변동성에 기반한 트레이딩 전략

옵션 변동성 : 전략 및 변동성.

장거리 전화와 장거리 전화는 양의 Vega (긴 변동성)이며 짧은 통화와 짧은 Put 포지션에는 음의 Vega (변동성이 작음)가 있습니다. 왜 그런지 이해하려면 변동성은 가격 결정 모델의 입력 값이라는 점을 상기하십시오. 변동성이 높을수록 주식 가격이 올라갈수록 옵션의 수명이 연장 될 확률이 높아지며 그 옵션의 성공 확률이 높아집니다. 구매자. 이로 인해 새로운 위험 보상을 통합하기 위해 옵션 가격이 상승하게됩니다. 옵션의 판매자에 대해 생각해보십시오. 변동성이 증가함에 따라 판매자의 위험이 증가하면 더 많은 금액을 청구하려고합니다 (향후 큰 가격 변동 가능성).

쉬운 대답은 옵션에 대한 프리미엄의 크기입니다. 가격이 높을수록 Vega는 커집니다. 즉, LEAPS 옵션을 상상해 보면 시간이 지날수록 Vega 값이 커질 수 있으며 변동성이 변경되면 상당한 위험 또는 보상을받을 수 있습니다. 예를 들어, 시장 바닥을 만들고있는 주식에 대해 LEAPS 콜 옵션을 구입하고 원하는 가격 반등이 발생하면 변동성 수준은 일반적으로 급격하게 하락할 것입니다 (그림 11에서 S & P 500 주가 지수에 대한이 관계를 참조하십시오. 많은 대형주에 대해 동일하게 반영), 옵션 프리미엄이 적용됩니다.

휘발성으로부터 이익을 얻는 방법.

파생 상품 계약은 변동성으로부터 이익을 얻을 수있는 전략을 수립하는 데 사용될 수 있습니다. 스 트래들 및 교착 상태 옵션 포지션과 변동성 지수 옵션 및 선물을 사용하여 변동성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다.

이 전략에서, 상인은 동일한 행 사 가격과 동일한 성숙도를 가진 동일한 기초에 콜 옵션과 풋 옵션을 구매합니다. 이 전략을 사용하면 상인이 근본적인 가격 변경 방향에서 이익을 얻을 수 있으므로 상인은 변동성이 증가 할 것으로 예상합니다.

예를 들어, 상인이 $ 40의 유효 기간과 3 개월의 만기까지의 시간에 주식과 풋 옵션을 매입한다고 가정합니다. 기초의 현재 주가도 $ 40이라고 가정합니다. 따라서 두 옵션 모두 돈을 거래하고있다. 연간 위험 자유 율은 2 %이고 기본 가격 변동의 연간 표준 편차는 20 %라고 가정합니다. Black-Scholes 모델을 기반으로 우리는 콜 가격이 1.69 달러이고 풋 가격이 1.49 달러라고 추정 할 수 있습니다. Put-call 패리티는 통화 비용과 Put price가 약 $ 0.2라고 예측합니다. 전략의 비용은 통화 및 풋 가격의 합계로 구성됩니다 (3.18 달러). 이 전략은 근원의 가격이 증가하든 감소하든 상관없이 모든 가격 변동으로부터 이익을 얻을 수있는 긴 지위를 허용합니다. 가격 상승과 하락 시나리오 모두에서 전략이 어떻게 변동성으로부터 돈을 얻는가는 다음과 같습니다.

시나리오 1 - 만기시의 기본 가격이 $ 40 이상입니다. 이 경우 put 옵션은 쓸모 없게되고 상인은 값을 실현하기 위해 통화 옵션을 사용합니다.

시나리오 2 - 만기시의 기본 가격이 40 달러 미만입니다. 이 경우 콜 옵션은 쓸모 없게되고 상인은 값을 실현하기 위해 풋 옵션을 연습합니다.

전략에서 이익을 얻으려면 상인은 통화 및 Put 옵션에 대해 지불 한 보험료의 합계 인 전략 비용을 충당 할만큼 충분히 높은 변동성이 필요합니다. 상인은 가격을 43.18 달러 이상 또는 36.82 달러 미만으로 올릴 수있는 변동성이 필요합니다. 가격이 $ 45로 증가한다고 가정 해보십시오. 이 경우, 풋 옵션 행사는 가치가 없으며 통화료는 45-40 = 5입니다. 포지션의 비용을 뺀 결과, 우리는 1.82의 순이익을 얻습니다.

긴 스 트래들 위치는 두 개의 at-the-money 옵션을 사용하기 때문에 값 비쌉니다. 스 트래들 (straddle)과 유사한 옵션 포지션을 구성하는 것으로 포지션의 비용을 줄일 수 있지만, 이번에는 아웃 오브 더 머니 옵션을 사용합니다. 이 직위는 "목을 조르는 (strangle)"이라고 불리며, 직불 전화와 돈이 들지 않는 전화를 포함합니다. 옵션은 돈이 아니므로이 전략은 이전에 설명한 걸음보다 비용이 적게 듭니다.

앞의 예제를 계속 진행하려면 두 번째 상인이 파업 가격이 42 달러이고 Put 옵션이 파업 가격이 38 달러 인 통화 옵션을 구매한다고 가정 해보십시오. 그 밖의 모든 것은 콜 옵션의 가격은 $ 0.82이고, 풋 옵션의 가격은 $ 0.75입니다. 따라서 순위는 1.57 달러로 스 트래들 위치보다 약 49 % 저렴합니다.

이 전략은 걸음 걸이에 비해 많은 투자가 필요하지 않지만 돈을 벌기 위해서는 더 높은 변동성이 필요합니다. 아래 그래프에서 검은 색 화살표의 길이를 볼 수 있습니다. 이 전략으로 이익을 내기 위해서는 변동성이 $ 43.57 또는 $ 36.43를 초과 할만큼 충분히 높아야합니다.

변동성 지수 (VIX) 옵션 및 선물 사용.

변동성 지수 선물 및 옵션은 변동성을 조정하는 직접 도구입니다. VIX는 S & P500 옵션 가격에 따라 추정 된 내재 변동성입니다. VIX 옵션과 선물은 거래자가 근본적인 가격 방향에 관계없이 변동성의 변화로부터 이익을 얻을 수 있도록합니다. 이러한 파생 상품은 시카고 보드 옵션 거래소 (CBOE)에서 거래됩니다. 상인이 변동성의 증가를 예상하면 VIX 콜 옵션을 매입 할 수 있으며 변동성이 감소 할 것으로 예상되는 경우 VIX 풋 옵션을 선택할 수 있습니다.

VIX의 선물 전략은 다른 기본 전략과 비슷합니다. 상장자는 변동성이 증가 할 것으로 예상되면 장래 선물 포지션에 진입 할 것으로 예상되며, 변동성이 예상되는 경우 단기 선물 포지션으로 진입 할 것입니다.

스 트래들 위치는 at-the-money 콜과 풋 옵션을 포함하며, 목을 조이는 위치는 콜 오브 - 아웃 콜과 풋 옵션을 포함합니다. 이들은 증가하는 변동성의 혜택을 누릴 수 있습니다. 변동성 지수 옵션과 CBOE에서 거래되는 선물은 트레이더가 내재 변동성에 직접 베팅하여 트레이더가 방향에 상관없이 변동성의 변화로부터 이익을 얻을 수있게합니다.

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I. 무역 전략.

개발자 : J. Welles Wilder, Jr. 개념 : 변동성 브레이크 아웃을 기반으로 한 추세. 출처 : Wilder, J. W. (1978). 기술 거래 시스템의 새로운 개념. Greensboro : Trend Research. 연구 목표 : 2 상 반전 모델 (long / short)의 성능 검증. 명세 : 도표 1. 결과 : 도표 1-2. 포트폴리오 : 네 가지 주요 시장 분야 (상품, 통화, 이자율 및 주식 지수)의 42 개 선물 시장. 데이터 : 1980 년 이후 33 년. 테스트 플랫폼 : MATLAB®.

II. 감도 테스트.

모든 3-D 차트에는 Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, 최대 수익률, 수익성있는 거래 비율 및 평균에 대한 2 차원 등고선 차트가 이어집니다. Win / Avg. 손해율. 마지막 그림은 형평성 곡선의 감도를 보여줍니다.

테스트 된 변수 : 상수 & amp; Look_Back (정의 : 표 1) :

그림 1 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, Commission & amp; Slippage : $ 0).

True_Low [i] = min (낮음 [i], 닫기 [i - 1])

True_Range [i] = True_High [i] - True_Low [i]

평균 트루 범위 (ATR) :

ATR [i] = 평균 (Look_Back 기간 동안의 True_Range [i])

ARC [i] = ATR [i] × 상수.

SIC : The Significant Close & # 8211; 무역에서 극단적 인 호의적 인 가까운 가격이 도달했습니다.

SAR : 정지 및 역방향 점 & # 8211; ARC [i]에 의해 SIC로부터 거리가 정의 된 점.

상수 = [2.0, 20.0], 단계 = 0.5;

짧은 거래 : 가까운 거래가 SIC의 ARC 원거리 점보다 낮을 때 이루어집니다 (The Significant Close) 거래에서 극도의 유리한 마감 가격을 얻었습니다.

취소 : 변동성 브레이크 아웃 시스템은 모든 진입 신호에서 위치가 반전된다는 것을 의미하는 진정한 반전 시스템입니다.

상수 = [2.0, 20.0], 단계 = 0.5.

ATR_Stop = 6 (ATR.

평균 True 범위)

표 1 | 명세 : 무역 전략.

III. 위원회 & amp; 미끄러 져.

테스트 된 변수 : 상수 & amp; Look_Back (정의 : 표 1) :

그림 2 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, 커미션 & 슬리피 : $ 100 라운드 턴).

IV. 등급 : J. Welles Wilder, Jr. & # 8211; 변동성 브레이크 아웃 | 무역 전략.

CFTC 규칙 4.41 : 가상 또는 시뮬레이션 결과에는 특정 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리, 시뮬레이션 된 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미쳤거나 또는 과대 보상 될 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떤 계정이든 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 있다고 주장 할 수 없습니다.

위험 공개 : 미국 정부는 면책 조항을 요구합니다 | CFTC 규칙 4.41.

우리는 우리가 배운 것을 나눕니다.

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I. 무역 전략.

개발자 : John Bollinger. 개념 : 변동성 브레이크 아웃에 기반한 추세 - 추적 전략. 출처 : Bolliger, J. (2002). Bollinger Bands에 Bollinger입니다. 뉴욕 : 맥그로 힐. 연구 목표 : 변동성 축소 패턴의 성능 검증. 명세 : 도표 1. 결과 : 도표 1-2. 거래 필터 : 변동성이 역사적으로 낮은 수준으로 떨어지면 변동성 축소 패턴이 확인됩니다 (설명 : 표 1). 무역 설정 : 긴 거래 : [i - 1] & gt; Upper_Band [i-1]. 짧은 거래 : Close [i - 1] & lt; Lower_Band [i-1]. 색인 : i.

현재 바. Trade Entry : Long Trades : 낙관적 인 설치 후 공개 매수. 짧은 거래 : 오픈시 판매가 곰 같은 설정 후 배치됩니다. 무역 출구 : 표 1. 포트폴리오 : 4 개의 주요 시장 부문 (상품, 통화, 이자율 및 주식 지수)의 42 개 선물 시장. 데이터 : 1980 년 이후 36 년. 테스트 플랫폼 : MATLAB®.

II. 감도 테스트.

모든 3-D 차트에는 Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, 최대 수익률, 수익성있는 거래 비율 및 평균에 대한 2 차원 등고선 차트가 이어집니다. Win / Avg. 손해율. 마지막 그림은 형평성 곡선의 감도를 보여줍니다.

테스트 된 변수 : Squeeze_Look_Back & amp; Squeeze_Memory (정의 : 표 1) :

그림 1 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, Commission & amp; Slippage : $ 0).

Std (MA_Length)는 MA_Length의 기간에 걸친 표준 편차입니다.

St_Dev는 표준 가격 편차에 포함될 표준 편차의 수입니다.

Upper_Band [i] = MA [i] + St_Dev * Std [i]

Lower_Band [i] = MA [i] - St_Dev * Std [i]

BandWidth [i] = (Upper_Band [i] - Lower_Band [i]) / MA [i]

짧은 거래 : Close [i - 1] & lt; Lower_Band [i-1].

Squeeze_Memory = [25, 1000], 단계 = 25;

짧은 거래 : 오픈에서의 매매는 약세로 설정됩니다.

Stop Loss Exit : ATR (ATR_Length)은 ATR_Length의 기간에 걸친 Average True Range입니다. ATR_Stop은 ATR의 배수 (ATR_Length)입니다. 긴 거래 : 매도 정지는 [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]에 있습니다. 짧은 거래 : 구매 정지는 [Entry + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]에 있습니다.

Squeeze_Memory = [25, 1000], 단계 = 25 bars.

ATR_Stop = 6 (ATR.

평균 True 범위)

표 1 | 명세 : 무역 전략.

III. 위원회 & amp; 미끄러 져.

테스트 된 변수 : Squeeze_Look_Back & amp; Squeeze_Memory (정의 : 표 1) :

그림 2 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, 커미션 & 슬리피 : $ 100 라운드 턴).

IV. 등급 : 변동성 압박 | 무역 전략.

변동성 축소 필터는 Bollinger Bands를 기반으로 한 단순 추세 추적 모델을 향상시키지 않습니다. 그림 1-2에서 볼 수 있습니다. Squeeze_Look_Back = 0 및 Squeeze_Memory = 1000 일 때 모든 거래는 필터링없이 수락됩니다.

CFTC 규칙 4.41 : 가상 또는 시뮬레이션 결과에는 특정 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리, 시뮬레이션 된 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미쳤거나 또는 과대 보상 될 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떤 계정이든 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 있다고 주장 할 수 없습니다.

위험 공개 : 미국 정부는 면책 조항을 요구합니다 | CFTC 규칙 4.41.

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