El año pasado ejecuté una estrategia de opciones ligeramente estúpida/ingenua.
Se trataba de elegir entre 10 y 15 empresas al azar y luego establecer diferenciales de crédito de venta para cada una, con vencimiento en 1 o 2 semanas. Prioricé los subyacentes de gran volumen y de primer nivel.
Saldría de la operación con una ganancia del 60 % o con una pérdida del 100 %. Si el subyacente fuera 1 DTE, entonces lo dejaría correr para obtener ese dulce, dulce decaimiento theta del último día.
En promedio, obtendría un rendimiento del 10% al 20% semanalmente. Mi peor semana bajé un 40%.
Terminé 2019 un 3000 % por encima de donde comencé.
Tanto afortunada como desafortunadamente, tuve un procedimiento médico que necesitaba financiar en 2020. Saqué todo mi dinero del mercado para financiarlo. Si hubiera seguido con esta estrategia, seguramente habría sido eliminado debido a la reciente agitación del mercado.
Mi pregunta es: ¿hay alguna manera de calcular la probabilidad de ser diezmado por una estrategia como esta? Si supiera todo el valor intrínseco y extrínseco de sus opciones (los griegos, etc.), ¿hay alguna manera de obtener una probabilidad de ejecución de diezmado en una hoja de cálculo o algoritmo?
Esta pregunta es más un ejercicio divertido de modelado, en lugar de algo que realmente emplearía.
Probablemente usaré una estrategia como esta cuando volvamos a un mercado alcista fuerte, solo pensé que esto podría ser una forma de ocuparme mientras me siento al margen.
La respuesta es sí. Hay una manera de estimar esto y hacer ese tipo de estimaciones para carteras que pueden incluir posiciones de opciones es una gran parte de lo que hacen los programadores/comerciantes/administradores de riesgos en bancos, firmas comerciales e instituciones financieras.
Pareces interesado, pero entiendes que esto puede estar por encima de tu cabeza. Si es así, sugeriría tal vez algunos cursos en línea que indiquen que, al finalizar, será capaz de calcular el VaR para una cartera. Eso no es exactamente lo que quieres, pero está lo suficientemente cerca de que si puedes hacer eso, entonces deberías poder hacer lo que describo a continuación...
Primero, necesita una matriz de covarianza para sus acciones usando, digamos, los últimos 3 meses de datos. Debe "reducir" la matriz de covarianza para sesgarla y que sea "peor" para su cartera porque las correlaciones tienden a 1 en un desplome (consulte la matriz de covarianza que se reduce). Si las posiciones tienen un tiempo relativamente corto para el vencimiento y pérdidas y ganancias limitadas, puede ejecutar simulaciones y observar los resultados para fijar el precio de sus opciones al vencimiento y ver cómo se ve la distribución de los rendimientos. Es decir, no tiene que hacer operaciones matemáticas para cotizarlas antes de su vencimiento.
En cuanto a la implementación: Python es genial y no te arrepentirás de haberlo aprendido. Sin embargo, esto es mucho según lo que escucho de ti, pero dijiste que estabas acostado, así que... ¡diviértete! Y echa un vistazo al intercambio de pila cuántica.
Diría que ejecutó una estrategia de opción medianamente inteligente porque:
No estabas persiguiendo prima desnuda (la pierna larga evitó el desastre)
Su período de tiempo fue muy corto (dos semanas), por lo que el decaimiento theta fue alto y acelerado.
Tenías reglas de salida
Aparte de lo anterior, la razón por la que tuvo éxito fue que, en su mayor parte, 2019 fue un año de tendencia alcista. Los diferenciales de crédito alcistas funcionan bien en ese tipo de entorno. La razón secundaria es que eligió subyacentes de calidad que cooperaron (Blue Chips tiende a rastrear el mercado) y eligió algunos perros que fueron a la basura. De lo contrario, no lo habrías hecho tan bien como lo hiciste.
Para sobrevivir a una caída del riesgo de cola como la de este año, sería necesario poseer un delta negativo:
Con respecto a la última, debido a la subida del mercado, durante los últimos años he comprado verticales SPY LEAP de un año o más con el tramo largo 10 % OTM y el tramo corto 20 % OTM como cobertura de cartera. El costo ha sido de aproximadamente el 1,5% o menos del principal. Con algunas entradas y salidas del tramo corto durante el año, el costo total se redujo a menos del 1%. A pesar de esto, fue una pérdida total de dinero en 2018 y 2019.
Su propósito era cubrir una parte de mi exposición larga a acciones. Hacia el final del año, la pierna corta tiende a ser casi inútil y la cubro, terminando con puts largos deteriorados. Varios meses antes de que caduquen (antes de los últimos meses acelerados de decaimiento theta), los introduzco en la nueva vertical protectora del próximo año. No hace falta decir que esas posiciones largas dieron buenos resultados este año, reduciendo enormemente mis pérdidas de capital.
Según la respuesta de RWP, podría profundizar en el análisis estadístico y obtener una probabilidad precisa basada en algún período de datos históricos. Es solo mi opinión, pero creo que es una búsqueda inútil porque se basa en datos de meses anteriores y un evento de riesgo de cola como marzo no se preocupa por su número de probabilidad. Su supervivencia se basará en la elección de la(s) estrategia(s) que mencioné anteriormente, así como en su capacidad para gestionar y ajustar sus posiciones o cerrarlas para reducir sus pérdidas (gestión activa del riesgo).
Por último, algunos sugieren que el delta de una opción proporciona una aproximación vaga de la probabilidad de que la opción termine ITM. La probabilidad de toque es aproximadamente el doble. No estoy muy interesado en esto porque la volatilidad implícita afecta el delta, más aún cuando es OTM, por lo que dicho número de probabilidad puede fluctuar significativamente. ¿Número de parque de pelota? Sí. Preciso. Me parece que no.
Amar Srivastava