¿Cómo podría calcular la probabilidad de ser eliminado?

Question

El año pasado llevé a cabo una estrategia de opciones medianamente estúpida/ingenua.

Se trataba de elegir entre 10 y 15 empresas al azar, y luego establecer diferenciales de crédito de venta en cada una de ellas, con un vencimiento de 1 a 2 semanas. Daba prioridad a los activos subyacentes de alto volumen y de primera clase.

Saldría de la operación con un beneficio del 60% o una pérdida del 100%. Si el subyacente fuera 1 DTE, entonces lo dejaría correr para obtener ese dulce, dulce decaimiento de theta del último día.

Por término medio, obtenía una rentabilidad del 10% al 20% semanalmente. En mi peor semana perdí un 40%.

Terminé el año 2019 con una subida del 3000% con respecto al inicio.

Tanto por suerte como por desgracia, tuve un procedimiento médico que necesitaba financiar en 2020. Saqué todo mi dinero del mercado para financiarlo. Si hubiera seguido con esta estrategia, con toda seguridad me habría hundido, dada la reciente agitación del mercado.

Mi pregunta es: ¿hay alguna forma de calcular la probabilidad de ser diezmado por una estrategia como ésta? Si conociera todo el valor intrínseco y extrínseco de sus opciones -los griegos, etc. -- ¿hay una manera de obtener una probabilidad de diezmar en una hoja de cálculo o algoritmo?

Esta pregunta es más bien un divertido ejercicio de modelización, más que algo que yo emplearía realmente.

Es probable que utilice una estrategia como esta cuando volvamos a tener un mercado alcista fuerte, sólo pensé que esto podría ser una forma de ocuparme mientras me siento al margen.

Answer 1

Diría que has llevado una estrategia de opciones medianamente inteligente porque:

• No estabas persiguiendo la prima desnuda (la pierna larga evitó el desastre)

• Su marco temporal era muy corto (dos semanas), por lo que el decaimiento de theta era alto y se aceleraba

• Tenías reglas de salida

Aparte de lo anterior, la razón por la que tuvo éxito fue que, en su mayor parte, 2019 fue un año de tendencia alcista. Los diferenciales de crédito alcistas van bien en ese tipo de entorno. La razón secundaria es que elegiste subyacentes de calidad que cooperaron (los Blue Chips tienden a seguir al mercado) y elegiste pocos perros que se fueron a la mierda. De lo contrario, no lo habrías hecho tan bien.

Para sobrevivir a un riesgo de cola como el de este año, sería necesario poseer una delta negativa:

• Podría conseguirlo con una mezcla de posiciones alcistas y bajistas.
• Podrías relacionar tus spreads, comprando ligeramente más puts largas que cortas.
• Podrías defender las posiciones, rodando las puts largas hacia abajo y con cada rodada, aumentar ligeramente el número de puts largas, convirtiendo la posición en un backspread. Esto funcionó bastante bien en marzo, aunque el aumento masivo de la volatilidad implícita lo hizo más difícil a finales de mes.
• Podría pasar de verticales alcistas a bajistas debido a las condiciones del mercado, pero esto es mucho más fácil de decir que de hacer, dada la velocidad de la bajada de marzo.
• Podría comprar algunas opciones de venta de índices OTM como cobertura global.

En cuanto a la última, debido a la subida del mercado, durante los últimos años he comprado verticales SPY LEAP de un año o más con la parte larga 10% OTM y la parte corta 20% OTM como cobertura de la cartera. El coste ha sido de aproximadamente el 1,5% del capital. Con algunas salidas y entradas de la pata corta durante el año, el coste total se redujo a menos del 1%. A pesar de ello, ha sido una pérdida total de dinero en 2018 y 2019.

Su objetivo era cubrir una parte de mi exposición a la renta variable a largo plazo. Hacia el final del año, el tramo corto tiende a ser casi inútil y lo cubro, terminando con opciones de venta largas deterioradas. Varios meses antes de que expiren (antes de los últimos meses acelerados de la decadencia de theta), las enrollo en la nueva vertical de protección del año siguiente. No hace falta decir que esas opciones de venta largas se han amortizado bastante bien este año, reduciendo masivamente mis pérdidas de capital.

Según la respuesta de RWP, se podría profundizar en el análisis estadístico y obtener una probabilidad precisa basada en algún periodo de datos históricos. Es sólo mi opinión, pero creo que eso es un poco absurdo porque se basa en datos de meses anteriores y a un evento de riesgo de cola como marzo no le importa su número de probabilidad. Su supervivencia se basará en la elección de la(s) estrategia(s) que he enumerado anteriormente, así como en su capacidad para gestionar y ajustar sus posiciones o cerrarlas para reducir sus pérdidas (gestión activa del riesgo).

Por último, algunos sugieren que la delta de una opción proporciona una aproximación poco precisa de la probabilidad de que la opción termine ITM. La probabilidad de toque es aproximadamente el doble. No soy muy partidario de esto porque la volatilidad implícita afecta a la delta, más aún cuando es OTM, por lo que dicho número de probabilidad puede fluctuar significativamente. ¿Es un número aproximado? Sí. Exacto. Creo que no.

Answer 2

La respuesta es sí. Hay una manera de estimar esto y hacer ese tipo de estimaciones para las carteras que pueden incluir posiciones de opciones es una gran parte de lo que hacen los programadores/comerciantes/gestores de riesgo en los bancos, empresas de comercio e instituciones financieras.

Parece interesado, pero entienda que esto puede estar por encima de sus posibilidades. Si es así, entonces sugeriría tal vez algunos cursos en línea que indican que al terminar serás capaz de calcular el VaR de una cartera. Eso no es exactamente lo que quieres, pero se acerca lo suficiente como para que si puedes hacer eso entonces deberías ser capaz de hacer lo que describo a continuación...

En primer lugar, necesita una matriz de covarianza para sus acciones utilizando, por ejemplo, los últimos 3 meses de datos. Debe "reducir" la matriz de covarianza para que sea "peor" para su cartera, ya que las correlaciones tienden a 1 en una caída (busque la matriz de covarianza reducida). Si las posiciones tienen un tiempo relativamente corto hasta el vencimiento y una pérdida y ganancia limitadas, puede realizar simulaciones y observar los resultados para fijar el precio de sus opciones al vencimiento y ver cómo es la distribución de los rendimientos. Es decir, no hay que hacer matemáticas de opciones para valorarlas antes del vencimiento.

En cuanto a la aplicación: Python es genial y no te arrepentirás de aprenderlo. Sin embargo, esto es mucho en base a lo que estoy escuchando de ti, pero dijiste que estás acostado, así que... ¡diviértete! Y comprueba el intercambio de pilas quant.