С практикующими трейдерами на опционном рынке хотелось бы пообщаться на тему сложных математических моделей. Сейчас известно несколько моделей, которые могут найти применение на практике. Например, модель Бруно Дюпире(
http://www.globalriskguard.com/resources/deriv/pric_hedg_with_smile.pdf), stochastic vol model, local vol, модель хестона итд. Какие из них видите наиболее эффективными к примеру для использования на фортсе? Использует ли кто-нибудь методы эконометрики(Garch-и) в построении улыбок? Насколько это эффективно? Если у вас имеется модельный трейдинг, то насколько модель устойчива, есть ли проблемы с подгонкой параметров и производите ли переоптимизации модели в сложные периоды(рост волы, падение волы)? Какие программные средства используете для своих вычислений? Если не секрет программными продуктами какой компании пользуетесь или сами разрабатываете софт?
Немного про свою торговлю. В модельном трейдинге я для себя нашёл пока одну единственную модель stochastic vol, которую согласуя с некоторыми расчётами, использую для построения смайла. Описание модели здесь
http://www.amazon.com/Volatility-Surface-Practitioners-Guide-Finance/dp/0471792519
Я маркет мейкер в случае арбитража смайла и торговли волой. Я сам для себя(при помощи сторонних программистов) разработал софт, который выплняет нехитрую задачу высчитывает IV как параметр по блэку и котирует по заданной мною IV. По какой воле котировать я нахожу в другой программе — и это есть модель. По сути я имею forecast по воле на коротком промежутке, а сама вола всегда ищется как параметр по блэку. Пока моделинг отдельно от маркетмейкера. Скажу, что это не основная моя стратегия. Сейчас я нахожусь в стадии тестирования на небольшом сайзе. Поэтому и требуется некоторое общение. Моё творческое мышление требует поделиться мыслями с себе подобными измученными интегралами опционщиками).
Математика для Хестона сложная и медленная.
Поэтому пишу софт для CUDA.
По поводу общения, это сложно мне кажется, в силу достаточно чувствительной информации ( ну вы понимаете, да ).
А так, общие моменты конечно можно по обсуждать.
На хвостах значения дополнительно фильтрую, чтобы отсеять неадекватные значения.
— наличие погрешностей и допущений в любой модели и
— абсолютное безразличие факт. положения вещей к абстрактным моделям.
Отсюда вопрос:
Так может быть арбитраж между фактическим и фактическим более надежен чем между фактическим и модельным?
И если ответ «да», то может быть стоит поискать в первом и забыть про второе, в том числе потому что увеличение сложностей и ресурсоемкости задачи во втором случае приводит к увеличению кол-ва ошибок?
Если же ответ «нет», то насколько второй путь выгоднее/прибыльнее с учетом больших затрат и сложностей вычислений?
Как то так справедливо мыслить?
Кто-нибудь пытался сравнивать эти два подхода? Что получилось?
Сложность задачи неуклонно ведёт к увеличению ошибок и погрешностей, но без большого числа параметров мы не сможем найти адекватной модели для той же stochastic vol.
Необходимость модели заключается в том, что нам нужно знать «прогноз погоды», а если нет модели нет и прогноза.
1. Для начала дайте пжл определение маркетного и модельного смайла.
В моем понимании:
— маркетный — это какой-то зиг-заг построенный по ластам, бидам или офферам
— модельный — это посчитанная с помощь какой-то модели линия
Именно поэтому, имхо, это сравнение модели и факта.
2. Тут Ваше мнение о моделях(какие они должны быть и зачем они) расходитсяс моим и, например, с мнением Кирилла Ильинского www.lektorium.tv/lecture/?id=13792.
3. Прогноз в классическом смысле — это зависимость одного от другого (иногда еще и во времени), т.е. попросту функция. Модель какой зависимости, чего и от чего Вы хотите построить? И зачем Вам знание этой зависимости? Как планируете применить результаты модели?
По 1-му пункту не согласен. Маркетный зигзаг извлекаемый из модели блэка, уже является частью модели с которой можно работать.
И «да», каждый вынесет из обсуждения своё, но из обсуждения.
Сама модель подразумевает несколько степеней свободы(a,b,sig, rho,m). Они подгоняются под реальность методом левенберга, либо методом ньютона. Получается улыбка аппроксимирующая биржевую. Вот и всё)
Я думаю тут интересней обсудить то как каждый использует модель конкретно. Кто-то дельту по ней считает, кто-то волой торгует, кто-то календари итд. Вопрос о применимости моделей и их практического использования. Если у кого то есть секреты, то эти секреты кроются в расчётах. А то как применять модели, думаю ничего секретного в этом нет.
а в гарчах улыбка разве сидит?
так, вот — а для чего вам эти сложные модели?
для автоматизации собственной торговли, из чисто научного интереса, для чего то ещё?
просто(ИМХО) биржа маржу и лимиты считает всё равно по своёй модели и как говорится против лома нет приёма )
если нет другого лома…
т.е. не кроме какого-то извратного арбитража мне лично не приходит на ум как это можно использовать?
если кто поделится мыслями буду рад поддержать беседу )
Сейчас я думаю, что модель вообще не нужна.
Модель предполагает, что
1 IV справедлива для некой схемы движения баз.актива.
2 Выводит схему движения баз.актива из улыбки.
Но суть в том, что п.1. неверен. (Могу доказать!)
Инвесторы не нейтральны к риску, в цене дальних страйков сидит страховка. Какая справедливая цена каско? Стоимость страховки может оценить только рынок.