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Análisis del riesgo de las carteras de opciones y mixtas

Actualmente estoy trabajando en un modelo de análisis de riesgo que se centra principalmente en carteras de opciones, pero que probablemente se ampliará más adelante para cubrir carteras mixtas (opciones, acciones, bonos, futuros, etc...). Se utilizará a un nivel no profesional pero avanzado para identificar los riesgos sobreponderados y mostrar cómo las posiciones propuestas afectarían al equilibrio de riesgo de la cartera.

El objetivo es poder mostrar claramente los riesgos en una serie de escenarios: movimiento del mercado hacia arriba/hacia abajo, corrección a la baja (con choque del IV), choques de símbolos individuales, etc.

Quiero poder mostrar el efecto de los riesgos sobre el rendimiento de la cartera y también sobre los griegos y el perfil de riesgo resultante.

Los métodos básicos de análisis de carteras, como la ponderación beta y los modelos VaR, parecen ser muy limitados y no tienen ningún concepto de cambio de IV ni de los efectos de los choques de volatilidad. Podría mezclar algunos modelos diferentes, pero sigo necesitando los modelos básicos subyacentes para hacerlo.

¿Podría alguien ofrecer algunas sugerencias sobre un marco de modelización de riesgos o incluso técnicas de análisis específicas que puedan utilizarse en las simulaciones para obtener los resultados que necesito? En este momento, estoy buscando pero no encuentro nada que se aplique directamente. Sería muy conveniente contar con alguna orientación.

Nota: entiendo muy bien los modelos de fijación de precios de las opciones, así que esa no es la parte que estoy buscando. Necesito un modelo que me permita entender y predecir cómo cambiará el IV durante los períodos de estrés del mercado para poder alimentar los modelos de precios.

Actualización (20/12/2016)

Espero poder aclarar lo que estoy buscando. Los modelos con los que estoy acostumbrado a trabajar se centran en los riesgos asociados a los movimientos de los precios de las acciones, pero las carteras que estoy tratando de modelar se construyen principalmente a partir de Opciones posiciones.

Esto añade una nueva dimensión a la modelización del riesgo que me gustaría conocer.

Si el mercado pierde un 5% de su valor, puedo estimar con seguridad lo que ocurriría con los valores de los activos subyacentes. A continuación, utilizando un modelo de fijación de precios, puedo determinar cuáles serían los nuevos valores de las opciones.

El problema radica en que una caída repentina del 5% en el precio tendría un efecto dramático en el IV de las opciones. Si no se tiene en cuenta esto, el modelo carece de valor.

¿Existen buenos modelos para determinar cuál sería el cambio en el IV basado en algún tipo de choque en el mercado? ¿Cómo se determina el IV resultante debido a la incertidumbre creada por la perturbación del mercado?

Sin este aspecto, la mayoría de los modelos de riesgo son efectivamente inútiles para una cartera de opciones.

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Oksana Puntos 21

No estoy seguro de dónde radica exactamente tu problema, pero por supuesto puedes aplicar las técnicas de riesgo habituales:

  1. identificar sus factores de riesgo (como los precios de las acciones y el vol. implícito, las curvas de rendimiento, los diferenciales de crédito, ...)

  2. Calcule su medida de riesgo, ya sea VaR o ES. Si tiene factores de riesgo no estándar, la forma más fácil de hacerlo es, en mi opinión, mediante una simulación histórica. Necesitas un historial de todos tus factores de riesgo y aplicar todos los movimientos diarios históricos a tu cartera. Si tu horizonte de riesgo es mucho más largo que un día, necesitas corregir el efecto de theta.

  3. Complemente su medida de riesgo con pruebas de estrés y análisis de escenarios para captar los efectos no lineales y controlar los escenarios catastróficos. Aunque podría hacer su cálculo de VaR en aproximación lineal, utilizando sólo sensibilidades, aquí querrá ser más preciso para capturar los efectos no lineales. Si realmente lo quieres, puedes asignar una probabilidad a tus escenarios y agregarlos a una sola medida de riesgo también, pero la utilidad de eso es limitada en mi opinión.

Si quiere ser realmente sofisticado con su análisis de escenarios, este documento podría ser de su interés: https://www.bis.org/publ/ecsc07c.pdf

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David Rickman Puntos 2787

Es una pregunta grande y abierta. Sólo voy a lanzar 2 pensamientos.

Quizá le interese conocer el método SPAN de la Bolsa Mercantil de Chicago (CME) para el cálculo del margen de las carteras de opciones. Considera el efecto de 16 combinaciones específicas de movimientos de precio y vol ("precio a la baja, vol a la baja", "precio a la baja, vol a la alza", etc.) sobre el valor de la cartera. Oficialmente el propósito es puramente el cálculo del margen requerido, pero es algo interesante como usuario mirar estos 16 números y entender en qué escenario(s) tienes más pérdidas. Es un buen resumen de lo que podría hacer la cartera a corto plazo. Se podría generalizar o adaptar de varias maneras.

Además, ya que está interesado en los cambios del IV, yo miraría sin duda a Vega, tanto para la cartera en su conjunto como para los tramos de vencimiento específicos ("corto plazo", "medio plazo", etc.) o los meses de vencimiento individuales. Estar familiarizado con los cambios pasados en la estructura de plazos de la vol ayudará a poner estas Vegas en contexto.

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nasty pasty Puntos 692

En realidad, me interesa más desde la otra perspectiva. Si tenemos un choque de precios, ¿cuál es el cambio probable de IV que afectará a la fijación de precios de las opciones?

Si utiliza Python, le recomiendo la biblioteca Mibian ( http://code.mibian.net/ ).

Puede simular un choque de precios aumentando el parámetro de volatilidad (que es la volatilidad HISTÓRICA en este caso) y el precio subyacente.

A partir de aquí, si quiere jugar con el impacto de la volatilidad IMPLÍCITA, puede trabajar hacia atrás cambiando los parámetros del precio de la opción de compra/venta. Esto devolverá el IV.

Desgraciadamente, el IV es un derivado del sentimiento del mercado, por lo que es difícil de predecir y utilizar en el análisis cuantitativo.

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MikeyWard Puntos 131

Veo esto editado y bumped así que aquí es una respuesta moderna.

  1. Necesitas datos históricos. Buenos datos.
  2. Convierta los precios en vols implícitos (necesita dividendos, tipos de interés y un buen tasador de opciones americanas con dividendos en efectivo) y un buen reloj (hace tictac más rápido cuando los mercados están abiertos)
  3. Convertir las superficies fijas de la huelga en dinero fijo (o delta) y tenor
  4. Regresar los cambios en esa superficie "flotante" frente a los movimientos puntuales
  5. Es posible que desee reducir la dimensión del problema mediante ajustes paramétricos (SABR, SVI)
  6. Puede que quieras mirar la idea del "ratio de pegajosidad de la inclinación (SSR)" de Bergomi como punto de partida.
  7. El PO buscaba "no profesional pero avanzado" - eso es difícil de encontrar. Incluso, aparte de los costes de los datos, el análisis suele ser pesado y especializado.

De este modo, se obtiene una reactividad del vol. al contado en la que se puede confiar y se obtiene una predicción de los precios de las opciones. Sin embargo, lo que se hace con esto tampoco está cubierto por la teoría estándar de la cartera. Un libro de opciones a menudo va a ser sesgado y de cola gorda, incluso si usted piensa que los precios de los activos de entrada son gaussianos.

Prácticamente toda la teoría de carteras se rompe en el caso del mundo real de los pagos de las opciones convexas aplicadas a una dinámica subyacente no gaussiana. Si alguien está interesado, le recomiendo que consulte los ratios de Sharpe ajustados para la asimetría y la curtosis. Una de las primeras fuentes es https://econpapers.repec.org/paper/rdgicmadp/icma-dp2006-10.htm

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