Portefeuille-hedging: risico afdekken

Kwantitatief risicobeheer in Python

Jamsheed Shorish

Computational Economist

Portefeuillestabiliteit

  • VaR/CVaR: potentieel portefeuilleverlies bij een gegeven betrouwbaarheidsniveau
  • Portefeuille-optimalisatie: 'beste' wegingen
    • Maar volatiliteit blijft!
  • Institutionele beleggers: stabiliteit van de portefeuille tegen schommelingen
    • Pensioenfondsen: ca. USD 20 biljoen
Kwantitatief risicobeheer in Python

Regenachtig of zonnig

  • Beleggingsportefeuille: zonnebrillenbedrijf
    • Risicofactor: weer

Afbeelding van een zonnebril op een gele drijver

Kwantitatief risicobeheer in Python

Regenachtig of zonnig

  • Beleggingsportefeuille: zonnebrillenbedrijf
    • Risicofactor: weer (regen)
    • Meer regen => lagere bedrijfswaarde
    • Lagere bedrijfswaarde => lagere aandelenkoers
    • Lagere koers => lagere portefeuillevergoeding

Afbeelding van een zonnebril op een gele drijver   Afbeelding van regendruppels op een ruit

Kwantitatief risicobeheer in Python

Regenachtig of zonnig

  • Beleggingsportefeuille: zonnebrillenbedrijf
    • Risicofactor: weer (regen)
    • Meer regen => lagere bedrijfswaarde
    • Lagere bedrijfswaarde => lagere aandelenkoers
    • Lagere koers => lagere portefeuillevergoeding
  • Tweede kans: paraplubedrijf
    • Meer regen => meer waarde!

Afbeelding van meerkleurige opgevouwen paraplu’s in een standaard

Kwantitatief risicobeheer in Python

Regenachtig of zonnig

  • Beleggingsportefeuille: zonnebrillenbedrijf
    • Risicofactor: weer (regen)
    • Meer regen => lagere bedrijfswaarde
    • Lagere bedrijfswaarde => lagere aandelenkoers
    • Lagere koers => lagere portefeuillevergoeding
  • Tweede kans: paraplubedrijf
    • Meer regen => meer waarde!
  • Portefeuille: zonnebrillen & paraplu’s, stabieler
    • Volatiliteit door regen wordt gecompenseerd

Afbeelding van een zonnebril op een gele drijver   Afbeelding van meerkleurige opgevouwen paraplu’s in een standaard

Kwantitatief risicobeheer in Python

Hedging

  • Hedging: volatiliteit compenseren met een ander actief
  • Cruciaal voor risicobeheer bij institutionele beleggers
  • Extra rendementstroom die tegenovergesteld beweegt aan de portefeuille
  • Gebruikt bij pensioenfondsen, forex, futures, derivaten...
    • 2019: hedgefondsenmarkt ca. USD 3,6 biljoen
Kwantitatief risicobeheer in Python

Hedge-instrumenten: opties

  • Derivaat: hedge-instrument
  • Europese optie: zeer populair derivaat
    • Europese call-optie: recht (geen plicht) om een aandeel te kopen tegen vaste prijs $X$ op datum $M$
    • Europese put-optie: recht (geen plicht) om een aandeel te verkopen tegen vaste prijs $X$ op datum $M$
    • Aandeel = "onderliggende waarde" van de optie
      • Huidige marktprijs $S$ = spotprijs
    • $X$ = uitoefenprijs (strike)
    • $M$ = expiratiedatum
Kwantitatief risicobeheer in Python

Black-Scholes optieprijzen

  • Optiewaarde verandert mee met de prijs van de onderliggende waarde => kan worden gebruikt om risico af te dekken
  • Optie moet gewaardeerd worden: vereist aannames over markt, onderliggende, rente, enz.
  • Black-Scholes-optieprijsformule: Fisher Black & Nobelprijswinnaar Myron Scholes (1973)
    • Vereist voor elk tijdstip $t$:
      • spotprijs $S$
      • uitoefenprijs $X$
      • tijd tot expiratie $T := M - t$
      • risicovrije rente $r$
      • volatiliteit van onderliggende rendementen $\sigma$ (standaarddeviatie)
1 Black, F. and M. Scholes (1973). "The Pricing of Options and Corporate Liabilities", Journal of Political Economy vol 81 no. 3, pp. 637–654.{{3}}
Kwantitatief risicobeheer in Python

Aannames van de Black-Scholes-formule

  • Marktstructuur
    • Efficiënte markten
    • Geen transactie­kosten
    • Risicovrije rente
  • Onderliggend aandeel
    • Geen dividenden
    • Normaal verdeelde rendementen
  • Online calculator: https://www.math.drexel.edu/~pg/fin/VanillaCalculator.html
  • Python-functie black_scholes(): broncode­link beschikbaar in de oefeningen
Kwantitatief risicobeheer in Python

De Black-Scholes optiewaarde berekenen

  • Black-Scholes optieprijsformule black_scholes()
  • Vereiste parameters: $S$, $X$, $T$ (in fracties van een jaar), $r$, $\sigma$
  • Gebruik de gewenste option_type ('call' of 'put')

 

S = 70; X = 80; T = 0.5; r = 0.02; sigma = 0.2

option_value = black_scholes(S, X, T, r, sigma, option_type = "put")
print(option_value)
10.31222171237868
Kwantitatief risicobeheer in Python

Een aandelenpositie hedgen met een optie

  • Hedge een aandeel met een Europese put: onderliggende is hetzelfde aandeel als in de portefeuille
  • Spotprijs $S$ daalt ($\Delta S < 0$) => optiewaarde $V$ stijgt ($\Delta V > 0$)
  • Delta van een optie: $\Delta := \frac{\partial V}{\partial S}$
  • Hedge één aandeel met $\frac{1}{\Delta}$ opties
  • Delta-neutraal: $\Delta S + \frac{\Delta V}{\Delta} = 0$; aandeel is gehedged!
  • Python-functie bs_delta(): berekent de optiedelta
    • Link naar bron beschikbaar in de oefeningen
Kwantitatief risicobeheer in Python

Laten we oefenen!

Kwantitatief risicobeheer in Python

Preparing Video For Download...