Dynamic volatility trading strategies

Strategi Perdagangan Volatilitas Dinamis di Pasar Opsi Mata Uang Mengutip artikel ini sebagai: Guo, D. Tinjauan Riset Derivatif (2000) 4: 133. doi: 10.1023A: 1009638225908 Volatilitas bersyarat nilai tukar dapat diprediksi menggunakan model GARCH atau tersirat Volatilitas yang diekstraksi dari opsi mata uang. Makalah ini menyelidiki apakah prediksi ini bermakna secara ekonomi dalam strategi perdagangan yang dirancang hanya untuk menimbulkan risiko volatilitas perdagangan. Pertama, artikel ini memberikan bukti baru mengenai masalah kandungan informasi dari volatilitas tersirat dan volatilitas GARCH dalam meramalkan varians masa depan. Dalam dunia buatan tanpa biaya transaksi, strat perdagangan delta-netral dan straddle menyebabkan keuntungan positif yang signifikan, terlepas dari metode prediksi volatilitas yang digunakan. Secara khusus, agen yang menggunakan metode Regresi Volatilitas Sasaran Tersedianya (ISVR) menghasilkan keuntungan yang lebih besar daripada agen yang menggunakan metode GARCH. Kedua, ini menunjukkan bahwa pasar opsi mata uang efisien secara informasi. Setelah memperhitungkan biaya transaksi, yang diasumsikan sama dengan satu persen dari harga opsi, laba yang diobservasi tidak jauh berbeda dari nol pada kebanyakan strategi perdagangan. Akhirnya, strategi yang ditawarkan ini memiliki rasio Sharpe yang lebih tinggi dan korelasi yang lebih rendah dengan beberapa kelas aset utama. Akibatnya, dana lindung nilai dan investor institusi yang mencari metode investasi pasar alternatif dapat menggunakan perdagangan volatilitas untuk meningkatkan profil pengembalian risiko portofolio mereka melalui diversifikasi. Tersirat volatilitas model GARCH model delta straddle-hedge trading C32 Versi revisi ini dipublikasikan secara online pada bulan November 2006 dengan koreksi Tanggal Penutupan. Referensi Baillie, R. dan T. Bollerslev. (1989). Pesan dalam Nilai Tukar Harian: Kisah Bersyarat-Variasi, Jurnal Bisnis dan Statistik Ekonomi 7, 297306. CrossRef Google Scholar Barone-Adesi, G. and R. Whaley. (1987). Pendekatan Analitik Efisien Nilai Opsi Amerika, Jurnal Keuangan 42, 301320. CrossRef Google Scholar Black, F. dan M. Scholes. (1973). Harga Opsi dan Kewajiban Perusahaan, Jurnal Ekonomi Politik 81, 637659. CrossRef Google Scholar Bodurtha, J. dan G. Courtadon. (1987). Pengujian Model Harga Opsi Amerika di Pasar Opsi Mata Uang Asing, Jurnal Analisis Keuangan dan Kuantitatif 22, 153167. CrossRef Google Scholar Bollerslev, T. (1986). Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Jurnal Ekonometrika 51, 307327. CrossRef Google Scholar Bollerslev, T. dan J. Wooldridge. (1992). Quasi Maximum Likelihood Estimation and Inference in Dynamic Model with Time Varying Covariances, Econometric Reviews 11, 143172. Google Scholar Dickey, D. dan W. Fuller. (1979). Distribusi Estimator untuk Seri Waktu Autoregresif dengan Unit Root, Journal of American Statistical Association 74, 427431. CrossRef Google Scholar Duan, J.-C. (1994). Teori Unified Option Pricing dengan Volatilitas Stokastik dari GARCH ke Difusi, manuskrip, Universitas McGill. Engle, R. F. (1982). Heteroskedastisitas Bersyarat Autoregresif Dengan Estimasi Variansi Inflasi Inggris, Econometrica 50, 9871008. CrossRef Google Scholar Engle, R. A. Kane, dan J. Noh. (1997). Index-Option Pricing Dengan Volatilitas Stokastik dan Nilai Prakiraan Varian yang Akurat, Review Penelitian Derivatif 1, 139157. CrossRef Google Scholar Fund, W. dan D. A. Hsieh. (1997). Karakteristik Empiris Strategi Perdagangan Dinamis: Kasus Hedge Funds, Tinjauan Studi Keuangan 10, 275302. CrossRef Google Scholar Galai, D. (1977). Pengujian Efisiensi Pasar dan Pilihan Dewan Chicago Exchange, Jurnal Bisnis 50, 167197. CrossRef Google Scholar Guo, D. (1996). Kekuatan Prediktif StochasticVariance Tersirat dari Opsi Mata Uang, Journal of Futures Markets 16, 915942. CrossRef Google Scholar Harvey, C. R. and R. Whaley. (1992). Prediksi Pasar Volatilitas dan Efisiensi Indeks Opsi S amp P 100, Jurnal Ekonomi Finansial 31, 4373. CrossRef Google Scholar Heston, S. (1993). Solusi Tutup untuk Pilihan dengan Volatilitas Stokastik, Tinjauan Studi Keuangan 6, 327343. CrossRef Google Scholar Hull, J. dan A. White. (1987a). Harga Opsi pada Aset dengan Volatilitas Stokastik, Jurnal Keuangan 42, 281300. CrossRef Google Scholar Hull, J. dan A. White. (1987b). Melindungi Risiko dari Menulis Pilihan Mata Uang Asing, Jurnal Uang dan Keuangan Internasional 6, 131152. CrossRef Google Scholar Hsieh, D. A. (1988). Properti Statistik Nilai Tukar Mata Uang Asing: 1974-1983, Jurnal Ekonomi Internasional 24, 129145. CrossRef Google Scholar Hsieh, D. A. (1989). Pemodelan Heteroscedasticity dalam Nilai Tukar Mata Uang Harian, Jurnal Bisnis dan Statistik Ekonomi 7, 307317. CrossRef Google Scholar Lamoureux, C G. dan W. D. Lastrapes. (1993). Peramalan Variance Return Saham: Menuju Pemahaman tentang Volatilitas Terstima Stochastic, Kajian Finacial 6, 293326. CrossRef Google Scholar Liang, B. (1998). Tentang Kinerja Hedge Funds, working paper, Case Western Reserve University. Melino, A. dan S. Turnbull. (1990). Harga Opsi Mata Uang Asing dengan Volatilitas Stokastik, Jurnal Ekonometrika 45, 739. CrossRef Google Scholar Phillips, S. M. dan C. W. Smith. (1980). Biaya Perdagangan untuk Pilihan Terdaftar: Implikasi Efisiensi Pasar, Jurnal Ekonomi Keuangan 8, 179201. CrossRef Google Scholar Shastri, K. dan K. Tandon. (1986). Penilaian Pilihan Mata Uang Asing: Beberapa Tes Empiris Jurnal Analisis Keuangan dan Kuantitatif 21, 144160. Google Scholar Sharpe, W. F. (1992). Alokasi Aset: Pengukuran Gaya Manajemen dan Kinerja, Jurnal Manajemen Portofolio 18, 719. CrossRef Google Scholar Whaley, R. (1982). Penilaian American Call Options pada Dividen-Membayar Saham: Tes Empiris, Jurnal Ekonomi Keuangan 10, 2958. CrossRef Google Scholar Wiggins, J. B. (1987). Nilai Opsi Berdasarkan Volatilitas Stokastik: Estimasi Teori dan Empiris, Jurnal Ekonomi Keuangan 19, 351372. CrossRef Google Scholar Informasi hak cipta Kluwer Academic Publishers 2000 Penulis dan Afiliasi Dajiang Guo 1 2 1. Pusat Grup Zurich Financial Service New York USA 2. Institute for Policy Analisis Universitas Toronto Toronto Kanada Tentang artikel ini Strategi Operasional Volatilitas Dinamis di Pasar Opsi Mata Uang Mengutip artikel ini sebagai: Guo, D. Tinjauan Riset Derivatif (2000) 4: 133. doi: 10.1023A: 1009638225908 Volatilitas bersyarat nilai tukar mata uang asing Dapat diprediksi menggunakan model GARCH atau volatilitas tersirat yang diambil dari opsi mata uang. Makalah ini menyelidiki apakah prediksi ini bermakna secara ekonomi dalam strategi perdagangan yang dirancang hanya untuk menimbulkan risiko volatilitas perdagangan. Pertama, artikel ini memberikan bukti baru mengenai masalah kandungan informasi dari volatilitas tersirat dan volatilitas GARCH dalam meramalkan varians masa depan. Dalam dunia buatan tanpa biaya transaksi, strat perdagangan delta-netral dan straddle menyebabkan keuntungan positif yang signifikan, terlepas dari metode prediksi volatilitas yang digunakan. Secara khusus, agen yang menggunakan metode Regresi Volatilitas Sasaran Tersedianya (ISVR) menghasilkan keuntungan yang lebih besar daripada agen yang menggunakan metode GARCH. Kedua, ini menunjukkan bahwa pasar opsi mata uang efisien secara informasi. Setelah memperhitungkan biaya transaksi, yang diasumsikan sama dengan satu persen dari harga opsi, laba yang diobservasi tidak jauh berbeda dari nol pada kebanyakan strategi perdagangan. Akhirnya, strategi yang ditawarkan ini memiliki rasio Sharpe yang lebih tinggi dan korelasi yang lebih rendah dengan beberapa kelas aset utama. Akibatnya, dana lindung nilai dan investor institusi yang mencari metode investasi pasar alternatif dapat menggunakan perdagangan volatilitas untuk meningkatkan profil pengembalian risiko portofolio mereka melalui diversifikasi. Tersirat volatilitas model GARCH model delta straddle-hedge trading C32 Versi revisi ini dipublikasikan secara online pada bulan November 2006 dengan koreksi Tanggal Penutupan. Referensi Baillie, R. dan T. Bollerslev. (1989). Pesan dalam Nilai Tukar Harian: Kisah Bersyarat-Variasi, Jurnal Bisnis dan Statistik Ekonomi 7, 297306. CrossRef Google Scholar Barone-Adesi, G. and R. Whaley. (1987). Pendekatan Analitik Efisien Nilai Opsi Amerika, Jurnal Keuangan 42, 301320. CrossRef Google Scholar Black, F. dan M. Scholes. (1973). Harga Opsi dan Kewajiban Perusahaan, Jurnal Ekonomi Politik 81, 637659. CrossRef Google Scholar Bodurtha, J. dan G. Courtadon. (1987). Pengujian Model Harga Opsi Amerika di Pasar Opsi Mata Uang Asing, Jurnal Analisis Keuangan dan Kuantitatif 22, 153167. CrossRef Google Scholar Bollerslev, T. (1986). Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Jurnal Ekonometrika 51, 307327. CrossRef Google Scholar Bollerslev, T. dan J. Wooldridge. (1992). Quasi Maximum Likelihood Estimation and Inference in Dynamic Model with Time Varying Covariances, Econometric Reviews 11, 143172. Google Scholar Dickey, D. dan W. Fuller. (1979). Distribusi Estimator untuk Seri Waktu Autoregresif dengan Unit Root, Journal of American Statistical Association 74, 427431. CrossRef Google Scholar Duan, J.-C. (1994). Teori Unified Option Pricing dengan Volatilitas Stokastik dari GARCH ke Difusi, manuskrip, Universitas McGill. Engle, R. F. (1982). Heteroskedastisitas Bersyarat Autoregresif Dengan Estimasi Variansi Inflasi Inggris, Econometrica 50, 9871008. CrossRef Google Scholar Engle, R. A. Kane, dan J. Noh. (1997). Index-Option Pricing Dengan Volatilitas Stokastik dan Nilai Prakiraan Varian yang Akurat, Review Penelitian Derivatif 1, 139157. CrossRef Google Scholar Fund, W. dan D. A. Hsieh. (1997). Karakteristik Empiris Strategi Perdagangan Dinamis: Kasus Hedge Funds, Tinjauan Studi Keuangan 10, 275302. CrossRef Google Scholar Galai, D. (1977). Pengujian Efisiensi Pasar dan Pilihan Dewan Chicago Exchange, Jurnal Bisnis 50, 167197. CrossRef Google Scholar Guo, D. (1996). Kekuatan Prediktif StochasticVariance Tersirat dari Opsi Mata Uang, Journal of Futures Markets 16, 915942. CrossRef Google Scholar Harvey, C. R. and R. Whaley. (1992). Prediksi Pasar Volatilitas dan Efisiensi Indeks Opsi S amp P 100, Jurnal Ekonomi Finansial 31, 4373. CrossRef Google Scholar Heston, S. (1993). Solusi Tutup untuk Pilihan dengan Volatilitas Stokastik, Tinjauan Studi Keuangan 6, 327343. CrossRef Google Scholar Hull, J. dan A. White. (1987a). Harga Opsi pada Aset dengan Volatilitas Stokastik, Jurnal Keuangan 42, 281300. CrossRef Google Scholar Hull, J. dan A. White. (1987b). Melindungi Risiko dari Menulis Pilihan Mata Uang Asing, Jurnal Uang dan Keuangan Internasional 6, 131152. CrossRef Google Scholar Hsieh, D. A. (1988). Properti Statistik Nilai Tukar Mata Uang Asing: 1974-1983, Jurnal Ekonomi Internasional 24, 129145. CrossRef Google Scholar Hsieh, D. A. (1989). Pemodelan Heteroscedasticity dalam Nilai Tukar Mata Uang Harian, Jurnal Bisnis dan Statistik Ekonomi 7, 307317. CrossRef Google Scholar Lamoureux, C G. dan W. D. Lastrapes. (1993). Peramalan Variance Return Saham: Menuju Pemahaman tentang Volatilitas Terstima Stochastic, Kajian Finacial 6, 293326. CrossRef Google Scholar Liang, B. (1998). Tentang Kinerja Hedge Funds, working paper, Case Western Reserve University. Melino, A. dan S. Turnbull. (1990). Harga Opsi Mata Uang Asing dengan Volatilitas Stokastik, Jurnal Ekonometrika 45, 739. CrossRef Google Scholar Phillips, S. M. dan C. W. Smith. (1980). Biaya Perdagangan untuk Pilihan Terdaftar: Implikasi Efisiensi Pasar, Jurnal Ekonomi Keuangan 8, 179201. CrossRef Google Scholar Shastri, K. dan K. Tandon. (1986). Penilaian Pilihan Mata Uang Asing: Beberapa Tes Empiris Jurnal Analisis Keuangan dan Kuantitatif 21, 144160. Google Scholar Sharpe, W. F. (1992). Alokasi Aset: Pengukuran Gaya Manajemen dan Kinerja, Jurnal Manajemen Portofolio 18, 719. CrossRef Google Scholar Whaley, R. (1982). Penilaian American Call Options pada Dividen-Membayar Saham: Tes Empiris, Jurnal Ekonomi Keuangan 10, 2958. CrossRef Google Scholar Wiggins, J. B. (1987). Nilai Opsi Berdasarkan Volatilitas Stokastik: Estimasi Teori dan Empiris, Jurnal Ekonomi Keuangan 19, 351372. CrossRef Google Scholar Informasi hak cipta Kluwer Academic Publishers 2000 Penulis dan Afiliasi Dajiang Guo 1 2 1. Pusat Grup Zurich Financial Service New York USA 2. Institute for Policy Analisis Jaringan Toronto Toronto Kanada Tentang artikel ini Strategi Perdagangan Bermasalah dengan ETX ETF ETX VX ETFs ETNs atau ETNs Digunakan untuk mengeksploitasi volatilitas Exchange-traded notes (ETN) yang dibuat untuk melacak indeks VIX memiliki masalah dengan yield roll membuat mereka menantang untuk perdagangan jangka pendek. Dan benar-benar berisiko untuk melakukan investasi. Tapi mengingat gerakan directional mereka, nampaknya merupakan ide bagus untuk terus mengeksplorasi potensi penggunaannya. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang risikonya, baca The Risks of Volatility ETNs: Insiden Terbaru dan Isu yang Mendasari). Di 8220Easy Volatility Investing8221 Tony Cooper menemukan bukti yang menunjukkan bahwa pedagang dapat menemukan strategi perdagangan volatilitas yang diterapkan pada ETN yang menarik dapat bermanfaat bagi manajemen portofolio. Dia mengeksplorasi riskreward dari lima strategi perdagangan volatilitas termasuk buy-and-hold sederhana, momentum harga. Futures roll yield capture, volatilitas risk premium capture dan dynamic hedging yang menerapkan strategi ke empat VIX exchange-traded notes (ETN): iPath SampP 500 VIX Futures Jangka Pendek ETN (VXX) VelocityShares Daily Inverse VIX ETN Jangka Pendek (XIV) iPath Futec Futeco (VXZ) VelocityShares Harian Inverse VIX Jangka Menengah ETN (ZIV) Selama beberapa dekade, satu-satunya cara untuk berinvestasi dalam volatilitas adalah melalui opsi perdagangan, futures, atau varians swaps. Namun dalam beberapa tahun terakhir sejumlah volatile related exchange traded Funds (ETFs) dan Exchange Traded Notes (ETNs) telah diluncurkan yang membuat perdagangan volatilitas dapat diakses oleh investor ritel dan manajer investasi tanpa perlu mengakses pasar berjangka. Tujuan kami adalah menyusun strategi perdagangan dengan menggunakan dokumen them. We di mana hasil volatilitas berasal, membersihkan beberapa kesalahpahaman dalam prosesnya. Kemudian kami menggambarkan lima strategi berbeda yang akan menarik bagi investor yang berbeda. Empat dari strategi tersebut sederhana untuk dideskripsikan dan diimplementasikan. Semua strategi memiliki tingkat pengembalian yang luar biasa dengan rasio Sharpe tinggi dan korelasi rendah dengan SampP5821708 dalam beberapa kasus korelasi negatif. Pengembalian tampaknya terlalu bagus untuk menjadi kenyataan seperti memungut 100 tagihan di depan alat pengatur uap sehingga kami memiliki diskusi terperinci mengenai risiko dan sifat pengatur uap. Kami menggambarkan bagaimana strategi ini dapat digabungkan ke dalam portofolio yang ada untuk mengurangi portofolio. Risiko terutama pada saat krisis. Mereka memiliki keterpaparan positif terhadap pasar selama masa-masa sulit dan paparan negatif selama masa-masa sulit. Sayangnya mereka tidak selalu memberikan keuntungan absolut dan sekaligus mengurangi penarikan portofolio bersih, mereka dapat memiliki penarikan yang signifikan. Namun, kami menyarankan bahwa 60 ekuitas tradisional, 40 portofolio obligasi harus disesuaikan dengan 55 ekuitas, 35 obligasi, dan 10 volatilitas.