Estratégia de negociação de kurtose
9.6 Trocas de Kurtosis.
Uma estratégia de negociação de curtose supostamente explora as diferenças na curtose de duas distribuições, comprando opções na faixa de preços de exercício onde elas estão subvalorizadas e vendendo opções na faixa de preços de exercício, quando elas estão superfaturadas. Mais especificamente, se o SPD implícito tiver mais curtose do que a série temporal SPD, ou seja, kurt () kurt (), nós vendemos toda a gama de strikes de puts FOTM, compramos toda a gama de strikes de NOTM puts, vendemos toda a gama de greves de ATM coloca e compra, compra a gama inteira de greves de chamadas de NOTM e vende a gama inteira de greves de chamadas de FOTM (comércio de K). Por outro lado, se o SPD implícito tem menos curtose do que a densidade de séries temporais, ie kurt () kurt (), iniciamos o comércio K comprando toda a gama de greves de puts FOTM, vendendo toda a gama de greves de NOTM puts, comprando toda a gama de greves de chamadas e chamadas de ATM, vendendo toda a gama de greves de chamadas NOTM e comprando toda a gama de greves de chamadas FOTM. Em ambos os casos, mantemos as opções até a expiração.
Kurtosis mede a gordura das caudas de uma distribuição. Para uma distribuição normal, temos. Diz-se que uma distribuição é leptocúrtica e tem cauda mais gorda que a distribuição normal. Em geral, quanto maior, mais gordos são as caudas. Novamente, consideramos as fórmulas de precificação de opções (9.6) e (9.7) e as razões acima, usando a massa de probabilidade para determinar as regiões de moneyness onde compramos ou vendemos opções. Observe a Figura 7.14 para uma situação em que a densidade implícita tem mais curtose do que a densidade de séries temporais que aciona uma negociação K.
Para formar uma idéia da exposição da estratégia K no vencimento, começamos mais uma vez com um portfólio simplificado contendo dois puts curtos com dinheiro e, um longo tempo com dinheiro, duas chamadas curtas com dinheiro e uma longa ligação com dinheiro. A Figura 9.7 revela que esse portfólio inevitavelmente leva a um resultado negativo na maturidade, independentemente do movimento do subjacente.
Deveríamos ser capazes de comprar toda a gama de greves, como sugere a regra de negociação K, a carteira é dada na Tabela 9.3, FOTM-NOTM-ATM-K, obtemos um perfil de payoff (Figura 9.8) que é bastante semelhante ao da Figura 9.7. De fato, a função payoff se parece com a versão 'suave' da Figura 9.7.
Alterar o número de chamadas longas e chamadas nas regiões NOTM pode produzir um resultado positivo. Configurar o portfólio dado na Tabela 9.3, NOTM-K, resulta em uma função de payoff mostrada na Figura 9.9. É bastante intuitivo que quanto mais posições longas o portfólio contiver, mais positivo será o retorno. Por outro lado, se adicionarmos ao portfólio FOTM short puts e chamar o payoff diminuiria nas regiões FOTM.
Como conclusão, podemos afirmar que a função payoff pode ter formas bastante diferentes, dependendo muito das opções específicas do portfólio. Se for possível implementar a regra de negociação K como proposta, o resultado é negativo. Mas pode acontecer que a função de pagamento seja positiva no caso de mais opções NOTM (posições longas) estarem disponíveis do que as opções FOTM ou ATM (posições curtas).
Para investigar o desempenho dos negócios de curtose, K e K, procedemos da mesma maneira que para o comércio de assimetria. O fluxo de caixa líquido total do comércio de K, aplicado quando kurt () kurt (), é fortemente positivo (EUR).
Como os perfis de payoff dos números 9.7 e 9.8 já sugeriam, todas as carteiras geram fluxos de caixa negativos na expiração (veja a barra magenta na Figura 9.10). Em contraste com isso, o fluxo de caixa no início é sempre positivo. Dado o fluxo de caixa líquido total positivo, podemos afirmar que o comércio K ganha seu lucro em. Olhando para a evolução do DAX mostrada na Figura 9.11, entendemos por que o retorno das carteiras criadas nos meses de abril, maio e nos meses de novembro a junho é relativamente mais negativo do que nas carteiras de junho a outubro e novembro para Junho . A razão é que o DAX está subindo ou descendo nos primeiros meses e permanece dentro de um intervalo quase horizontal de cotações para os últimos meses (veja o perfil de payoff descrito na Figura 9.8). Em julho, nenhum portfólio foi configurado desde kurt () kurt ().
O que teria acontecido se tivéssemos implementado o comércio K sem conhecer os dois SPD's? Novamente, a resposta a esta questão só pode ser indicada devido às raras ocorrências de períodos em que kurt () kurt (). Contrariamente ao comércio de S, a comparação de densidade teria filtrado um fluxo de caixa líquido fortemente negativo que teria sido gerado por um portfólio criado em julho. Mas o significado desse recurso é novamente incerto.
Sobre o comércio K só pode ser dito que, sem uma comparação SPD, teria obtido grandes perdas. O comércio de K aplicado como proposto não pode ser avaliado completamente desde que houve apenas um período em que kurt () kurt ().
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Distribuição para alta curtose.
Você pode, por favor, informar qual distribuição seguir quando sua assimetria é 0,28 e o valor de curtose é 51. Como ela é leptocúrtica e positivamente distorcida eu gostaria de ajustar a distribuição e também queria calcular o valor da distribuição a cada vez que "t" para distribuição normal.
Essa pode ser uma pergunta um tanto difícil de responder, dado que o contexto pode gerar distribuições diferentes. No entanto, acho que você poderia tentar encaixar a melhor distribuição de forma algorítmica. Por exemplo, ultimamente encontrei este pacote na troca de arquivos Matlab:
Encontrar a melhor distribuição que se ajusta ao link de dados.
(.) É aí que entra o allfitdist de Mike. O Statistics Toolbox suporta uma longa lista de distribuições, incluindo distribuições paramétricas e não paramétricas. O allfitdist ajusta todas as distribuições paramétricas válidas aos dados e os ordena usando uma métrica que você pode usar para comparar a qualidade do ajuste. (.)
Espero que isso ajude. Deixe-me saber se funcionou para você!
Eu acho que a melhor resposta é testar diferentes distribuições com o seu conjunto de dados específico e ver qual se ajusta melhor aos dados. A assimetria e a curtose são apenas uma pequena informação, ainda há muitas informações que não sabemos e não teremos sem que os dados sejam colocados à nossa frente.
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1: 1, C-5/7. Galaxy Apts., Sec-3,
CBD Belapur, Navi Mumbai-400 614.
A-3, S-1, Claremont Court de Navin,
76, Nelson Manickam Road,
Aminjikarai, Chennai-600 029.
&cópia de; Direitos autorais 2016 Kurtosis Analytics & amp; Assessores. Todos os direitos reservados.
Disclamer: Este material foi preparado pela Kurtosis Analytics & Advisors para uso apenas pelo destinatário pretendido. Caso você não seja um destinatário pretendido ou você tenha recebido este material erroneamente, você deverá devolvê-lo imediatamente à Kurtosis Analytics & Advisors ou levá-lo ao seu conhecimento, e a Kurtosis Analytics & Advisors não será responsável por qualquer ato ou omissão com base em confiança por você sobre qualquer coisa declarada neste material. A Kurtosis Analytics & Advisors fornece apenas conselhos não vinculativos e este documento não é e não deve ser considerado como recomendação de investimento vinculativo ou como uma recomendação em relação a qualquer segurança ou curso de ação específico ou uma garantia de qualquer retorno garantido. As opiniões aqui expressas são opiniões atuais a partir da data que aparece apenas neste material e estão sujeitas a alterações sem aviso prévio. No caso de qualquer uma das hipóteses usadas aqui não se mostrar verdadeira, os resultados provavelmente variam substancialmente. Todos os investimentos implicam riscos. Não há garantia de que as estratégias ou metodologias de investimento aqui declaradas ou as recomendações de investimento alcançarão os resultados desejados em todas as condições de mercado. Nenhuma representação está sendo feita de que quaisquer valores mobiliários, produto ou estratégia terão ou poderão obter lucros, perdas ou resultados similares aos discutidos, se houver. Nenhuma parte deste documento pode ser reproduzida de qualquer maneira, no todo ou em parte, sem a permissão prévia por escrito da Kurtosis Analytics & Advisors. Este material é fornecido com o entendimento de que você tomará sua própria decisão independente com relação a qualquer curso de ação relacionado e com relação a se tal curso de ação é apropriado ou apropriado com base em seu próprio julgamento e avaliação e que você é capaz de compreender e avaliar os méritos de um curso de ação. A Kurtosis Analytics & Advisors não pretende e não fornece serviços fiscais, contábeis, atuariais, de registros, legais, corretores / revendedores ou quaisquer serviços relacionados. A Kurtosis Analytics & Advisors não terá qualquer responsabilidade por quaisquer danos de qualquer espécie relacionados a este material. Ao aceitar este material, você reconhece, compreende e aceita o que precede.
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Tag: Kurtosis.
Investimento à prova de falhas.
Como os mercados continuam a fazer novos máximos em um cenário de participação e volume de negócios cada vez menores, os investidores têm razões legítimas para se preocupar com as perspectivas para o restante de 2016 e além, mesmo sem considerar a miríade de riscos econômicos e geopolíticos que agora confrontam o mercado. Economias dos EUA e global. Contra esse pano de fundo, & # 8230;
O que gerentes de riqueza e escritórios familiares precisam entender sobre investimentos alternativos.
A mais recente pesquisa da Morningstar fornece um retrato interessante do estado do mercado de alternativas. Em 2013, pelo terceiro ano consecutivo, as alternativas líquidas foram a categoria de mais rápido crescimento de fundos mútuos, atraindo fluxos totalizando US $ 95,6 bilhões. As subcategorias que mais crescem são os fundos de ações de curto prazo (que crescem mais de 80% em 2013), títulos não tradicionais (n ° 8230);
Análise Quantitativa de Caudas Gordas & # 8211; JonathanKinlay.
Nessa análise quantitativa, exploro como, partindo do pressuposto de uma distribuição gaussiana estável em um processo de retornos, evoluímos para um sistema que exibe todas as características de dados empíricos do mercado, principalmente momentos dependentes do tempo, altos níveis de curtose e gordura caudas. Como se constata, a única suposição adicional que alguém precisa para & # 8230;
Market Timing no índice S & # 0; P 500 usando as previsões de volatilidade.
Para ilustrar algumas das possibilidades desta abordagem, construímos uma estratégia de timing de mercado simples na qual uma posição foi tomada no índice S & P P 500 ou em T-Bills de 90 dias, dependendo de uma previsão ex-ante positiva retorna do modelo de regressão logit (e usando uma janela de expansão para estimar o coeficiente de desvio). Assumimos que a posição é mantida por 30 dias e rebalanceada no final de cada período. Neste teste, não fazemos nenhuma provisão para impacto no mercado ou custos de transação.
Previsibilidade da volatilidade no índice S & # 038; P500.
Ecoando os resultados da pesquisa empírica paralela, este estudo aponta para a conclusão de que a volatilidade histórica realizada acrescenta pouco ao poder explicativo das previsões de volatilidade implícita. No entanto, uma característica intrigante das previsões de volatilidade implícita é o seu persistente viés de alta. Como resultado, os modelos de previsão que usam dados históricos de alta frequência podem ter uma vantagem sobre as previsões de volatilidade implícita na previsão da direção da volatilidade futura realizada. A capacidade de cronometrar o mercado prevendo corretamente sua direção em aproximadamente 62% do tempo parece oferecer o potencial de gerar retornos anormais por meio de uma simples estratégia de comprar e vender no dinheiro, e delta-protegendo as posições resultantes diariamente. até a expiração, mesmo depois de permitir transações realistas e custos de hedge.
Oscilador de curtose.
O Kurtosis é um indicador de sentimento de mercado. Agindo como um oscilador, reflete a tendência do preço.
A curtose é construída a partir de três partes diferentes. O Kurtosis, o Fast Kurtosis (FK) e o Fast / Slow Kurtosis (FSK).
É a média da diferença de uma média móvel rápida (período 3 por padrão) suavizada por um período exponencial de 66 períodos. Este resultado é novamente medido por outros 3 períodos SMA (FSK one).
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Nenhuma informação neste site é um conselho de investimento ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. A negociação pode expô-lo ao risco de perda maior do que os seus depósitos e só é adequado para investidores experientes que tenham meios financeiros suficientes para assumir tal risco.
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Oscilador de curtose.
O Kurtosis é um indicador de sentimento de mercado. Agindo como um oscilador, reflete a tendência do preço.
A curtose é construída a partir de três partes diferentes. O Kurtosis, o Fast Kurtosis (FK) e o Fast / Slow Kurtosis (FSK).
É a média da diferença de uma média móvel rápida (período 3 por padrão) suavizada por um período exponencial de 66 períodos. Este resultado é novamente medido por outros 3 períodos SMA (FSK one).
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