Eurex trading strategies

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Silvia Stanescu e Prof. Radu Tunaru, Kent Business School, sobre seu estudo recentemente publicado em que examinam dados históricos sobre SampP 500 e EURO STOXX 50, VIX e VSTOXX, VIX e VSTOXX Futuros. Eurex: Caro Dr. Stanescu, querido Prof. Tunaru: Por que você escolheu esse tópico específico Prof. Radu Tunaru: O mercado de derivativos de volatilidade experimentou um aumento meteórico nos últimos anos. No entanto, a maioria dos trabalhos acadêmicos sobre este assunto aborda as questões de preços dos principais contratos em vez de se concentrar em investimentos. Pensamos que seria oportuno e benéfico investigar as oportunidades de investimento associadas a essa classe de ativos emergentes. Dr. Silvia Stanescu: Além disso, até agora, a literatura acadêmica existente se concentrou principalmente no VIX. Enquanto o VIX é um diversificador apropriado para carteiras de ações dos EUA, o VSTOXX, como também mostramos no documento, deve ser o subjacente de escolha para os investidores europeus. Eurex: Havia uma razão especial para publicar sua análise agora Prof. Radu Tunaru: a análise exigia dados síncronos para VIX e VSTOXX. Levamos bastante tempo para projetar a metodologia para o estudo e também para preparar os dados para uma análise de econometria financeira de última geração. Além disso, os fluxos e refluxos das recentes crises financeiras, subprime, liquidez e soberanos parecem estar atrasados, por isso foi possível realizar uma análise que não foi realizada apenas por tempos turbulentos do mercado. Dr. Silvia Stanescu: Além do ponto final de Radus, como mostra nosso estudo, as crises da dívida soberana européia tiveram um impacto mais significativo nos mercados europeus do que os EUA, o que proporciona mais motivação para o período de amostragem que abrange a crise financeira global, que afetou Tanto dos EUA como da Europa, a crise da dívida soberana europeia, que afetou principalmente a Europa e, finalmente, o período de recuperação após a crise. Além disso, para a segunda parte de nossa análise, para construir nossa amostra de dados síncronos, era necessário um certo grau de liquidez: descobrimos que a liquidez para os futuros futuros VSTOXX que empregamos aumentou significativamente após 2010, então iniciamos nossa amostra Em 2010 para esta segunda parte do documento e precisou de pelo menos 2-3 anos de dados diários para precisão estatística. Eurex: Você encontrou grandes diferenças em relação aos investimentos em volatilidade entre os EUA e o Prof. Radu Tunaru da Zona do Euro: o mercado de volatilidade dos EUA floresceu lentamente há cerca de uma década e os investidores nos EUA foram educados anteriormente neste produto especializado. O mercado de derivativos de volatilidade na zona do euro é relativamente novo, mas beneficiou dos choques pós-parto e está se estabelecendo rapidamente em um mercado procurado. A zona do euro apresentou mais volatilidade do que os EUA nos últimos três anos, não surpreendentemente, se pensarmos sobre a crise dos títulos soberanos na Europa que expôs muitos investidores ao risco sistêmico. Dr. Silvia Stanescu: Além disso, nossa constatação de que as diferenças entre os futuros VSTOXX e VIX são estatisticamente significativos reforçam o argumento de que os instrumentos VSTOXX em vez de VIX são mais apropriados para os investidores de ações europeus dispostos a diversificar suas carteiras. Eurex: Existem diferenças entre os investidores e suas estratégias Prof. Radu Tunaru: Parece haver mais investimentos especulativos nos EUA, com investidores que procuram trocar oportunidades de calendário e arbitragem estatística oferecidas pela forma do termo estrutura dos futuros VIX e Negociação mais tradicional relacionada a carteiras de ações de hedge na zona do euro, onde os contratos de futuros com vencimentos mais próximos e segundo são mais comercializados. Esta distinção pode não ser específica para os derivativos de volatilidade como uma classe de ativos e pode estar mais relacionada ao tipo de investidores. No entanto, esta distinção pode tornar-se desfocada ou pode até reverter se considerarmos a recente redução das taxas de juros na zona do euro. Dr. Silvia Stanescu: Além do que a Radu já apontou, o aumento da liquidez para os produtos VSTOXX nos últimos anos sugeriria que os investidores europeus começam a perceber os benefícios de diversificação superior de investir em produtos VSTOXX em vez de VIX. Eurex: em poucas palavras, quais são as principais conclusões do Prof. Radu Tunaru: o primeiro resultado principal é que os gerentes de carteira de ações e os investidores se beneficiariam muito de ter também posições em títulos e derivativos de volatilidade, como futuros. Esta mistura ajudará em tempos de quedas acentuadas associadas a falhas do mercado, quando os futuros de volatilidade serão profundos no dinheiro, bem como em períodos traumáticos pós-crise de baixa liquidez quando houver uma fuga de capitais em direção a títulos caros. A adição de futuros de volatilidade melhorou não apenas os índices de Sharpe, mas também a medida do risco de mercado, como o Value-at-Risk. Em segundo lugar, a diferença entre VIX e VSTOXX parece ser estacionária e exibir efeitos GARCH. Assim, os investidores podem procurar modelos GARCH adequados que lhes proporcionem um sinal para estratégias de negociação de arbitragem estatística. Olhando para a evolução mais próxima da VIX versus a VSTOXX, identificamos oportunidades substanciais de lucro oferecidas pela volatilidade da negociação nas duas zonas. Dra. Silvia Stanescu: Acho que resumiremos nossas principais descobertas. Eurex: uma parte decisiva do seu trabalho é a arbitragem estatística usando a previsão do GARCH. São os resultados e conclusões facilmente transferíveis para outras classes de ativos ou produtos Prof. Radu Tunaru: A metodologia para arbitragem estatística é aplicável a outros ativos ou produtos comercializados geograficamente em duas zonas diferentes. Tecnicamente, não há restrição na aplicação da mesma metodologia, talvez ligeiramente adaptada, a outras classes de ativos, como commodities ou títulos. No entanto, é importante que todos os testes econométricos sejam feitos antes de embarcar em um verdadeiro exercício comercial. Além disso, intuitivamente, seria procurado ativos que exibissem um padrão de reversão média, de modo que a estacionararia da diferença de valores de ativos emparelhados seja esperada. Como uma advertência, a metodologia de arbitragem estatística pode levar a grandes perdas se as principais condições não forem verificadas com dados históricos com freqüência. Dra. Silvia Stanescu: nossa metodologia é transferível para qualquer outro par de produtos relacionados cuja diferença nos retornos se encontra estacionada e bem caracterizada por um modelo da família GARCH. O modelo GARCH específico que se revelaria mais adequado seria específico para o aplicativo em questão, mas os mesmos passos que usamos em termos de seleção do modelo podem ser aplicados. Eurex: a maioria dos financeiros determina que a volatilidade seja uma classe de ativos por conta própria. Se esta suposição é correta, onde você vê a próxima evolução em termos de produtos afiliados, talvez produtos de correlação Prof. Radu Tunaru: A volatilidade é o elemento central das finanças modernas e não é surpreendente que, após a futurização deste mercado, o volume O comércio está crescendo muito alto. Os produtos de correlação permitiriam que os investidores identifiquem seus modelos com uma precisão muito maior, de modo que a introdução de produtos financeiros com base na correlação entre ativos da mesma classe e, talvez, em todos os setores, seria um grande passo em frente em termos de inovação financeira. Dito isto, acreditamos que existem algumas barreiras naturais que podem manter os produtos de correlação ainda em estado de nascença por algum tempo. Primeiro, enquanto o conceito de volatilidade é bem compreendido e definido, a correlação está associada amplamente ao coeficiente de correlação linear Pearsons. Existem algumas armadilhas conhecidas na modelagem financeira associada a este conceito e existem conceitos concorrentes para a dependência na dinâmica de dois ativos. Em segundo lugar, para um universo de dez ativos, há 10 volatilidades, mas 45 correlações, e o número de correlações cresce rapidamente muito alto ao considerar mais ativos. Isso pode fazer com que o mercado de correlação seja muito fragmentado e lento na obtenção de liquidez. Uma possível solução para este problema pode ser considerar apenas correlações entre os setores. Em seguida, os investidores podem ter um produto de correlação de referência e eles podem tentar usá-lo para hedging cruzado em vez de proteger seus problemas de correlação ou concentração. Dra. Silvia Stanescu: os produtos de correlação poderiam ter se mostrado benéficos durante a crise do subprime, a fim de proteger o risco de correlação padrão, porém muitos deles eram proibitivamente caros e, portanto, não eram usados ​​em grande parte. Os tecnicismos relativos ao conceito de correlação que Radu destacou constituem talvez um obstáculo ao desenvolvimento de produtos de correlação na mesma escala que os produtos de volatilidade: os produtos de correlação não só seriam mais difíceis de modelar, preço e hedge, mas também mais difíceis Para entender pelos investidores. No entanto, se os benefícios que eles podem trazer podem ser totalmente explicados e se a inovação do produto foi feita (ou pelo menos iniciada) em um nível macro em vez de micro, para evitar o problema de tamanho Radu mencionado, os produtos de correlação podem ser úteis e bem-sucedidos . Eurex: Muito obrigado pelo seu tempo. A Dra. Silvia Stanescu é atualmente professora (Professor Assistente) em Finanças na Kent Business School, Universidade de Kent. Ela obteve seu doutorado no Centro ICMA da Universidade de Leitura, onde já recebeu um Mestrado em Valores Internacionais, Investimento e Banca (com distinção). Ela também possui Bacharel em Economia Empresarial pela Universidade de Leitura e Bacharel em Banca e Finanças pela Academia de Estudos Econômicos em Bucareste. Os seus interesses de pesquisa são: financiamento quantitativo (com foco na modelagem de derivativos de imóveis e volatilidade), econometria econômica teórica com aplicações para gerenciamento de risco de mercado e avaliação de previsões econométricas. Ela publicou nas principais revistas de finanças, como o Journal of Portfolio Management e a Revista Internacional de Análise Financeira, e apresentou em uma série de grandes conferências em Finanças e Econometria Financeira, incluindo o Congresso Mundial da Sociedade de Finanças do Bachelier, a Associação Européia de Gestão Financeira (EFMA ) Reunião Anual, onde também atuou nos comitês de organização e programa e na Reunião Anual da Sociedade de Economia Financeira (SoFie). Silvia ensinou (em nível de pós-graduação e executivo) uma ampla variedade de assuntos em finanças, incluindo gerenciamento de riscos, econometria financeira, hedge, engenharia financeira e métodos numéricos. O Professor Radu Tunaru trabalha em Finanças Quantitativas desde 2000 e é especialista em Finanças Estruturadas (risco de crédito), Preços de Derivativos e Gerenciamento de Riscos, Engenharia Financeira e Finanças Imobiliárias. Ele publicou mais de 45 artigos e contribuições do capítulo do livro. Ele possui um doutorado em Modelagem Estatística, 1999 em Londres e um Doutorado em Probabilidade e Estatística pelo Centro de Estatística Matemática da Academia Romena, em 2001, em Bucareste. Ele atuou como diretor do programa de doutorado e vice-diretor de pesquisa entre 2017 e 2017 e atualmente é Diretor de MSc Financial Markets, MSc Financial Services in Banking e Diretor de Pesquisa para Kent Center for Finance e CeQuFinthe Research Center for Quantitative Finance Na Kent Business School. Sua carreira inclui trabalhar para o Banco de Montreal e para Merrill Lynch, onde foi vice-presidente em Estruturação de Finanças EMEA RMBS. Sua pesquisa mais recente é sobre derivados de propriedade, modelos bayesianos de incerteza em Finanças, métodos numéricos para preços de opções. Ele atua como editor associado no conselho de Frontiers in Finance and Economics, Journal of Portfolio Management e Journal of Banking e Financ e. Três de seus artigos recentes sobre derivados da propriedade foram co-autoria com o Prof. Frank Fabozzi (EDHEC, Princeton) e o Prof. Robert Shiller (Yale), Prêmio Nobel de Economia 2017. SubnavigationNavigation Strategy trading Os instrumentos complexos são uma funcionalidade de negociação de combinação alargada que permite aos participantes do mercado criar uma combinação individual de instrumentos de uma única perna e anunciar esta estratégia para todo o mercado. Existem quatro tipos de tipos de estratégia: as combinações de futuros (spreads de tempo, pacotes de amplificadores, tiras, spreads entre produtos) estratégias de opções padrão, seguindo um modelo de estratégia definido pelas estratégias de opções não-padrão da Eurex, são livremente configuráveis ​​com até cinco opções Estratégias de volatilidade das opções de perna, compreendendo uma variedade de pernas de opção contra uma perna de futuros subjacentes ou, para opções de capital, a troca de ações (somente disponível através da funcionalidade do Serviço de Entrada de Comércio) Os instrumentos complexos criados e publicados pelos participantes do mercado são visíveis para todo o mercado E são negociados através de livros de pedidos públicos separados, distintos dos livros de ordens de opção e futuros futuros. O algoritmo de correspondência para pedidos em instrumentos complexos baseia-se no princípio da prioridade de preço. Ordens de limite (incluindo ordens imediatas ou cancelar) e aspas são suportadas para instrumentos complexos. Além dos tipos de pedidos mencionados, nenhum outro tipo de ordem não é permitido para negociação em instrumentos complexos. Em termos de Market-Making em Opções. A seguinte obrigação é efetiva desde agosto de 2017. Os fabricantes de mercado precisam responder aos pedidos de cotação em estratégias de opções. Para obter informações detalhadas e os preços, consulte as circulares abaixo. Os spreads de tempo combinam dois vencimentos diferentes para futuros no mesmo subjacente. A qualquer momento, três spreads de tempo são suportados para produtos sujeitos a correspondência de preço: primeiro mes segundo semestre (por exemplo, MarchJune) segundo mês terceiro mês (por exemplo, JuneSeptember) primeiro mês terceiro mês (por exemplo, marçoSeptember) A compra de uma combinação significa que você compra o primeiro (Mais próximo à expiração) e vender a perna mais tarde, com o limite de preço refletindo o preço líquido da compra e venda. Por exemplo, a compra 5 MARJUN FDAX se espalha em -25 representa uma ordem para comprar contratos de 5 de março e, simultaneamente, vender contratos de 5 de junho do DAX Futures. Os preços da compra e da venda são individualmente não especificados, mas a margem do preço no comércio de compras não deve ser superior ao preço do comércio de venda menos 25 pontos. O comerciante não está preocupado com o nível de preços dos contratos, mas com a relação entre os dois preços. Se o pedido for preenchido, o comerciante é longo a combinação, ou seja, ele é longo o contrato próximo, mas curto o contrato posterior. As combinações de propagação do tempo de futuro estão totalmente integradas com os livros de pedidos para as pernas individuais. As encomendas serão automaticamente comparadas com os livros de encomendas definitivos para as pernas individuais (por vezes, denominado preço implícito) ou o livro de encomendas separadas, dependendo do livro que irá produzir o melhor preço. Para spreads de tempo, é possível inserir preços com um incremento menor do que o tamanho da marca para ordens de uma única perna no mesmo produto. Se o pedido não for executado ou cancelado imediatamente, ele entra no livro de pedidos combinado. Devido à integração do livro combinado e dos livros para as pernas individuais, a ordem de combinação aberta gerará um preço sintético na perna posterior. As contrapartes para as duas pernas podem não ser as mesmas. As pernas individuais são tratadas como negociações separadas para fins de gerenciamento de posição e transação, embora estejam relacionadas entre si por meio de seu único número de ordem. Se as condições do livro de pedidos mudarem, os preços sintéticos irão mudar de acordo. Um spread interproduto é um instrumento complexo que consiste em dois ou mais instrumentos legos pertencentes a diferentes produtos de futuros do mesmo mercado. Como um instrumento de propagação entre produtos não pode ser atribuído a um produto específico, ele pertence ao grupo de produtos. Um pool de produtos é simplesmente um agrupamento de produtos que foi formado com o objetivo de suportar e configurar instrumentos de propagação entre produtos neste grupo de produtos. As características dos instrumentos de propagação entre produtos em T7 são Dois ou mais instrumentos de perna. Todos os instrumentos de perna são instrumentos de futuros. Pelo menos dois instrumentos de perna pertencem a produtos diferentes. Pelo menos uma perna de compra e pelo menos uma perna de venda Razão de perna pode ser qualquer número inteiro Para 999 Um instrumento de propagação entre produtos tem um subtipo de instrumento, que é, no entanto, apenas para fins informativos, ou seja, não há modelos definidos para subtipos de instrumentos específicos de spreads entre produtos. Não há restrições quanto aos produtos de futuros que podem ser combinados para formar spreads entre produtos diferentes do que eles têm que pertencer ao mesmo mercado. O T7 suporta especificamente spreads entre produtos com instrumentos de perna que possuem valores de contrato fortemente diferentes. Atualmente, os spreads entre produtos não estão configurados para negociação na Eurex. Subnavigação