Ssylka

Почему волатильность опционов так сильно меняется и как это учесть?

На рынке опционов волатильность — ключевой фактор, определяющий их стоимость. Вопреки классическим моделям, она не является постоянной, демонстрируя «улыбку волатильности», когда опционы с ценой исполнения (страйком) далеко от текущей рыночной цены базового актива имеют более высокую волатильность, чем «околоденежные» опционы. Это связано с опасениями инвесторов перед резкими ценовыми скачками и необходимостью хеджировать риски. Кроме того, волатильность имеет склонность возвращаться к среднему значению и группироваться, когда периоды высокой волатильности чередуются с периодами спокойствия.
Почему волатильность опционов так сильно меняется и как это учесть?
Изображение носит иллюстративный характер

Модели стохастической волатильности, такие как Хестона и SABR, пытаются учесть эту динамику. Модель Хестона хорошо описывает возврат волатильности к среднему, но требует значительных вычислительных ресурсов. Она описывает изменения цены актива и волатильности через стохастические дифференциальные уравнения, где волатильность колеблется случайным образом, но стремится к некоторому среднему значению. Это позволяет более реалистично моделировать рыночную динамику, чем простая модель Блэка-Шоулза.

SABR (Stochastic Alpha, Beta, Rho), в свою очередь, часто используется для моделей форвардных контрактов, опционов на облигации и валютных пар. Она обладает преимуществом в виде приближённых формул для расчета подразумеваемой волатильности, что делает её более удобной при работе с большими объемами данных. Модель SABR может достаточно точно воспроизводить наблюдаемую улыбку волатильности. Однако, неправильная калибровка параметра beta, который влияет на форму распределения базового актива, может привести к искажению результатов.

Обе модели находят применение в маркет-мейкинге, риск-менеджменте и алготрейдинге, позволяя точнее оценивать опционы и управлять рисками. Правильный выбор модели, а также точная калибровка — важные факторы, позволяющие адекватно отразить рыночные процессы. В частности, модель SABR показывает лучшую точность при работе с крипто-опционами на коротких сроках.


Новое на сайте

18663Масштабная кампания ShadyPanda заразила миллионы браузеров через официальные обновления 18662Как помидорные бои и персонажи Pixar помогают лидерам превратить корпоративную культуру 18661Как астероид 2024 YR4 стал первой исторической проверкой системы планетарной защиты и... 18660Агентные ИИ-браузеры как троянский конь новой эры кибербезопасности 18659Многовековая история изучения приливов от античных гипотез до синтеза Исаака Ньютона 18658Как выглядела защита от солнца римских легионеров в Египте 1600 лет назад? 18657Хакеры ToddyCat обновили арсенал для тотального взлома Outlook и Microsoft 365 18656Асимметрия безопасности: почему многомиллионные вложения в инструменты детекции не... 18655Как безопасно использовать репозитории Chocolatey и Winget, не подвергая инфраструктуру... 18654Масштабная утечка конфиденциальных данных через популярные онлайн-форматеры кода 18653Как расширение списка жертв взлома Gainsight связано с запуском вымогателя ShinySp1d3r 18652Как расширение Crypto Copilot незаметно похищает средства пользователей Solana на... 18651Как обновление политик безопасности Microsoft Entra ID в 2026 году искоренит атаки 18650Архитектурная уязвимость Microsoft Teams позволяет хакерам отключать защиту Defender 18649Вторая волна червеобразной атаки Shai-Hulud прорвала защиту экосистем npm и Maven