Negociação de opções avançadas: o spread de borboleta modificado.
A maioria dos indivíduos que comercializam opções começam simplesmente a comprar chamadas e colocam-se para alavancar uma decisão de timing de mercado, ou talvez escrevendo chamadas cobertas em um esforço para gerar renda. Curiosamente, quanto mais um comerciante permanecer no jogo de troca de opções, mais provável ele ou ela é migrar para longe dessas duas estratégias mais básicas e investigar estratégias que oferecem oportunidades únicas. Uma estratégia bastante popular entre os comerciantes de opções experientes é conhecida como a propagação da borboleta. Esta estratégia permite que um comerciante entre em um comércio com alta probabilidade de lucro, alto potencial de lucro e risco limitado. Neste artigo, vamos além da mariposa básica espalhar e olhar para uma estratégia conhecida como a "borboleta modificada".
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A propagação básica da borboleta.
Antes de olhar para a versão modificada da propagação da borboleta, vamos fazer uma rápida revisão da propagação básica da borboleta. A borboleta básica pode ser inserida usando chamadas ou coloca uma proporção de 1 por 2 por 1. Isso significa que se um comerciante estiver usando chamadas, ele comprará uma chamada a um preço de exercício específico, venderá duas chamadas com um preço de ataque mais elevado e compre mais uma chamada com um preço de exercício ainda maior. Ao usar puts, um comerciante compra uma colocada a um preço de ataque específico, vende duas colocações a um preço de operação menor e compra mais um a um preço de exercício ainda menor. Normalmente, o preço de exercício da opção vendida está próximo do preço real do título subjacente, com as outras greves acima e abaixo do preço atual. Isso cria um comércio "neutro" pelo qual o comerciante ganha dinheiro se o título subjacente permanecer dentro de um determinado preço acima e abaixo do preço atual. No entanto, a borboleta básica também pode ser usada como um comércio direcional ao fazer dois ou mais dos preços de exercício bem além do preço atual do título subjacente. (Saiba mais sobre spreads de borboleta básica na configuração de Traps de lucro com Butterfly Spreads.)
A Figura 1 exibe as curvas de risco para uma propagação de borboletas padrão ou neutra. A Figura 2 exibe as curvas de risco para uma propagação de borboleta fora do dinheiro usando opções de chamadas.
Ambos os negócios padrão de borboleta mostrados nos números 1 e 2 gozam de um risco de dólar relativamente baixo e fixo, uma ampla gama de potencial de lucro e a possibilidade de uma alta taxa de retorno.
Passando para a borboleta modificada.
A propagação de borboleta modificada é diferente da propagação básica da borboleta em várias maneiras importantes:
1. Os contratos são negociados para criar um comércio otimista e as chamadas são negociadas para criar um comércio de baixa.
2. As opções não são negociadas na moda 1x2x1, mas sim na proporção de 1x3x2.
3. Ao contrário de uma borboleta básica que tem dois preços de equilíbrio e uma variedade de potencial de lucro, a borboleta modificada tem apenas um preço de equilíbrio, que normalmente é fora do dinheiro. Isso cria uma almofada para o comerciante.
4. Um negativo associado à borboleta modificada versus a borboleta padrão; enquanto a mariposa padrão se envolve quase invariavelmente envolve uma proporção de recompensa a risco favorável, a mariposa modificada se expande quase invariavelmente incorre em um grande risco de dólar em comparação com o potencial de lucro máximo. Claro, a única advertência aqui é que, se uma propagação de borboleta modificada for inserida corretamente, a segurança subjacente teria que se mover uma grande distância para alcançar a área de perda máxima possível. Isso dá aos comerciantes de alerta muito espaço para agir antes que o pior cenário se desenrolle.
A Figura 3 mostra as curvas de risco para uma propagação de borboleta modificada. A garantia subjacente é negociada em $ 194.34 por ação. Este comércio envolve:
- Obter um preço de 195 prêmios.
- A colocação do preço de ataque de 190 posições.
-Buando dois 175 preços de exercício colocam.
Uma boa regra é inserir uma borboleta modificada de quatro a seis semanas antes da expiração da opção. Como tal, cada uma das opções neste exemplo tem 42 dias (ou seis semanas) restantes até o vencimento.
Observe a construção única desse comércio. É comprado um preço no preço (preço de exercício 195), três posições são vendidas a um preço de exercício inferior a cinco pontos (preço de exercício 190) e duas mais são compradas a um preço de exercício 20 pontos mais baixos (175 preço de exercício ).
Existem várias coisas importantes a serem observadas sobre esse comércio:
1. O preço atual do estoque subjacente é 194.34.
2. O preço de equilíbrio é de 184,91. Em outras palavras, existem 9,57 pontos (4,9%) de proteção contra desvantagens. Enquanto o título subjacente, qualquer coisa além de diminuir em 4,9% ou mais, esse comércio mostrará lucro.
3. O risco máximo é de $ 1.982. Isso também representa a quantidade de capital que um comerciante precisaria colocar para entrar no comércio. Felizmente, esse tamanho de perda só seria realizado se o comerciante ocupasse essa posição até o vencimento e o estoque subjacente fosse negociado em US $ 175 por ação ou menos naquele momento.
4) O potencial máximo de lucro neste comércio é de US $ 1.018. Se alcançado, isso representaria um retorno de 51% sobre o investimento. Realisticamente, a única maneira de alcançar esse nível de lucro seria se o título subjacente encerrasse exatamente US $ 190 por ação no dia da expiração da opção.
5. O potencial de lucro é de US $ 518 a qualquer preço de ações acima de $ 195 - 26% em seis semanas.
Critérios-chave a serem considerados na seleção de uma propagação de borboleta modificada.
Os três critérios principais a serem observados quando se considera uma propagação de borboleta modificada são:
1. Risco máximo do dólar.
3. Probabilidade de lucro.
Infelizmente, não há uma fórmula ótima para tecer esses três critérios principais juntos, então alguma interpretação por parte do comerciante está invariavelmente envolvida. Alguns podem preferir uma maior taxa de retorno potencial, enquanto outros podem colocar mais ênfase na probabilidade de lucro. Além disso, diferentes comerciantes têm diferentes níveis de tolerância ao risco. Da mesma forma, os comerciantes com contas maiores são mais capazes de aceitar negociações com maior perda potencial máxima do que os comerciantes com contas menores.
Cada comércio potencial terá seu próprio conjunto único de critérios de recompensa a risco. Por exemplo, um comerciante que considere dois negócios possíveis pode achar que um comércio tenha uma probabilidade de lucro de 60% e um retorno esperado de + 25%, enquanto o outro pode ter uma probabilidade de lucro de 80%, mas um retorno esperado de apenas 12 %. Neste caso, o comerciante deve decidir se ele ou ela coloca mais ênfase no retorno potencial ou na probabilidade de lucro. Além disso, se um comércio tem um requisito de risco / capital máximo muito maior do que o outro, isso também deve ser levado em consideração.
As opções oferecem aos comerciantes uma grande flexibilidade para criar uma posição com características únicas de recompensa a risco. A propagação de borboleta modificada se encaixa neste reino. Os comerciantes de alerta que sabem o que procurar e que estão dispostos e capazes de atuar para ajustar um comércio ou cortar uma perda se for necessário, podem encontrar muitas possibilidades de borboleta modificadas de alta probabilidade.
Guia de Estratégias de Opções Avançadas.
Antes de continuar, precisamos enfatizar que as opções representam uma forma de investimento de nível superior e possuem uma quantidade de risco muito maior. Como tal, os investidores são aconselhados a entender completamente e aprender a negociar opções antes de investir, e apenas investir com capital de risco.
Antes de comprar ou vender uma opção, uma pessoa deve receber uma cópia das Características e Riscos de Opções Padronizadas (ODD). Cópias do ODD estão disponíveis no seu corretor, ligando para 1-888-OPTIONS, ou da The Options Clearing Corporation, One North Wacker Drive, Suite 500, Chicago, Illinois 60606.
Este guia pressupõe que você já tenha uma compreensão básica dos fundamentos da negociação de opções, como comprar e vender chamadas e colocações. Se você deseja ler sobre as bases da negociação de opções, confira o nosso Guia básico de opções.
Em essência, cada estratégia de opção - não importa o quão complicado elas - se resume a uma combinação de compra e venda de opções de compra e venda em vários preços de exercício e datas de exipação. Diferentes combinações destes blocos de construção básicos de negociação de opções são usadas para se adequar ao perfil de risco do investidor e às perspectivas do mercado.
Você é otimista, neutro ou de baixa em um estoque em particular? Você está preparado para arriscar mais ou preferir uma estratégia mais conservadora? Você prefere monitorar seus negócios diariamente ou comprar uma posição e esperar até o vencimento? Quaisquer que sejam suas preferências, existe uma estratégia de opção para você. Este guia abordará algumas das estratégias de opções mais avançadas, como borboletas e condores de ferro.
Tópicos abordados neste guia:
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Direitos autorais e cópia; 2004 - Guia de negociação de opção 2017. Todos os direitos reservados.
Aprendizagem de máquina aplicada às estratégias de quantidade do mundo real.
Finalmente. implementar estratégias de negociação avançadas usando análises de séries temporais, aprendizado de máquinas e estatísticas bayesianas com as linguagens de programação de código aberto R e Python, para resultados diretos e acionáveis na rentabilidade de sua estratégia.
Tenho certeza de que você notou a sobreaturação de tutoriais iniciantes em Python e referências de estatísticas / máquinas que estão disponíveis na internet.
Poucos tutoriais realmente lhe dizem como aplicá-los às suas estratégias de negociação algorítmicas de uma forma de ponta a ponta.
Existem centenas de livros didáticos, artigos de pesquisa, blogs e postagens do fórum sobre análises de séries temporais, econometria, aprendizado de máquinas e estatísticas bayesianas.
Quase todos eles se concentram na teoria.
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Você está feliz com a programação básica, mas quer aplicar suas habilidades para uma negociação de quantidade mais avançada.
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Usaremos essas bibliotecas para analisar uma grande quantidade de métodos nos campos das estatísticas bayesianas, análises de séries temporais e aprendizado de máquinas, utilizando esses métodos diretamente na pesquisa de estratégia comercial.
Nós aplicamos essas ferramentas em um cenário de backtesting e gerenciamento de riscos de ponta a ponta, usando as bibliotecas R e QSTrader, permitindo que você "encaixe-as" facilmente em sua infra-estrutura comercial atual.
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Assim, se você é uma codificação muito mais confortável do que com a matemática, você pode facilmente seguir os trechos e começar a trabalhar para melhorar a rentabilidade da sua estratégia.
Sobre o autor.
Então, quem está por trás disso?
Oi! Meu nome é Mike Halls-Moore e eu sou o cara do QuantStart e o pacote 'Advanced Algorithmic Trading'.
Desde que trabalhei como um desenvolvedor de negociação quantitativa em um hedge fund, fiquei apaixonada pela pesquisa e implementação de negociação quantitativa.
Eu comecei a comunidade QuantStart e escrevi 'Advanced Algorithmic Trading' para expor práticas de quasing quasing para os métodos utilizados em hedge funds quantitativos e empresas de gerenciamento de ativos.
Quais são os tópicos incluídos no livro?
Você receberá um guia de iniciante completo para análise de séries temporais, incluindo características de retorno de ativos, correlação serial, o ruído branco e modelos de caminhada aleatória.
Proporcionaremos uma discussão aprofundada dos modelos ARAA e Autoregressivos Condicionais Heteroskedastic (ARCH) usando o ambiente estatístico R.
Continuaremos a discussão sobre as séries temporais cointegradas da Negociação Algorítmica bem sucedida e consideramos o teste de Johansen, aplicando-o às estratégias da ETF.
Você encontrará uma discussão aprofundada sobre como o Filtro de Kalman pode ser usado para criar relações de hedge dinâmicas entre pares de recursos do ETF, usando ferramentas Python livremente disponíveis.
Você receberá uma introdução aos modelos de Markov escondidos e como eles podem ser aplicados em dados financeiros para fins de detecção de regime.
Descobriremos exatamente o que é o "aprendizado da máquina estatística", incluindo a aprendizagem supervisionada e não supervisionada, e como eles podem nos ajudar a produzir estratégias de negociação sistemáticas rentáveis.
Em primeiro lugar, usaremos a técnica familiar de regressão linear, tanto no sentido de Bayesian quanto no clássico, como meio de ensinar conceitos de aprendizado de máquina mais avançados.
Eu falarei sobre um dos conceitos mais importantes no aprendizado de máquina, ou seja, o trade-off de tendência de tendência e como podemos minimizar seus efeitos usando a validação cruzada.
Eu discutirei uma das famílias de modelo ML mais versáteis, ou seja, os modelos Árvore de Decisão, Floresta Aleatória e Árvore Boosada, e como podemos aplicá-las para prever os retornos de ativos.
Vamos discutir a família de Classificadores de vetores de suporte, incluindo o Support Vector Machine, e como podemos aplicá-lo a séries de dados financeiros.
Vou explicar como você pode aplicar técnicas de aprendizagem sem supervisão, como K-Means Clustering para dados financeiros da barra OHLCV, a fim de agrupar "velas" em regimes.
Discutiremos como aplicar métodos de aprendizagem de máquinas a um grande corpus de documentos de linguagem natural e prever categorias em dados de teste não vistos, como um precursor de modelos baseados em sentimentos.
Vou fornecer uma introdução completa aos modelos de probabilidade bayesiana, incluindo um olhar detalhado sobre a inferência, que constitui a base para modelos mais complexos ao longo do livro.
Você aprenderá sobre MCMC, em particular o algoritmo Metropolis-Hastings, que é uma das principais técnicas de amostragem em estatísticas bayesianas, usando o software PyMC3.
Examinaremos os modelos de volatilidade estocástica sob uma estrutura bayesiana, usando estes para identificar períodos de grande volatilidade do mercado para gerenciamento de risco.
Quais habilidades técnicas você aprenderá?
Você será apresentado à R, que é um dos ambientes de pesquisa mais amplamente utilizados em hedge funds quantitativos e gerentes de ativos. Utilizaremos muitas bibliotecas, incluindo timeseries, rugas e previsões.
Usaremos R e Python para estimar o desempenho da nossa estratégia ao longo do tempo, o que nos permite produzir curvas de decaimento da estratégia. Isso ajudará a determinar se uma estratégia precisa ser aposentada ou ainda é viável e lucrativa.
Nós aprofundaremos os recursos avançados do scikit-learn, a biblioteca ML do Python, incluindo a otimização de parâmetros, a validação cruzada, a paralelização e a produção de modelos preditivos sofisticados.
Como criar backtests eficientes em vetorizados e orientados para eventos para pesquisas preliminares, com hipóteses reais de custo de transação e gerenciamento de posição, usando R e a popular biblioteca QSTrader.
Apresentaremos o PyMC3, a modelagem bayesiana flexível ou o kit de ferramentas "Programação Probabilística" e a amostra de Monte Carlo de cadeia de Markov para nos ajudar a realizar uma inferência Bayesiana efetiva em dados de séries temporárias financeiras.
Continuaremos a discussão sobre o gerenciamento de riscos de livros anteriores e analisaremos a detecção de regime e a volatilidade estocástica como forma de determinar nosso atual nível de risco e alocação de portfólio.
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Vamos apresentar o nosso quadro de backtesting com carteiras ETF mensais reequilibradas a longo prazo, em vários mercados financeiros, comparando nossos resultados com um benchmark.
Examinaremos uma técnica de séries temporais lineares com base no modelo ARIMA + GARCH em uma série de índices de ações e veremos como o desempenho da estratégia muda ao longo do tempo.
Vamos aplicar o Bayesian Kalman Filter às séries temporais cointegradas para estimar dinamicamente a relação de cobertura entre pares de ativos, melhorando uma estimativa estática de uma relação de hedge tradicional.
Usaremos modelos de Markov ocultos para produzir um modelo de detecção de regime de volatilidade. Isso será usado para vetar ordens em uma tendência de curto prazo seguindo a estratégia para aumentar a lucratividade.
Usaremos inúmeras técnicas de aprendizagem de máquinas, como as florestas aleatórias, para prever a direção e o nível dos ativos, regredindo contra outros recursos transformados.
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Onde você pode aprender mais sobre mim?
Eu escrevi mais de 200 posts no QuantStart cobrindo negociação sistemática, cujas carreiras, desenvolvimento de software e aprendizado de máquina. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre minha metodologia e estratégias de negociação.
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Embora eu pense que você encontrará Advanced Algorithmic Trading muito útil em sua educação de negociação quantitativa, também acredito que, se você não estiver 100% satisfeito com o livro por qualquer motivo, você pode devolvê-lo sem perguntas pedidas para um reembolso total.
Você receberá uma cópia impressa do livro?
Não. Nesta fase, o livro só está disponível no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts R e Python totalmente funcionais, se você comprar a opção "Livro + Software".
Qual pacote você deve comprar?
Isso depende principalmente do seu orçamento. O livro com código fonte extra completo é o melhor se você quiser inserir o código imediatamente, mas o próprio livro contém uma quantidade enorme de fragmentos de código que ajudarão seu processo de negociação de quant.
Posso ser contatado?
Claro! Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e farei o meu melhor para lhe fornecer uma resposta necessária. No entanto, veja a lista de artigos, que também pode ajudá-lo.
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Opções de negociação Gregos: como o tempo, a volatilidade e outros fatores de preços geram lucros, segunda edição.
Direitos autorais e cópia; 2018 Dan Passarelli. Todos os direitos reservados.
Autor (es): Dan Passarelli.
Publicado on-line: 11 SEP 2018 10:04 AM EST.
Imprimir ISBN: 9781118133163.
ISBN: 9781118531846 na internet.
Sobre este livro.
Um comerciante de melhores opções detalha uma abordagem prática para preços e opções de negociação em qualquer condição de mercado.
O mercado de opções está sempre mudando e, para acompanhá-lo, você precisa dos gregos-delta, gamma, theta, vega e rho, quais são as melhores técnicas para avaliar opções e executar negócios independentemente das condições de mercado. Na Segunda Edição de Opções de Negociação Gregos, o comerciante de opções veterano Dan Pasarelli coloca essas ferramentas em perspectiva, oferecendo novas idéias sobre negociação e avaliação de opções.
Um guia essencial para comerciantes profissionais e aspirantes, este livro explica os gregos em um estilo direto e acessível. Ele mostra habilmente como eles podem ser usados para facilitar as estratégias de negociação que buscam lucrar com a volatilidade, a deterioração do tempo ou as mudanças nas taxas de juros. Ao longo do caminho, faz uso de novos gráficos e exemplos, e discute como a aplicação adequada dos gregos pode levar a preços mais precisos e negociação, bem como alertá-lo para uma série de outras oportunidades.
Completamente atualizado com novos materiais Informações sobre spreads, paridade de chamada e opções sintéticas, volatilidade de negociação e negociação de opções avançadas também estão incluídas. Explora como explorar a dinâmica do preço de opções para melhorar sua negociação.
Ter uma compreensão abrangente dos gregos é essencial para o sucesso das trocas comerciais a longo prazo. Opções de Negociação Greeks, Second Edition mostra como usar os gregos para encontrar melhores trades, efetivamente gerenciá-los e, finalmente, tornar-se mais lucrativo.
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Categoria: Documentos.
Camac Street 3 Pretoria Street, 1º andar, Kolkata 700071 p 4000 2454 m 9748 222 555 Salt Lake Kredent Tower, J 1/14, bloco EP e amp; GPOT, Sector V, Kolkata 700091 p 4000 2440 m 9903 222 555 e info @ kredentacademy w kredentacademy Advanced Options Trader (AOT) A natureza dinâmica da Option Trading pode oferecer uma grande variedade de possibilidades para os participantes do mercado desde que eles sejam bem elaborados e pesquisados - decisões tomadas. A alavancagem e a volatilidade das opções de negociação podem produzir resultados dramáticos com pequenas quantidades de capital. Este curso tem como objetivo ensinar os participantes a aproveitar a alavancagem das Opções ao gerenciar riscos e construir sua própria Estratégia de Opções com abordagens sofisticadas para preservar e criar capital. Os participantes aprendem a praticar as habilidades necessárias para identificar, avaliar e executar oportunidades de negociação, a fim de criar, gerenciar e desenvolver várias estratégias e produzir lucros consistentes da Trading de opções. Metodologia Plataforma aberta para interagir com o docente Dharam Chand Sethia *, ACA, candidato CFA LIII Discussões mais próximas do mundo real Horas dedicadas de sessões práticas que oferecem exposição ao comércio prático Material de estudo on-line e offline relevante recursos Discussão comercial e suporte do corpo docente Conteúdo do curso Opções básicas, prémio e dinheiro Parágrafo de put-call e arbitragem de opções Compreensão e análise de interesse aberto com volatilidade implícita Modelos de preços de opções (modelo Black-Scholes) Estratégias de negociação - Borboleta, Straddle, Strangle, Condors Estratégias de negociação antecipada - Gamma Scalping, Ratio Trades, spread do calendário Gregos e gerenciamento de risco Análise de custo benefício da carteira (Análise de margem e corretagem) Análise de posição ao vivo Uso de software para negociação de opções: opções Calculadora, Excel personalizado para volatilidade e Análise grega Duração do curso Duas horas por aula 3 dias por semana, para 12 sessões, no Setor V, Faculdade de Salt Lake City * Dharam Chand Sethia tem uma experiência de mais de cinco anos no mercado de capitais, especialmente nos campos de Equity e Opções de Moeda. Atualmente, é estrategista e comerciante de opções sénior com Kredent Finance. Ele também adora ensinar e é um corpo docente visitante em vários assuntos financeiros nas Escolas B.
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