Читаем без скачивания Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров - РАЛЬФ РАЛЬФ ВИНС

С помощью нашей модели можно найти теоретическую цену для всех значений цен базового инструмента и времени, оставшегося до истечения срока. Таким образом, HPR для опциона является функцией не только цены базового инструмента, но и функцией времени, оставшегося до даты истечения опциона:

где f = тестируемое значение f;

S = текущая цена опциона;

Z(T, U - Y) = теоретическая цена опциона, когда цена базового инст­румента равна U - Y, а время, оставшееся до срока исте­чения, равно Т. Эту цену можно определить с помощью любой модели ценообразования, которую пользователь посчитает подходящей;

Р(Т, U) = 1-хвостая вероятность того, что цена базового инстру­мента равна U, когда время, оставшееся до истечения срока исполнения, равно Т. Это значение можно опреде­лить из любой формы распределения, которую пользова­тель посчитает подходящей;

Y = разность между арифметическим математическим ожи­данием базового инструмента (согласно уравнению (5.10)) и текущей ценой.

С помощью этой формулы можно рассчитать HPR (взвешенное по вероятности результата) по сделке с опционом, при условии, что через время Т цена базового инструмента будет равна U. В данном уравнении переменная Т представляет собой долю года (выражен­ную десятичной дробью), оставшуюся до истечения срока опциона. Поэтому на дату истечения Т = 0. Если до истечения срока остается один год, то Т = 1. Пере­менная Z(T, U - Y) зависит от модели ценообразования, которую вы используете. Единственная переменная, которую вам надо рассчитать, — это Р(Т, U), т.е. веро­ятность того, что базовый инструмент будет равен U при заданном Т (т.е. времени, оставшемся до конца действия опциона). Если использовать модель Блэка-Шоулса или модель товарных опционов Блэка, то можно рассчитать Р(Т, U) следующим образом:

если U < или = О:

если U > Q:

где U = рассматриваемая цена;

Q = текущая цена базового инструмента;

V= годовая волатильность базового инструмента;

Е=доля года, выраженная десятичной дробью, прошедшая с тех пор, когда опцион был приобретен;

N() = функция нормального распределения (уравнение (3.21));

ln() = функция натурального логарифма.

В итоге мы получим взвешенное по вероятности HPR для каждого исхода. Возможен широкий диапазон результатов, но, к сожалению, эти результаты не непрерывны. Например, время до истечения срока не задается непрерывной функцией. До истече­ния срока всегда остается целое число; то же верно и для цены базового инструмента. Если цена акции равна, например, 35, а минимальное изменение цены равно 1/8, то между 30 и 40 находится 81 возможное значение. Зная время, через которое мы собираемся продать опцион, можно рассчитать взвешенные по вероятности HPR для всех возможных цен на этот рыночный день. В нормальном распределении вероятности 99,73% всех результатов попада­ют в интервал трех стандартных отклонений от среднего, которое в нашем случае является текущей ценой базового инструмента. Поэтому нам необходимо рассчи­тать HPR для определенного рыночного дня и каждой дискретной цены между - 3 и + 3 стандартными отклонениями. Можно использовать 4, 5, 6 или больше стан­дартных отклонений, но ответ от этого не станет значительно точнее. Не следует также сокращать ценовое окно до 2 или 1 стандартного отклонения. Выбор 3 стандартньк отклонений, конечно, не является твердым правилом, но в боль­шинстве случаев оно приемлемо. Если мы используем модель Блэка-Шоулса или модель опционов на фьючер­сы Блэка, то можно узнать, какому изменению цены базового инструмента U со­ответствует 1 стандартное отклонение:

где U = текущая цена базового инструмента;

V = годовая волатильность базового инструмента;

Т = доля года, выраженная десятичной дробью, прошедшая с тех пор. когда опцион был приобретен;

ЕХР() = экспоненциальная функция.

Отметьте, что стандартное отклонение является функцией времени, прошедшего с момента открытия позиции.

Для точки, которая на Х стандартных отклонений выше текущей цены базово­го инструмента, получаем:

Для точки, которая на Х стандартных отклонений ниже текущей цены базового инструмента, получаем:

где U =текущая цена базового инструмента;

V =годовая волатильность базового инструмента;

Т =доля года, выраженная десятичной дробью, прошедшая с тех пор, когда опцион был приобретен;

EXPQ = экспоненциальная функция;

Х =число стандартных отклонений от среднего, для которых вы хо­ тите определить вероятности.

Далее следует описание процедуры поиска оптимального f для данного опциона.

Шаг 1. Решите, закроете ли вы позицию по опциону в какой-то конкрет­ный день. Если нет, тогда в дальнейших расчетах используйте дату ис­течения срока опциона.

Шаг 2. Определите, сколько дней вы будете удерживать позицию. Затем преобразуйте это число дней в долю года, выраженную десятичной дробью.

Шаг 3. Для дня из шага 1 рассчитайте точки, которые находятся между +3 и -3 стандартными отклонениями.

Шаг 4. Преобразуйте диапазоны цен из шага 3 в дискретные значения. Другими словами, используя приращения по 1 тику, определите все возможные цены диапазона, включая крайние значения.

Шаг 5. Для каждого из полученных результатов рассчитайте Z(T, U - Y) и Р(Т, U), то есть рассчитайте теоретическую цену опциона, а также ве­роятность того, что базовый инструмент к рассматриваемым датам будет равен определенной цене.

Шаг 6. После того, как вы выполните шаг 5, у вас будут все входные данные, необходимые для расчета взвешенного по вероятности HPR.

где f = тестируемое значение f;

S = текущая цена опциона;

Z(T, U - Y) = теоретическая цена опциона, когда цена базового инст­румента равна U - Y, а время, оставшееся до срока исте­чения, равно Т. Эту цену можно определить с помощью любой модели ценообразования, которую пользователь посчитает подходящей;

Р(Т, U) = 1-хвостая вероятность того, что цена базового инстру­мента равна U, когда время, оставшееся до истечения срока исполнения, равно Т. Это значение можно опре­делить из любой формы распределения, которую пользователь посчитает подходящей;

Y = разность между арифметическим математическим ожиданием базового инструмента (согласно уравнению (5.10)) и текущей ценой.

Необходимо отметить, что форма распределения, используемого для Р(Т, U), не обязательно должна быть такой же, как и в модели ценообразования, применяе­мой для определения значений Z(T, U - Y). Например, вы используете модель фондовых опционов Блэка-Шоулса для определения значений Z(T, U - Y). Эта модель предполагает логарифмически нормальное распределение изменений цены, однако для определения соответствующего Р(Т, U) вы можете использовать другую форму распределения.

Шаг 7. Теперь мы можем начать поиск оптимального f с помощью метода итераций, перебирая все возможные значения f между 0 и 1, или с по­мощью метода параболической интерполяции, или любого другого одномерного алгоритма поиска. Подставляя тестируемые значения f в HPR (у вас уже есть HPR для каждого из возможных приращений цены между + 3 и - 3 стандартными отклонениями на дату истечения срока или указанную дату выхода), вы можете найти среднее геомет­рическое для данного тестируемого значения f. Для этого надо пере­множить все HPR, и полученное произведение возвести в степень единицы, деленной на сумма вероятностей:

поэтому

где G(f, T) = среднее геометрическое HPR для данного тестируемого зна­чения f;

f = тестируемое значение f;

S = текущая цена опциона;

Z(T, U - Y) = теоретическая цена опциона, когда цена базового инстру­мента равна U - Y, а время, оставшееся до срока истечения, равно Т. Эту цену можно определить с помощью любой мо­дели ценообразования, которую пользователь посчитает подходящей;

Р(Т, U) = вероятность того, что базовый инструмент равен U, когда вре­мя, оставшееся до истечения срока исполнения, равно Т. Это значение можно определить из любой формы распределения, которую пользователь посчитает подходящей;

Y = разность между арифметическим математическим ожидани­ем базового инструмента (согласно уравнению (5.10)) и теку­щей ценой.

Значение f, которое в результате даст наибольшее среднее геометрическое, явля­ется оптимальным.

Мы можем оптимизировать f, определив оптимальную дату выхода. Другими словами, мы можем найти значение оптимального f для данного опциона на каж­дый день между текущим днем и днем истечения. Запишем оптимальные f и сред­ние геометрические для каждой указанной даты выхода. Когда мы завершим эту процедуру, мы сможем найти ту дату выхода, которая даст наивысшее среднее гео­метрическое. Таким образом, мы получим день, когда должны выйти из позиции по опциону для того, чтобы математическое ожидание было наивысшим (т.е. среднее геометрическое было наивысшим). Мы также узнаем, какое оптимальное количество контрактов следует купить.