Dispersion Handel Optionen

Dispersion Trading Der hohe Unterschied zwischen der impliziten Volatilität der Indexoptionen und der anschließenden realisierten Volatilität ist eine bekannte Tatsache. Trades nutzen diesen Unterschied regelmäßig, indem sie Optionen mit konsekutiver Delta-Hedging verkaufen. Es ist jedoch eleganter, diese Risikoprämie zu nutzen - den Dispersionshandel. Der Dispersionshandel verwendet bekannte Tatsache, dass der Unterschied zwischen der impliziten und der realisierten Volatilität zwischen den Indexoptionen größer ist als zwischen der individuellen Aktienoption. Der Anleger könnte daher Optionen auf den Index verkaufen und einzelne Aktienoptionen kaufen. Dispersion Handel ist eine Art von Korrelation Handel als Trades sind in der Regel profitabel in einer Zeit, wenn die einzelnen Bestände sind nicht stark korreliert und Verluste Geld während Stressperioden, wenn Korrelation steigt. Grundlegende Handel könnte durch den Kauf von Optionen von Unternehmen mit hoher Glaubwürdigkeit Uneinigkeit (hohe Analysten39 Meinungsverschiedenheiten über Unternehmen39 Ergebnis) verbessert werden. Fundamental reason Academic Paper zeigt, dass Dispersion in Analysten-Prognosen ist stark im Zusammenhang mit impliziten Volatilität von Index-und Single-Name-Optionen. Die Forschung zeigt, dass Optionsüberschüsse die unterschiedliche Exposition gegenüber Unstimmigkeitsrisiken widerspiegeln. Investoren, die Optionen von Unternehmen kaufen, die anfälliger für Heterogenität im Glauben sind, werden im Gleichgewicht für dieses Risiko kompensiert. Volatilitätsrisikoprämien von Einzel - und Indexoptionen stellen eine Entschädigung für das diskrete Preisrisiko dar. Daher hängt die Volatilitätsrisikoprämie im Querschnitt der Optionen von der Größe der Glaubensheterogenität dieses Unternehmens und dem Konjunkturindikator ab. Als risikoneutrale Schiefe kann die Volatilitätsrisikoprämie für Indexoptionen je nach Größe der Meinungsverschiedenheit und der Unternehmensanteile größer oder kleiner sein. Einfache Trading-Strategie Das Anlageuniversum besteht aus Aktien des SP 100 Index. Trading-Fahrzeug sind Optionen auf Aktien aus diesem Index und Optionen auf Index selbst. Investor nutzt die Analystenprognosen des Ergebnisses je Aktie aus der Datenbank des Institutional Brokers Estimate Systems (I B E S) und berechnet für jedes Unternehmen die durchschnittliche absolute Differenz, die durch einen Indikator für die Ergebnisunsicherheit skaliert wird (siehe Seite 26 im Quellenverzeichnis für detaillierte Methodik). Jeden Monat sortiert der Anleger Aktien in Quintile basierend auf der Größe der Glaubensdisziplin. Er kauft Aktien mit der höchsten Glaubensdisziplin und verkauft den Index Put ist ein gleich gewichtetes Portfolio von 1-Monats-Index Put-Optionen mit Black-Scholes Deltas von -0,8 bis 0,2. Quelle Papier Buraschi, Trojani Vedolin: EQUILIBRIUM Index - und Einzel STOCK VOLATILITY Risikoaufschläge workspace. imperial. ac. uk öffentliche wp05.pdf Zusammenfassung riskmanagementlab: Writers of Indexoptionen verdienen hohe Renditen aufgrund einer signifikanten und hoher Volatilität Risikoprämie, aber Schriftsteller Der Optionen in den Aktienmärkten niedrigere Renditen erzielen. Unter Verwendung einer unvollständigen Informationswirtschaft entwickeln wir ein strukturelles Modell mit mehreren Assets, in denen die Agenten heterogene Überzeugungen über das Wachstum der Firmengrundlagen und einen Konjunkturindikator haben und die unterschiedlichen Volatilitätsrisikoprämien von Index - und Single-Stock-Optionen erklären. Der Keil zwischen Index und individueller Volatilitätsrisikoprämie wird vor allem durch eine Korrelationsrisikoprämie getrieben, die aufgrund folgender Modellmerkmale endogen auftritt: In einer vollen Informationswirtschaft mit unabhängigen Fundamentaldaten korrelieren Renditen allein aufgrund der Korrelation der einzelnen Aktie mit der (Diversifizierungseffekt). In unserer Wirtschaft wird die Aktienrendite-Korrelation endogen durch idiosynkratische und systemische (Konjunktur-) Meinungsverschiedenheit (Risiko-Sharing-Effekt) angetrieben. Wir zeigen, dass dieser Effekt den Diversifikationseffekt dominiert, außerdem ist er unabhängig von der Anzahl der Firmen und dem Anteil der Unternehmen am Gesamtmarkt. Im Gleichgewicht unterscheiden sich die Schiefe der einzelnen Bestände und der Index aufgrund einer Korrelationsrisikoprämie. Abhängig vom Anteil des Unternehmens am Gesamtmarkt und der Größe der Meinungsverschiedenheit über den Konjunkturzyklus kann die Schiefe des Indexes (in absoluten Werten) oder kleiner als derjenige einzelner Aktien variieren. Infolgedessen ist die Volatilitätsrisikoprämie des Index größer oder kleiner als die Einzelperson. Im Gleichgewicht wird diese unterschiedliche Exposition gegenüber Unstimmigkeitsrisiken im Querschnitt von Optionen und modellgebundenen Handelsstrategien, die Differenzen in der Meinungsverschiedenheit ausnutzen, erhebliche Überschussrenditen kompensieren. Wir testen die Modellvorhersagen in einem Satz von Panelregressionen, indem wir drei Datensätze von firmenspezifischen Informationen zu Analysten-Gewinnprognosen, Optionsdaten zu SP 100-Indexoptionen, Optionen auf alle Bestandteile und Aktienrenditen zusammenführen. Sortierung Aktien auf der Grundlage von Unterschieden in Überzeugungen, finden wir, dass Volatilität Trading-Strategien Ausnutzung verschiedener Forderungen zu Uneinigkeit Risiko in den Querschnitt der Optionen hohe Sharpe Ratios. Die Ergebnisse sind robust gegenüber verschiedenen Standard-Kontrollvariablen und Transaktionskosten und werden nicht von anderen Theorien unterteilt, die die Volatilitätsrisikoprämien erklären. Andere Papiere Driessen, Meanhout, Vilkov: Option-Implizite Korrelationen und der Preis von Korrelationsrisiko papers. ssrn SOL3 papers. cfmabstractid2359380 Abstract: durch umfangreiche Beweise Motiviert, dass die Aktienrück Korrelationen stochastischen werden wir analysieren, ob das Risiko einer Korrelation Veränderungen (betrifft die Diversifizierung Leistungen). Wir schlagen einen direkten und intuitiven Test vor, indem wir die Optionen-implizierten Korrelationen zwischen Aktienrenditen vergleichen (erhalten durch Kombinieren von Indexoptionspreisen mit Kursen von Optionen auf allen Indexkomponenten) mit realisierten Korrelationen. Unser sparsames Modell zeigt, dass die erhebliche Kluft zwischen den durchschnittlichen impliziten (39,5 für SP500 und 46,0 für DJ30) und den realisierten Korrelationen (32,5 und 35,5) ein direkter Beweis für eine große negative Korrelationsrisikoprämie ist. Die empirische Umsetzung unseres Modells zeigt auch, dass die Risikovorsorge der Indexvarianz auf den hohen Korrelationsrisikopreis zurückzuführen ist. Schließlich weisen wir darauf hin, dass Option-implizierte Korrelationen eine bemerkenswerte Vorhersagekraft für künftige Aktienrenditen aufweisen, die auch nach der Kontrolle für eine Reihe fundamentaler Marktrendite-Prädiktoren signifikant bleibt. Lisauskas: Dispersionshandel auf Deutschem Optionsmarkt arno. uvt. nl show. cgifid115343 Abstract: Seit der Veröffentlichung der Black-Scholes-Merton-Studie hat sich eine zunehmende Vielfalt an volatilitätsbezogenen Handelsstrategien entwickelt. In diesem Papier untersuchen wir eine der Dispersionsstrategien, die versucht, von der impliziten Volatilität des Index im Vergleich zu den impliziten Volatilitäten der einzelnen Bestandteile zu profitieren. Obgleich das primäre Ziel dieser Studie ist, zu ermitteln, ob es vom 3. November 2008 bis zum 10. Mai 2010 auf dem deutschen Optionsmarkt rentable Handelsmöglichkeiten gab, ist es auch interessant, zu prüfen, ob eine breit dokumentierte stilisierte Tatsache, die implizite Volatilität des Indexes bedeutet Im Durchschnitt tendenziell größer ist als die theoretische Volatilität des Index, die unter Verwendung implizierter Volatilitäten seiner Komponenten berechnet wird (Driessen, Maenhout und Vilkov (2006) ua), noch in Zeiten extremer Volatilität und Korrelation, die wir im Untersuchungszeitraum beobachten konnten. Auch berühren wir die Frage, was diese Diskrepanz verursacht (oder war). Carrasco: die Eigenschaften der Korrelation Gewerke Studium mpra. ub. uni-muenchen. de 22318 1 StudyingthePropertiesoftheCorrelationTrades. pdf Zusammenfassung: Diese Arbeit versucht, die Rentabilität der Dispersion Handelsstrategien zu erkunden. Wir beginnen mit der Prüfung der verschiedenen Methoden vorgeschlagen, um Preis-Varianz-Swaps. Wir haben ein Modell entwickelt, das erklärt, warum der Dispersionshandel entsteht und was die Haupttreiber sind. Nach einer Beschreibung unseres Modells implementieren wir einen Dispersionshandel im EuroStoxx 50. Wir analysieren das Profil einer systematischen Kurzstrategie eines Varianz-Swaps auf diesen Index, während die Bestandteile lang sind. Wir zeigen, dass es Sinn macht, Korrelation kurzfristig zu verkaufen. Wir diskutieren auch über den Zeitpunkt der Strategie und die künftigen Entwicklungen und Verbesserungen. Choi: Analyse und Entwicklung von Korrelation Arbitrage-Strategien auf Aktien erasmus-mundus. univ-paris1.fr fichiersetudiants 5007dissertation. pdf Abstract: Nach den zwei Jahren Studium im Bereich der Finanzmathematik an der Univ ersität Paris 1 hatte ich eine Chance, Arbeitet mit einem Asset-Management-Team als quantitative Analyst bei Lyxor Asset Management, Socit Gnrale in Paris, Frankreich. Meine erste Aufgabe war es, eine Analyse der Performance der Fonds auf verborgene Vermögenswerte zu entwickeln, bei denen die Schwerpunkte der Teams wie Volatility Swap, Variance Swap, Correlation Swap, Kovarianz Swap, Absolute Dispersion, Call on Absolute Dispersion (Palladium) liegen. Ziel war es, den Gewinn vorherzusehen und zu wissen, wann und wie die Vermögenswerte entsprechend den Marktbedingungen neu zugeordnet werden sollten. Insbesondere habe ich die Analyse durch VBA in Excel automatisiert. Zweitens hatte ich ein Forschungsprojekt zu Correlation-Trades, insbesondere mit Correlation Swaps und Dispersion Trades. Dieser Bericht soll die Forschung, die ich in diesem Thema durchgeführt habe, zusammenfassen. Lyxor profitiert von der Übernahme von Short-Positionen auf Dispersion Trades durch Varianz-Swaps, dank der Tatsache, dass empirisch die Index-Varianz in Bezug auf die Varianz der Komponenten reich ist. Allerdings kann eine Short-Position auf einem Dispersionshandel gleichbedeutend sein, eine Long-Position in Korrelation zu haben, im Falle eines Marktzusammenbruchs (oder einer Volatilitätsspitze), können wir einen Verlust in der Position haben. Ziel der Studie war es daher, eine effektive Absicherungsstrategie zu finden, die den Fonds unter ungünstigen Marktbedingungen schützen kann. Der Grundgedanke war die Anwendung der Tatsache, dass Dispersion Trades und Korrelation Swaps sind beide Möglichkeiten, um Exposition gegenüber Korrelation, aber mit unterschiedlichen Risikofaktoren. Während der Korrelationsaustausch eine reine Korrelationsexposition aufweist, hat der Handel mit Dispersionen sowohl die realisierten Volatilitäten als auch die Korrelation der Komponenten. Somit ist die implizierte Korrelation eines Dispersionshandels mit dem Risiko eines anderen Faktors oberhalb (empirisch, 10 Punkte) des Streiks des äquivalenten Korrelationsaustausches. Wenn wir also diese beiden Produkte nehmen und entgegengesetzte Positionen in beiden Positionen einnehmen, versuchen wir, einen Hedging-Effekt zu erreichen. Darüber hinaus suche ich für das optimale Gewicht der beiden Produkte in der Strategie, die uns die Rückkehr der PL, Volatilität der PL und Rendite-Risiko-Verhältnis unserer Präferenz gibt. Darüber hinaus habe ich getestet, wie sich diese Strategie in vergangenen Marktbedingungen (Backtest) und unter extrem bärischen Marktbedingungen (Stress-Test) entwickelt hätte. Faria, Kosowski: Die Korrelation Risikoprämie: Fälligkeitsstruktur und Absicherungs arno. uvt. nl show. cgifid135008 Abstract: Wie die jüngste Finanzkrise hat Vorteile Diversifizierung gezeigt kann plötzlich verdampfen, wenn unerwartet erhöhen Korrelationen. Wir analysieren alternative Maßnahmen des Korrelationsrisikos und deren Laufzeitstruktur auf der Basis von SP500-Korrelations-Swap-Quoten, synthetischen Korrelations-Swaps, die aus Optionspreisen und den CBOE Implied Correlation Indizes ermittelt wurden. Eine Analyse der unbedingten und bedingten Korrelationsabsicherungsstrategien zeigt, dass nur einige bedingte Korrelations-Hedging-Strategien einen Mehrwert schaffen. Unter den bedingten Hedge-Strategien Konditionierungsvariablen finden wir, dass die Höhe der Korrelationsrisikofaktor und Dispersion Handelsrenditen die besten Ergebnisse liefern, während die CBOE Implied Correlation Indizes schlecht ausführen. Maze: Dispersion Handel in Südafrika: eine Analyse der Wirtschaftlichkeit und einer Strategie Vergleich papers. ssrn SOL3 papers. cfmabstractid2398223 Abstract: Eine Dispersion Handel abgeschlossen wird, wenn ein Händler glaubt, dass die Bestandteile eines Index volatiler sein wird als der Index selbst. Der südafrikanische Derivatemarkt ist ziemlich fortgeschritten, aber es ist immer noch Erfahrungen Ineffizienzen und Dispersion Handel wurden bekannt, dass sie gut in ineffizienten Märkten. Dieses Papier untersucht den südafrikanischen Markt für Dispersionsmöglichkeiten und erforscht verschiedene Methoden der Ausführung dieser Trades. Der südafrikanische Markt zeigt positive Ergebnisse für Dispersion Handel, nämlich kurzfristige Reverse-Dispersion Handel. Call-Optionen und Cross-Sectional Volatility (CSV) Swaps werden ebenfalls getestet. CSV-Swaps waren schlecht, während Call-Optionen eine jährliche Rendite über dem Markt verzeichneten. Deng: Volatility Dispersion Trading papers. ssrn sol3 papers. cfmabstractid1156620 Abstract: Diese Papiere Studien eine Option Trading-Strategie bekannt als Dispersionsstrategie zu untersuchen, die scheinbare Risikoprämie für Lager Korrelationsrisiko im Optionsmarkt. Frühere Studien haben die Gewinne des Dispersionshandels auf die in Indexoptionen eingebettete Korrelationsrisikoprämie zurückgeführt. Die natürliche Alternative Hypothese argumentiert, dass die Rentabilität aus Option Markt Ineffizienz resultiert. Institutionelle Veränderungen im Optionsmarkt Ende 1999 und 2000 stellen ein natürliches Experiment dar, um zwischen diesen Hypothesen zu unterscheiden. Dies liefert Nachweise, die die Markt-Ineffizienz-Hypothese und die risikobasierte Hypothese unterstützen, da sich eine fundamentale Marktrisikoprämie nicht ändern sollte, wenn sich die Marktstruktur ändert. Verwandt durch Märkte: Dispersion Was ist Dispersion Dispersion ist ein statistischer Begriff, der die Größe des für eine bestimmte Variable erwarteten Wertebereichs beschreibt. In der Finanzierung wird Dispersion verwendet, um die Auswirkungen von Investoren - und Analystenglauben auf den Wertpapierhandel zu untersuchen und die Variabilität der Renditen einer bestimmten Handelsstrategie oder eines Investmentportfolios zu untersuchen. Sie wird oft als Maß für den Grad der Unsicherheit und damit das Risiko in Verbindung mit einem bestimmten Wertpapier - oder Anlageportfolio interpretiert. BREAKING DOWN Dispersion Zum Beispiel die bekannte Risikomessung, beta. Misst die Streuung einer Wertpapierrendite relativ zu einem bestimmten Benchmark oder Marktindex. Wenn die Dispersion größer ist als die des Benchmarks, dann wird das Instrument als risikoreicher angesehen als die Benchmark. Wenn die Dispersion geringer ist, dann wird angenommen, dass sie weniger riskant als die Benchmark ist. Beta wird in einem Bereich von positiv 1,0 bis negativ 1,0 gemessen. Ein Beta-Maß von positivem 1,0 zeigt die Investitionsbewegungen im Einklang mit der Benchmark an. Eine Beta von 0,0 bedeutet keine Korrelation, und eine Beta von negativem 1,0 zeigt eine entgegengesetzte Bewegung zur Benchmark. Zum Beispiel, wenn ein Investment-Portfolio eine Beta von 1,0 mit dem SP 500 als Benchmark hat, ist die Bewegung zwischen Portfolio und Benchmark nahezu identisch. Wenn der SP 500 ist bis 10, so ist das Portfolio. Bei einer negativen 1,0 Beta, wenn der SP 500 bis 10 ist, bewegt sich das Portfolio in das genaue Gegenteil mit einem negativen 10. Standardabweichung Standardabweichung ist eine weitere häufig verwendete Statistik für die Messung der Dispersion. Es ist eine einfache Möglichkeit, um eine Investition oder Portfolios Volatilität zu messen. Je niedriger die Standardabweichung, desto geringer die Volatilität. Beispielsweise weist ein Biotech-Bestand eine Standardabweichung von 20,0 mit einer durchschnittlichen Rendite von 10 auf. Ein Anleger sollte erwarten, dass der Preis der Investition 20 entweder positiv oder negativ von der durchschnittlichen Rendite abweicht. Theoretisch kann die Aktie im Wert von negativ 10 auf positiv 30 schwanken. Aktien weisen die höchste Standardabweichung auf, wobei Anleihen und Bargeld wesentlich niedrigere Maßnahmen haben. Sowohl Beta als auch Standardabweichung sind übliche Messungen, die verwendet werden, um die Dispersion eines Portfolios zu bestimmen, aber oft unabhängig voneinander arbeiten. Alpha ist eine Statistik, die risikoadjustierte Portfolios misst. Eine positive Zahl legt nahe, dass das Portfolio eine positive Rendite im Austausch für das Risiko erhalten sollte. Ein Portfolio mit übermäßigem Risiko und nicht immer eine ausreichende Rückkehr hat ein Alpha von 0 oder weniger. Alpha ist ein Instrument für Investoren, die den Erfolg eines Portfoliomanagers messen wollen. Ein Portfolio-Manager mit einem positiven Alpha zeigt eine bessere Rendite mit dem gleichen oder weniger Risiko als die Benchmark.