Hedging portfela: kompensowanie ryzyka

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Jamsheed Shorish

Computational Economist

Stabilność portfela

  • VaR/CVaR: potencjalna strata portfela dla danego poziomu ufności
  • Optymalizacja portfela: „najlepsze" wagi portfela
    • Zmienność jednak nadal występuje!
  • Inwestorzy instytucjonalni: stabilność portfela wobec gwałtownych zmian
    • Fundusze emerytalne: ok. 20 bln USD
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Deszczowe i słoneczne dni

  • Portfel inwestycyjny: firma produkująca okulary przeciwsłoneczne
    • Czynnik ryzyka: pogoda

Okulary przeciwsłoneczne na żółtym pontonie

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Deszczowe i słoneczne dni

  • Portfel inwestycyjny: firma produkująca okulary przeciwsłoneczne
    • Czynnik ryzyka: pogoda (deszcz)
    • Więcej deszczu => niższa wartość firmy
    • Niższa wartość firmy => niższa cena akcji
    • Niższa cena akcji => niższa wartość portfela

Okulary przeciwsłoneczne na żółtym pontonie   Krople deszczu na szybie

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Deszczowe i słoneczne dni

  • Portfel inwestycyjny: firma produkująca okulary przeciwsłoneczne
    • Czynnik ryzyka: pogoda (deszcz)
    • Więcej deszczu => niższa wartość firmy
    • Niższa wartość firmy => niższa cena akcji
    • Niższa cena akcji => niższa wartość portfela
  • Druga okazja: firma parasolowa
    • Więcej deszczu => wyższa wartość!

Kolorowe złożone parasole w stojaku

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Deszczowe i słoneczne dni

  • Portfel inwestycyjny: firma produkująca okulary przeciwsłoneczne
    • Czynnik ryzyka: pogoda (deszcz)
    • Więcej deszczu => niższa wartość firmy
    • Niższa wartość firmy => niższa cena akcji
    • Niższa cena akcji => niższa wartość portfela
  • Druga okazja: firma parasolowa
    • Więcej deszczu => wyższa wartość!
  • Portfel: okulary i parasole, bardziej stabilny
    • Zmienność związana z deszczem jest kompensowana

Okulary przeciwsłoneczne na żółtym pontonie   Kolorowe złożone parasole w stojaku

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Hedging

  • Hedging: kompensowanie zmienności innym aktywem
  • Kluczowy element zarządzania ryzykiem inwestorów instytucjonalnych
  • Dodatkowy strumień zwrotów poruszający się przeciwnie do portfela
  • Stosowany w funduszach emerytalnych, ForEx, kontraktach futures, instrumentach pochodnych...
    • 2019: rynek hedge fund ok. 3,6 bln USD
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Instrumenty hedgingowe: opcje

  • Instrument pochodny: narzędzie hedgingowe
  • Opcja europejska: bardzo popularny instrument pochodny
    • Europejska opcja kupna: prawo (nie obowiązek) zakupu akcji po stałej cenie $X$ w dniu $M$
    • Europejska opcja sprzedaży: prawo (nie obowiązek) sprzedaży akcji po stałej cenie $X$ w dniu $M$
    • Akcja = „instrument bazowy" opcji
      • Bieżąca cena rynkowa $S$ = cena spot
    • $X$ = cena wykonania
    • $M$ = data zapadalności
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Wycena opcji metodą Blacka-Scholesa

  • Wartość opcji zmienia się wraz z ceną instrumentu bazowego => można ją wykorzystać do hedgingu ryzyka
  • Konieczna wycena opcji: wymaga założeń dotyczących rynku, instrumentu bazowego, stopy procentowej itp.
  • Formuła wyceny opcji Blacka-Scholesa: Fisher Black i laureat Nobla Myron Scholes (1973)
    • Wymagane dla każdej chwili $t$:
      • cena spot $S$
      • cena wykonania $X$
      • czas do zapadalności $T := M - t$
      • wolna od ryzyka stopa procentowa $r$
      • zmienność zwrotów instrumentu bazowego $\sigma$ (odchylenie standardowe)
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}}
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Założenia formuły Blacka-Scholesa

  • Struktura rynku
    • Efektywne rynki
    • Brak kosztów transakcyjnych
    • Wolna od ryzyka stopa procentowa
  • Akcja bazowa
    • Brak dywidend
    • Normalny rozkład zwrotów
  • Kalkulator online: https://www.math.drexel.edu/~pg/fin/VanillaCalculator.html
  • Funkcja Pythona black_scholes(): link do kodu źródłowego dostępny w ćwiczeniach
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Obliczanie wartości opcji metodą Blacka-Scholesa

  • Formuła wyceny opcji Blacka-Scholesa black_scholes()
  • Wymagane parametry: $S$, $X$, $T$ (w ułamkach roku), $r$, $\sigma$
  • Użyj wybranego option_type ('call' lub '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
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Hedging pozycji akcyjnej za pomocą opcji

  • Hedging akcji europejską opcją sprzedaży: instrument bazowy taki sam jak akcja w portfelu
  • Spadek ceny spot $S$ ($\Delta S < 0$) => wzrost wartości opcji $V$ ($\Delta V > 0$)
  • Delta opcji: $\Delta := \frac{\partial V}{\partial S}$
  • Zabezpieczenie jednej akcji za pomocą $\frac{1}{\Delta}$ opcji
  • Delta neutralna: $\Delta S + \frac{\Delta V}{\Delta} = 0$; akcja jest zabezpieczona!
  • Funkcja Pythona bs_delta(): oblicza deltę opcji
    • Link do kodu dostępny w ćwiczeniach
Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie

Preparing Video For Download...