이유와 주요 동인이 무엇인지를 설명하는 모델을 개발했습니다. 우리 모델의 설명 후에, 우리는 EuroStoxx 50에서 분산 거래를 구현합니다. 우리는 오랫동안 구성 요소 인 동시에이 지수에 대한 분산 스왑의 체계적인 짧은 전략의 프로파일을 분석합니다. 우리는 단기간에 상관 관계를 파는 것에 대한 감각이 있음을 보여줍니다. 또한 전략의시기와 향후 개발 및 개선 사항에 대해서도 논의합니다.

최 : 주식에 대한 차익 거래 전략의 분석 및 개발

파리 1 대학 Univ ersity의 수학 재무 분야에서 2 년간의 연구 끝에 Lyxor Asset Management의 Societe Generale (정유 분석가) 인 자산 관리 팀과 프랑스 파리에 근무했습니다. 첫 번째 과제는 변동성 스왑, 분산 스왑, 상관 스왑, 공분산 스왑, 절대 분산, 절대 분산 호출 (팔라듐)과 같은 팀의 주요 초점이있는 숨겨진 자산에 대한 펀드의 성과 분석을 개발하는 것이 었습니다. 그 목적은 수익을 예상하고 시장 조건에 따라 자산을 재 할당 할시기와 방법을 파악하는 것이 었습니다. 특히 Excel의 VBA를 통해 분석을 자동화했습니다. 둘째, 상관 관계 교환 (Correlation trades)에 관한 연구 프로젝트 (Correlation Swaps and Dispersion Trades)가있었습니다. 이 보고서는이 주제에서 수행 한 연구를 요약합니다. Lyxor는 경험적으로 지수 변동이 구성 요소의 분산과 관련하여 풍부 해 졌기 때문에 분산 스왑을 통해 분산 거래에 대한 짧은 포지션을 취하는 혜택을 누리고 있습니다. 그러나 분산 거래에서의 짧은 위치는 상관 관계가 길어지는 것과 동일하며, 시장 파산 (또는 변동성 급등)의 경우에는 포지션을 상실 할 수 있습니다. 따라서 연구의 목표는 불리한 시장 상황에서 펀드를 보호 할 수있는 효과적인 헤지 전략을 찾는 것이 었습니다. 주요 아이디어는 분산 거래 및 상관 스왑이 상관 관계에 노출되는 두 가지 방법이지만 다른 위험 요소가 있다는 사실을 적용하는 것이 었습니다. 상관 교환은 상관 관계에 대한 순수한 노출을 가지고 있지만 분산 거래는 실현 된 변동성 및 구성 요소의 상관 관계에 노출되어 있습니다. 따라서 다른 요인에 대한 위험을 감안할 때, 분산 거래의 함축 된 상관 관계는 등가 상호 교환 스왑의 파업보다 (경험적으로 10 점 이상) 높습니다. 따라서이 두 제품을 복용하고 두 제품에서 반대 위치를 잡으면 헤지 효과를 얻으려고합니다. 또한, 우리는 P & L의 반환, 손익 계산서의 변동성 및 우리의 선호도의 위험 - 수익 비율을 제공하는 전략에서 두 제품의 최적 무게를 찾습니다. 또한이 전략이 과거 시장 상황 (백 테스트) 및 극도로 약세의 시장 조건 (스트레스 테스트)에서 어떻게 수행되었는지 테스트했습니다.

Faria, Kosowski : 상관 리스크 프리미엄 : 기간 구조 및 헷지.

최근의 금융 위기가 보여 주었던 것처럼, 상관 관계가 예기치 않게 증가하면 다양 화 이익이 갑자기 증발 할 수 있습니다. 우리는 S & P500 상관 관계 스왑 견적, 옵션 가격 및 CBOE 내재 상관 관계 지수 (INT)에서 추정 된 합성 상관 스왑 비율을 기반으로 상관 위험 및 대체 기간 구조의 대안 측정을 분석합니다. 무조건 및 조건 상관 헤징 전략의 분석은 일부 조건 상관 헤징 전략 만이 가치를 부가한다는 것을 보여줍니다. 조건부 위험 회피 전략 홖경 변수 중 CBOE 묵시적 상관 관계 지표는 제대로 수행되지 않는 반면, 상관 위험 요인 및 분산 보상 수익 수준이 가장 좋은 결과를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

미로 : 남아 프리카 공화국의 분산 거래 : 수익성 분석 및 전략 비교.

분산 거래는 지수의 구성 요소가 지수 자체보다 변동성이 크다고 거래자가 믿을 때 입력됩니다. 남아 프리카 파생 상품 시장은 상당히 진보되었지만 여전히 비 효율성을 경험하고 비효율적 인 시장에서 분산 거래가 잘 수행되는 것으로 알려져 있습니다. 이 논문은 분산 기회에 대한 남아프리카 시장을 시험하고 이러한 거래를 수행하는 다양한 방법을 탐구합니다. 남아프리카 시장은 분산 거래에 긍정적 인 결과를 보여줍니다. 즉 단기 반 분산 거래. 통화 옵션 및 CSV (Cross-Sectional Volatility) 스왑도 테스트됩니다. 통화 옵션이 시장보다 월등히 높았던 반면 CSV 스왑은 실적이 저조했습니다.

Deng : 변동성 분산 거래.

분산 거래 (Dispersion trading)는 개별 주식에 대한 옵션 바구니를 구입하지 않고 지수를 매도하는 전략입니다. 이러한 전략은 정상 시장 및 대규모 시장 이동 중 상관 관계의 행동에 대한 연극입니다. 개별 자산 수익률이 광범위하게 분산되면 지표에 변동이 거의 없을 수 있습니다. 그러나 개별 자산의 큰 움직임. 이것은 개별 자산 옵션에 큰 보수를 주지만 짧은 [[index] 옵션으로는 갚을 수 없습니다.

지수 변동성. (sigma_i), 휘발성 (sigma_i), 가치에 의한 가중치 (w_i) 및 상관 (ho_)과 함께 (N) 구성 주식이 존재하는 경우에 (Σ_I ^ 2 = sqrt ^ N sum_ ^ N w_iw_jho_sigma_isigma_j> .

개별 주식 및 지수 옵션에 대한 묵시적 변동성을 알고 있다면 내포 된 상관 관계를 취소 할 수 있습니다. 모든 주식에 걸쳐 평균에 달한다. [frac ^ N ^ 2 ^ 2 ^ _ ^ N w_iw_jho_ sigma_isigma_j>].

분산 거래는이 내재적 상관 관계와이 상관 관계가 있어야하는 자신의 예측에 대한 견해로 해석 될 수 있습니다. 아마도 역사적 분석을 기반으로 할 수 있습니다.

분산 거래 : 미국 옵션 시장의 경험적 증거.

이 보고서는 "분산 거래"로 알려진 변동성 거래의 실행 가능성에 대한 경험적 증거를 개발합니다. 이 결과는 미국 옵션의 가격 변동성에 대한 효율성을 조명합니다.

S & P 500을 구성하는 주식에 대한 지분 옵션 가격에서 추출 된 일말 묵시적 변동성을 사용하여 S & P 500의 내재 변동성은 Markowitz 분산 방정식의 수정을 사용하여 계산됩니다. 이 Markowitz 내재 변동성은 S & P 500 지수 옵션에서 직접 추출 된 S & P 500의 묵시적 변동성과 비교됩니다. 이러한 동시 변동성 묵시적 측정은 트랜잭션 비용이 있든 없든 악용 가능한 불일치에 대해 조사됩니다. 이 연구는 2005 년 10 월 31 일부터 2007 년 11 월 1 일까지의 기간을 대상으로합니다.

상인의 관점에서 볼 때 인덱스 옵션의 내재 변동성은 더 자주 "부유하다", 구성 요소의 변동성은 "싸다"라는 경향을 보였다. 그럼에도 불구하고 그 반대가 사실 일 때가 있었다. 잠재적 인 분산 거래는 어느 방향으로나 진행될 수 있음을 시사한다.

JEL 분류.

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휘발성 분산 거래.

44 Pages 게시일 : 2008 년 7 월 8 일

일리노이 얼 바나 샴페인 대학.

작성 날짜 : 2008 년 1 월 25 일.

이 논문은 옵션 시장에서 베어링 상관 관계 리스크에 대한 명백한 위험 프리미엄을 조사하기 위해 분산 전략으로 알려진 옵션 거래 전략을 연구합니다. 이전 연구는 이익을 분산 거래로 인덱스 옵션에 포함 된 상관 리스크 프리미엄으로 기인했습니다. 자연 대립 가설은 수익성이 옵션 시장 비 효율성으로 인한 것이라고 주장한다. 1999 년과 2000 년 말의 옵션 시장의 제도적 변화는이 가설들을 구별하는 자연스러운 실험을 제공한다. 이는 시장 구조가 변함에 따라 근본적인 시장 위험 프리미엄이 변하지 않아야하기 때문에 시장 비 효율성 가정과 위험 기반 가설을 뒷받침하는 증거를 제공한다.

키워드 : 변동성, 분산 거래, 시장 비효율.

Qian Deng (연락처 작성자)

일리노이 대학교 어 바나 샴페인 (University of Illinois at Urbana-Champaign)

샴페인, IL 61820.

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