표준 편차 사용하기 & # 038; 무역 옵션 확률.
6 월 28 일에 게시 됨.
나는 최근에 주어진 옵션 거래에 대한 성공적인 결과의 확률을 계산하기 위해 묵시적 변동성을 사용할 수있는 능력에 대해 논의했다. 간략하게 살펴보면이 유용한 측정 항목을 사용하기 위해 거래자가 이해해야하는 필수 개념은 다음과 같습니다.
주어진 기초의 가격은 고전적인 종 모양의 곡선 인 가우스 분포로 분포 된 것으로 간주 될 수 있습니다. 이 가격의 스프레드 폭은 개별 기본 유통 곡선의 표준 편차에 반영됩니다. 평균에서 플러스 / 마이너스 1 표준 편차는 개별 가격 포인트의 68 %를 포함하고 두 표준 편차는 95 %를 포함하고 세 표준 편차는 99.7 %를 포함합니다. 연간 표준 편차에 대한 특정 수치는 공식을 사용하는 옵션의 변동성 : 기본 가격 X 내재 변동성이 표준 편차는 위에서 파생 된 값에 일수의 제곱근을 365로 나눈 값을 곱하여 고려중인 특정 시간 동안 조정할 수 있습니다.
이 파생 된 가치는 성공적인 거래의 확률을 측정 할 수있는 확실한 지표를 제공하기 때문에 옵션 거래자에게는 매우 중요합니다. 이해의 필수적인 점은 파생 된 표준 편차가 잠재적 이동의 방향에 대해 아무런 정보도 제공하지 않는다는 것입니다. 그것은 단순히 특정 크기의 이동이 발생할 확률을 결정합니다.
100 % 확률로 성공할 확률은 매우 높습니다. 3 표준 편차 이동을 허용하는 수익성의 경계조차도 예상 범위를 벗어나는 작지만 유한 한 확률을 갖습니다. 이 관찰의 결과는 계산 된 성공 확률에 관계없이 상인이 결코 하나의 거래에서 "농장에 내기"해서는 안된다는 것입니다. 검은 백조가 존재하고 가장 부적절한시기에 나타나는 불쾌한 버릇이 있습니다.
이러한 관계를 실제적으로 어떻게 적용 할 수 있는지 알아보기 위해 "빵과 버터"고 확률 옵션 거래의 구체적인 예를 고려해 보겠습니다.
내가 사용하고자하는 예는 AAPL의 Iron Condor 위치입니다. 이 전략에 익숙하지 않은 사용자는 통화 및 신용 스프레드를 모두 판매하여 구축됩니다. 만기가 다가 오면 돈을받을 기회를 줄이기 위해 일반적으로 개별 신용 스프레드의 짧은 파업을 돈에서 멀리 선택합니다.
나는 사고 과정을 설명하기 위해 AAPL에 철 콘도를 만들고 싶습니다. 내가 입력 할 때, AAPL은 575.60 달러에 거래되고있다. 8 월 만료일은 오늘부터 52 일입니다. 이 위치를 확립하기 위해서는 최적의 30-55 일 범위 내에 있어야합니다. 아래에 설명 된 높은 확률의 통화 크레딧 스프레드를 고려하십시오.
이 거래는 만기시 88 %의 수익 확률을 보이며 규제 T 마진 계좌에 현금으로 인하여 약 16 %의 수익률을 보입니다.
이제 우리의 무역 구조의 다른 부분 인 신용 평가 (put credit)를 생각해 봅시다. 아래에 나와있는 철 콘돔의 다른 다리는 퍼트 스프레드입니다.
이 거래는 만기시 이익의 확률이 90 %이며 규제 T 마진 계좌에 현금으로 인해 약 16 %의 수익률을 보입니다. 기민한 독자가 쉽게 볼 수 있듯이이 신용 퍼짐은 근본적으로 통화 신용 스프레드의 거울 이미지입니다.
함께 고려할 때, 우리는 철 콘도르 확산을 낳았습니다 :
결과 거래는 네 개의 개별 옵션 포지션으로 구성됩니다. 규제 T 마진 요건에 따라 성공 확률은 79 %, 자본 수익률은 38 %입니다. 그것은 절대적으로 정의 된 최대 위험을 가지고 있습니다.
성공 확률 (79 %)은 각 개별 다리에 대한 성공 확률의 곱입니다.
이 무역은 미래의 가격 방향에 대한 개별 상인의 관점을 반영하도록 쉽게 조정 가능합니다. 그것은 아래쪽이나 위쪽에 더 많은 공간을주기 위해 비뚤어 질 수 있습니다.
이 무역 구조의 또 다른 특성과 재현 가능한 특징은 성공 확률과 최대 백분위 수익률의 역관계입니다. 거의 모든 거래에서와 마찬가지로, 더 많은 위험이 더 많은 이익을냅니다.
나는이 논의가 엄청난 이해의 가치와 옵션 거래자들에 대한 가격 이동 규모의 정의 된 확률의 사용을 분명히 보여주고 있다고 생각한다. 이러한 원칙을 이해하면 숙련 된 옵션 거래자는 상대적으로 높은 성공 확률로 정의 된 위험 수준이 최대 인 옵션 거래를 구조화 할 수 있습니다.
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McMillan 's Probability Calculator는 저렴한 가격으로 사용하기 쉬운 소프트웨어로서 주식이 두 세트의 가격 (일정한 시간 동안의 상승 단가와 하락 단가)을 초과하여 움직일 확률을 예측하도록 설계되었습니다. 이 프로그램은 몬테 카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo Simulation)이라는 기술을 사용하여 거래에서 돈을 벌 가능성을 평가하지만 주식, 스톡 옵션 또는 이들의 조합을 구매 또는 판매할지 여부를 결정하기 위해 거래자가 사용할 수도 있습니다.
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거래일 수가 많으면 주식 가격이 크게 달라질 수 있으며 원래 구매 가격 또는 그 근처에서 끝납니다. 거래가 끝날 때 주식이 특정 가치에 접근 할 수있는 이론적 인 가능성을 제공하는 많은 계산기가 있습니다. 그러나 실제 거래에서 투자자들은 전체 거래 기간 동안 주식 또는 스톡 옵션의 가격을 따르고 있습니다. 주식, 스톡 옵션 또는 조합이 거래 기간이 끝나기 전에 (예 : 일부 스톡 옵션의 만료 전) 수익이 발생하는 경우 상인은 그 시점에 그 이익의 일부 또는 전부를 거둬 들이기로 결정할 수도 있습니다 . 확률 계산기 (Probability Calculator)는 거래가 끝날 때뿐만 아니라 거래 기간 동안 가격이 초과 될 가능성을 제공합니다.
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마진에 관계없이 거래 또는 투자는 높은 위험도를 지니 며 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있습니다. 레버리지는 당신뿐만 아니라 당신을 도울 수 있습니다. 거래 또는 투자를 결정하기 전에 투자 목표, 경험 수준 및 위험을 용인하는 능력을 신중하게 고려해야합니다. 초기 투자액의 일부 또는 전부를 상실하거나 초기 투자액보다 많은 손실을 견딜 수있는 가능성이 있으므로 손실을 감당할 수없는 돈을 투자해서는 안됩니다. 거래 및 투자와 관련된 모든 위험을 인식하고 의심이들 경우 독립적 인 재무 고문에게 조언을 구해야합니다. 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다.
&부; 2015 옵션 전략가 | McMillan Analysis Corporation.
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확률 기반 거래가 작동하지 않는 이유.
파트 I : 신용 스프레드.
We†™ ve는 모두 들었습니다 : “ 만약 당신이 당신의 거래에서 확률과 기대 이익 / 손실을 높게 설정한다면, 이익을 얻게 될 것입니다. 당신은 또한 이런 종류의 거래가 카지노 비즈니스 전략을 반영 할 것이라고 말했고 모두가 알고 있듯이 유익한 modelвЂ|
그럼 왜 확률 기반 거래를 사용하는 대부분의 거래자들이 돈을 잃어 버리는가? 통계가 작동하지 않는다는 것을 의미합니까? 절대적으로하지! 통계는 카지노 비즈니스 모델과 마찬가지로 잘 작동합니다. 작동하지 않는 것은 귀하의 거래에 수학을 적용하는 방법입니다.
카지노는 정규 분포를 기반으로 슬롯 머신에 대한 숫자를 생성합니다. 따라서 확률 및 예상 된 이익 / 손실이 house†™ s 호의에서 설치 될 때, 그들은 한 두번 잃을 수있다, 그러나 전반적으로 카지노는 유익 할 것이다. casino†™ s 수학 계산이 세트 배급을 반영하기 때문에 모두.
성공 확률을 계산할 때 가장 많이 사용하는 트레이더는 무엇입니까? 그들은 정규 분포와 변동성을 묵시적 변동성과 동일시한다고 가정 한 이론적 확률 (Theoretical Probability)의 단일 크기 맞춤 수식을 사용하고 있습니다.
이 가정들이 맞습니까? 대부분의 경우 그들은 그렇지 않습니다. 개별 기초 자산은 정상 분포와 유사하지 않은 과거 유통을 가질 수 있으며 시장 전망을 반영하는 내재 변동성 또한 부정확 할 수 있습니다.
공통 과제를 극복하기 위해 확률 계산의 새로운 방법론과 두 가지 새로운 확률의 도입을 고려하십시오.
1. 역사적 확률.
근본적인 각 역사적 행동의 구체성을 고려합니다.
2. 스트레스 테스트 확률.
역사적 움직임의 크기를 사용하고 그 움직임의 방향을 고려하지 않고 특정 움직임을 수행하는 기본 기능을 나타냅니다.
이 방법론을 사용하면 각 기본 자산의 특이성을 사용할 수 있습니다. 한 의사처럼 말했다 : “ 당신은 자신의 개인적인 병력을 기반으로 환자를 치료해야하며 병원의 평균 온도가 아닙니다.
이 점을 증명하기 위해 Ez Trade Builder †"역사에서 하루를 선택하고 다른 옵션 전략을 통해 검색하고, 확률을 필터링 기준으로 사용하는 제품을 사용했습니다.
어떤 확률이 가장 좋은 결과를 제공하는지 알아 내기 위해 스트레스 테스트 확률을 원 사이즈 피팅 (One-Size-Fits-All) 공식 (이론적 확률)과 비교하는 것이 가장 좋습니다. 첫 번째 검색에서 이론적 확률을 높게 설정하고 동시에 스트레스 테스트 확률보다 높게 설정합니다.
Image A : EzTrade Builder의 보고서 제공 - EzTrade, Inc. 의 제품
표 (이미지 A)에서 볼 수 있듯이이 거래에 대한 이론적 이익 확률 (“Prob Profit”)은 77 % 이상입니다. 이것은 tradeвЂ|를 고려할 나쁜 확률이 아니다 그러나 결과는 비참하다! 10 개의 거래 중 8 개의 거래가 막대한 손실을 입고 있습니다.
이러한 결과는 확률 계산에서 정규 분포와 묵시적 변동성을 사용하는 타당성에 의문을 제기 할 수 있습니까? 전혀.
이전 검색은 한 날짜의 데이터 분석을 기반으로했습니다. 일정 기간 동안 이러한 기준을 테스트하려면 어떻게해야합니까? 추적 기록 보고서를 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다. 특정 기간 동안 필터링 기준에 의해 생성 된 거래 신호를 볼 수 있습니다.
이미지 B : EzTrade Builder의 보고서 제공 - EzTrade, Inc. 의 제품 전체 보고서보기
이 보고서의 두 열 (이미지 B)을 살펴보십시오.
1. 최고의 이익 / 손실 â € "결과는 최고의 출구를 묘사. 이러한 결과는 달성 가능성이 낮다. 그러나 무역 관리를 이해할 수있는 벤치 마크를 제공한다.
2. 지난날의 손익 / 손실 결과는 쉬운 출구를 묘사합니다. 이러한 결과는 거래자가 거래를 설정하고 만료 될 때까지 아무 것도 얻을 수없는 결과입니다.
노란색 행은 분석 기간에 대한 요약 결과를 나타냅니다. 이 예에서 만료까지 기다리면 결과는 $ 40,189의 손실이됩니다. Not goodвЂ| 그것은 $ 50,000의 거의 전체 초기 계정의 손실입니다.
왜 이런 일이 일어 났습니까? 전체 보고서를 사용하여 8 행으로 이동하십시오. 전체 보고서를 통해 더 많은 정보를 볼 수 있으며이 보고서에서 다른 거래에 대한 분석을 반복 할 수 있습니다.
이 거래가 $ 3,300 손실이라는 것을 알 수 있습니다. Let†™ s는이 무역을 더 조사합니다. FCX 기호를 클릭하면 상세 보고서가 표시됩니다.
이미지 C : EzTrade Builder의 보고서 제공 - EzTrade, Inc. 의 제품
위의 표 (이미지 C)에서 알 수 있듯이 이론적 확률은 81.89 %입니다. 나는 누군가가 당신에게 성공의 거의 82 %를 가진 무역에 참여하도록 제안했다면 나는 생각한다. 대부분의 상인은 itвЂ|를 가지고 가고 $ 3,300를 잃을 것입니다.
FCX 1 Year †"5 Years history를 기반으로 계산 된 Stress Test (ST) 확률을 살펴보십시오. 그것들은 약 40 % 정도이며, 머리 나 꼬리를 추측 할 확률보다 훨씬 적습니다. 자, 이 무역에 대한 성공 가능성에 관한이 새로운 정보를 가지고, 여전히 그것을 취하는 것을 고려할 것입니까?
다시 Let†™ s 교련은 일어나고 무슨 일이 일어 났는지 이해하려고 노력합니다. 세부 사항 보고서를 스크롤하여 휘발성 테이블을 살펴보십시오.
이미지 D : EzTrade Builder의 보고서 제공 - EzTrade, Inc. 의 제품
내포 된 변동성 백분율은 매우 낮습니다 - 단지 12 %. 이것은 시장이 가까운 장래에이 주식이 많이 움직이지 않을 것으로 예상한다는 것을 의미합니다. 이것은 또한 표면적으로 높은 이론적 확률을 반영합니다.
결과 †"시장 “wisdom†wrong는 틀리다, 주식은 15 점을 이동하고 무역은 $ 3000 이상 잃었다. 이 보고서에서 잃어버린 거래에 대한 유사한 분석을 수행하면 스트레스 테스트 확률을 보는 것이 얼마나 중요한지 알 수 있습니다.
당신이 무역을 분석 할 때 - 당신은 “Stress Test” 그것을 원합니다. 즉, 주식이 당신에 대하여 움직일 경우 성공의 확률은 얼마인지 알아보십시오.
스트레스 테스트 확률을 계산하는이 접근법은 값 비싼 실수를 피할 수있는 기회를 제공합니다.
마지막으로 Put Credit Spread Track Record Report를보고 싶습니다. 여기서 필터링 매개 변수가 Stress Test 확률을 이론적 확률 이상으로 활용할 수 있도록 설정되어 있습니다. 이 보고서에는 2008 년부터 9 월까지 만료되는 2013 년까지의 거래가 나열되어 있습니다. 이제 2011 년 실적을 살펴보면 거의 28,000 달러의 이익을 얻을 수 있습니다. 이전 트랙 기록 보고서에서이를 $ 40,000 손실과 비교하면 Stress Test 확률을 사용하는 힘이 나타납니다.
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