Re: [情報] 履約價與到期日的獲利機率,s&p500回測
※ 引述《daze (一期一會)》之銘言:
: 一般常會看到的圖,at-the-money options的 Time value 跟時間的關係
: 大概長這樣:
: https://i.imgur.com/U9Yu3t3.png
: 如果我持有前半段時間,在 Theta 暴增之前就賣掉
: 就能減少 Theta Decay
: 但是,這個圖繪製的假設是 ceteris paribus
: 在時間經過時,股價都保持不變
: 一開始是 at-the-money,時間經過後仍然 at-the-money
: 但事實上,股價隨時都在波動
: 買的當下 ATM 的選擇權,隔天可能就會變成 OTM 或 ITM
: 選擇權的 time value 的減少速度,是路徑決定的
: 如果固定波動率等參數
: stochastic 生成股價的路徑: https://i.imgur.com/OBvQKV4.png
: 並用 Black-Scholes 模型定價
: 圖其實會長這樣: https://i.imgur.com/MC4IaFV.png
: 圖中的較粗黑線是路徑的平均值
: 平常看到的那條線,則是 time value 的上限
: 所有實際的路徑,都會落在那條線的下方
話說,有一個常見的選擇權策略,Poor man's covered call
買長到期日的買權,賣短到期日的買權
這個策略不見得完全不可行
但很多人採取這個策略是基於一個誤解
以為短到期日的買權 Theta Decay 比較快,長到期日的買權 Theta Decay 比較慢
誤以為長期採取這個策略,平均來說可以賺到 Theta Decay 的差
===
假設某人買入90天到期ATM買權,賣出30天到期ATM買權
30天後會怎麼樣呢?
由於這兩隻選擇權的intrinsic value永遠相等,互相抵銷
我們只需要觀察 Time value隨時間的變化
https://i.imgur.com/uGWgUit.png
買入的90天到期買權,會落在A點
賣出的30天到期買權,會落在C點
30天過後
原本的30天到期買權,時間價值歸0,會從C點移動到D點
原本的90天到期買權,則會從A點移動到落在 B' ~ B'' 之間的某個未知的點
但平均的期望值則會落在紅線與粗黑線相交的B點
長期來說,在對未來走勢沒有看法的情況下,這個策略的期望值是賺錢的嗎?
Probably not.
--
So stand by your glasses steady,
Here’s good luck to the man in the sky,
Here’s a toast to the dead already,
Three cheers for the next man to die.
--
PMCC買入買權那一支腳,用的是ITM,delta>0.9,內含
價值極大,時間價值極小。
我們可以透過加上 Vertical spread 把 ITM 或 OTM 的 leg 還原到 ATM 的 basecase 比如說 spot 100,不考慮配息跟利率 Sell 110 call(30 DTE) + Buy 90 call(90 DTE) 可以轉換成 Sell 110 call(30 DTE) + Buy 100 call(30 DTE)
#Verticalspread 1 Sell 100 call(30 DTE) + Buy 100 call(90 DTE)
#Calendarspread Sell 100 call(90 DTE) + Buy 90 call(90 DTE)
#Verticalspread 2 兩隻 Vertical spread 都是 Bull call vertical spread 如果你是猜 Bull call vertical spread 會賺錢 可以只交易 Vertical spread 的部分 不見得要拿 Calendar spread 的部分 反之,如果對走勢沒有特定看法 那 Vertical spread 的部分不預期會賺錢 Calendar spread 的部分也不預期會賺錢 => 就算把3個leg加起來,結論仍然是不預期會賺錢
新年快樂!
???,好的,了解您的個性了
我不會再留言了
感謝分享,釐清了觀念,幫助很大。
另外這個模型應該只適用在價平吧?不知道有無價外、深價外
的模型能一併供參考。
你是說買長天期價外,賣同strike的短天期嗎? 如果 Implied volitility 跟 Realized volitility 相同 股價波動為常態分佈 期望值接近0 但價平時,整體呈現 negative skewness 往價外移動,整體的 skewness 會漸漸偏向 positive skewness === 舉例來說 假設spot 100,volitility 20%,利率0,配息0 假設股價波動為常態分佈 120 call(90DTE) 的價格約 0.147 120 call(60DTE) 的價格約 0.0397 價差 0.107 long 120 call(90DTE),short 120 call(60DTE) 放上 30 天,減掉原本的 0.107 distribution 如圖:
https://i.imgur.com/sLeZ4Ks.png
呈現 positive skewness 大部分小於0,會賠錢 只有很少數會大賺 long 110 call(90DTE),short 110 call(60DTE) 放上30天,distribution 如圖:
https://i.imgur.com/IsdNlfD.png
呈現 positive skewness,但沒有那麼強烈 long 100 call(90DTE),short 100 call(60DTE) 放上30天,distribution 如圖:
https://i.imgur.com/wDRsbaH.png
呈現 negative skewness
感謝分享~
BTW,近來的研究,大多不再只使用常態分佈了。不過我隨便算算
,用常態分佈純粹是貪圖方便。
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推 ezfree: daze大,所以如果做賣方OTM option,要賺較多的Theta dec 11/16 08:55 → ezfree: ay,反而應該持有0.25~0.125年的DTE,是這樣嗎? 11/16 08:55 Not really. 如果你想設定一個不管新的市場資訊 固定時間賣出與買回的策略10
話說...雖然很多書跟網站都這麼說,但這個觀念其實不太正確。 一般常會看到的圖,at-the-money options的 Time value 跟時間的關係 大概長這樣: 很多人看了這個圖,就會得到一個想法:2
首Po本篇引用國外文章(原文連結放在最後),利用歷史數據分析,試著提供履約價和到期日「量化」與「圖形化」的簡易理解。 進行回測分析的指標是S&P500 ETF,美股代號SPY,分析方法是買入SPY的買權(buy SPY call ),並細分不同履約價與不同到期日,然後歸納總結各種履約價與到期日的盈虧表現。各項假設如下: 回測期間: 2005年1月到2018年12月,這段期間包含2009年金融風暴市場衰退期,故對牛熊市場都能有平均解釋力。 履約價設定:
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