44
или внебиржевой) и определенные инструменты валютного хеджирования;
осуществить планирование валютного хеджирования на основе статической
или динамической модели; оценить стоимость валютного хеджирования; рас-
считать его эффективность. Это даст возможность на практике защитить внеш-
неэкономическую деятельность предприятия от валютных рисков с помощью
выбранных инструментов хеджирования. Подобный подход станет своеобраз-
ным руководством к действию, результаты которого продемонстрированы на
основе хеджирования экспортного контракта. Расчеты показали эффективность
валютного хеджирования.
Для поиска наилучшего управленческого решения менеджменту необхо-
димо провести многовариантные расчеты, сравнить эффективность хеджирова-
ния валютных рисков каждого, выбрать наилучший и его использовать в меж-
дународной деятельности предприятия.
Российский финансовый рынок обладает высокой волатильностью, тур-
булентностью и неопределенностью, а значит, любое изменение во внешней
среде может оказать существенное влияние на финансовый результат участни-
ков рынка.
Во многих российских организациях нет четкого и полного понимания
процессов и механизмов хеджирования, в результате чего хеджирование стано-
вится невыгодным инструментом по нивелированию рисков финансового инве-
стирования.
45
Глава 3. Проблемы и перспективы развития валютных опционов
3.1. Предложение по совершенствованию торговли валютными опционами
Рассмотрим возможности совершенствования торговли валютными опци-
онами.
Каждый начинающий инвестор пребывает в поиске стабильной и надеж-
ной системы торговли, которая бы обеспечивала стабильный доход. Подавля-
ющее большинство актуальных методов, предполагает использование дополни-
тельных инструментов. Разумеется, что все это влечет за собой необходимость
тщательного изучения тонкостей торгового процесса, однако, не каждый
вкладчик располагает свободным временем, которое можно было бы потратить
на изучение новых стратегий.
Исходя из всего сказанного выше, необходимо соответствующее реше-
ние, обеспечивающее простую, но в тоже время весьма прибыльную систему
трей-динга.
Одной из наиболее простых, но в тоже время эффективных систем для
работы с валютными является «принцип Мартингейла».
Стратегия Мартингейла не является профильной системой для работы с
валютными опционами, скорее это принцип управления финансовыми актива-
ми, то есть собственным капиталом.
Таким образом, «принцип Мартингейла» считается не полноправной, не-
зависимой стратегией, а лишь видом системы управления рисками, которая
предполагает планомерное наращивание торгового лота. Базируется рассматри-
ваемый метод на математических основах, а именно теории вероятности. По-
стоянно увеличивая ставку на покупку опциона, с каждым разом увеличивается
вероятность положительного исхода торговой операции.
Схема расчета торгового лота по стратегии «принципа Мартингейла» вы-
глядит следующим образом.
46
При трейдинге бинарными опционами инвестор работает с фиксирован-
ным профитом и рисками, что существенно упрощает заключением прибыль-
ной торговой операции. В среднем, доходность цифрового контракта колеблет-
ся в диапазоне 70–85%, детали зависят от брокерской фирмы, с которой со-
трудничает торговец
40
.
Чтобы наглядно понять, как работает стратегия «принцип Мартингейла»
в бинарном трейдинге, смоделируем конкретную ситуацию. Предположим, что
инвестор работает с брокером, который выплачивает 80% от суммы инвестиру-
емых средств за верный прогноз. Таким образом, чтобы покрыть прошлую, то
есть проигрышную сделку, необходимо увеличить размер торгового лота на
размер процентного отчисления, непосредственно в нашей ситуации это значе-
ние составляет 0,8.
Следовательно, при первоначальной сделке в размере одного доллара,
следующая торговая операция заключается 1 доллар и 25 центов. В том случае,
если вторая по счету сделка принесет прибыль, то суммарный доход составит 2
доллар и 25 центов. В этой системе трейдинга расчет делается на полное пере-
крытие убыточной торговой операции, в результате осуществляется безубы-
точная торговля.
Специфика увеличения торгового лота отражена в таблице валютных оп-
ционов.
Таблица 10
Валютные опционы
№ ставки
Ставка в $
Накопленный убы-
ток, в $
Ожидаемый выигрыш,
в $
1
2
3
4
1
1
1
1,8
2
1,25
2,25
2,25
3
2,82
5,07
5,076
4
6,34
11,41
11,41
5
14,27
25,68
25,69
40
Колмыкова Т. С. Модель системы управления рисками инновационных проектов /
Т. С. Колмыкова, Э. В. Ситникова // Известия Юго-западного государственного университе-
та. Сер. Экономика. Социология. Менеджмент. – 2014. – №1. – С. 198.
47
Продолжение таблицы 10
1
2
3
4
6
32,1
57,78
57,78
7
72,23
130,01
57,78
8
162,52
292,53
292,54
9
365,67
658,2
658,21
10
822,75
1480.95
1480.95
Из указанной выше таблицы отчетливо видно, что при девяти убыточных
торговых операциях, совершенных подряд, общая сумма просадки составит
практически 660 доллара. Однако если десятая сделка окажется прибыльной, то
в итоге торговец получит примерно 1 500 долларов
41
.
Перед тем как начать торговать по этой схеме, следует проанализировать
эту информацию и сделать определенные выводы.
Применение системы трейдинга «принцип Мартингейла» можно состав-
лять прогнозы ценового движения, опираясь на простые математические расче-
ты. Если инвестор применяет проверенный метод торговли, то тогда серия
проигрышных торговых операций не будет продолжительной, соответственно,
просадка спокойно перекрывается профитом, и инвестор выходит в плюс.
Что касается слабых сторон рассматриваемой стратегии, то следует выде-
лить следующие аспекты.
Значительное увеличение размера торгового лота требует наличия вну-
шительного торгового счета.
Если инвестор начинает использовать стратегию «принцип Мартингейла»
и опирается на данные таблицы валютных опционов, но при этом у него не-
большой торговый счет, то он может рассчитывать на проигрыш.
Разумеется, что окончательно решение, несомненно, остается именно за
торговцем. Однако эксперты рекомендуют использовать этот метод управления
капиталом только в том случае, если в распоряжении инвестора есть прибыль-
ная стратегия, которая стабильно приносит порядком 70% профита. В результа-
41
Ситникова Э. В. Повышение инвестиционной привлекательности региона в решении про-
блем его устойчивого сбалансированного развития / Э. В. Ситникова, П. В. Сергеев // Регион:
системы, экономика, управление. – 2013. – №4. – С. 145.
48
те, убыточные серии сделок не будут превышать отметку в 5 торговых опера-
ций.
Использование рассмотренного принципа в «чистом» виде превратит тор-
говлю бинарными опционами в обыкновенную игру в рулетку. Шансы полу-
чить прибыль составляют 50:50, естественно, что это далеко не самый выгод-
ный способ проведения валютных опционов.
Как в России, так и за рубежом в настоящее время наблюдается дефицит
математического и программного обеспечения, которое позволяет эффективно
управлять финансовыми рисками на срочном рынке.
В качестве общего языка для описания процессов на большинстве миро-
вых срочных рынков служит классическая диффузионная модель Блэка-
Шоулса, дискретным аналогом которой является биномиальная модель
42
. Дан-
ная модель плохо соответствует реальности: в частности, недооценивает риски
(эффект «тонких хвостов» распределения), не дает возможности моделировать
скачки цен и не может объяснить наблюдаемые эффекты «улыбки волатильно-
сти» и «кластеризации волатильности»
43
. Широкий спектр более общих моде-
лей, насколько известно авторам, в настоящее время на российском финансо-
вом рынке активно не используется, но представляет интерес для участников
как перспективное направление и активно исследуется.
Среди необходимых составляющих такого обеспечения можно назвать
автоматизированные системы для принятия торговых решений. Стратегии для
российского срочного рынка, использующие опционы, нечасто становятся
предметом исследования из-за ряда трудностей, связанных со сбором, обработ-
кой и анализом исторических данных. Еще одна проблема состоит в особенно-
42
Богачева М. Н., Прянишникова Л. И. Оценка справедливой цены опциона для обобщенной
модели Кокса-Росса-Рубинштейна в случайном состояний // Инженерный вестник Дона,
2013, – №4. – С. 13.
43
Гречко А. С., Кудрявцев О. Е., Родоченко В. В. Адекватное моделирование российского
срочного рынка // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право
и управление. 2015. – №6. – С. 59.
49
стях поведения инструмента, связанных с изменениями центральных страйков
и небольшой ликвидностью.
Волатильность, некоторым образом рассчитанная, хотя большую часть
времени и лежит в некотором диапазоне (зависящем от конкретного актива),
иногда принимает более высокие значения и «застревает» в них, не сразу воз-
вращаясь к обычным.
Для того, чтобы предсказать появление этого эффекта, используют слу-
чайный лес классификации. В качестве альтернативного метода мы применяем
случайный лес регрессии, чтобы получить прогнозные значения волатильности.
Для того, чтобы получить волатильность, например, для опциона put (ев-
ропейского либо маржируемого), необходимо при помощи некоторого числен-
ного метода решить уравнение вида:
(1)
где – цена опциона put в модели Блэка-Шоулcа;
S – цена базового актива за рассматриваемый торговый период;
σ – волатильность;
T – срок действия опциона;
K – цена исполнения опциона;
Рmarker – рыночная цена опциона put.
Для различных страйков получаются разные значения подразумеваемой
волатильности. Будучи нанесенными на график как функция страйка, они обра-
зуют так называемую «улыбку» или «ухмылку» волатильности, пример которой
можно видеть на рис. 5.
Для опционов call и put позиции, в которых оказывается участник торгов
после осуществления таких сделок, различны. При этом «buy» означает уплату
премии и приобретение опционного контракта, «short» означает подписание
контракта (и постепенное приобретение премии). Соответственно, «sell» и
«cover» используются в том смысле, что позволяют закрыть позицию таким об-
50
разом, что между продавцом и подписчиком опциона более не остаѐтся обяза-
тельств.
Под «торговой стратегией» понимают набор инструкций, регламентиру-
ющих правила открытия и закрытия длинных и коротких позиций в зависимо-
сти от имеющихся данных о ходе торгов и показателей, вычисляемых на их ос-
нове.
Рисунок 5. «Улыбка» для опциона «put»
Общее число зарегистрированных сделок за период исследования, ис-
пользованных для анализа, составило 1 334 300. Выбор инструмента обуслов-
лен сравнительно высокой ликвидностью, которая дает возможность получить
исторические данные, представляющие ценность для анализа, более чем для
одного страйка. В качестве минимального периода времени для расчетов поло-
жим один торговый час. В качестве «цены» базового актива для торгового пе-
риода используем цену закрытия торгов за этот период.
Обрабатывается история и «order log» по следующему алгоритму:
1. Определяют «центральный страйк», также называемый «страйк на
деньгах» (ATM – at the money), который соответствует страйку с минимальной
разницей между ценой put и call. Чтобы определить на этом этапе разницу меж-
51
ду put и call, мы используем цены последних сделок. В случае равенства разниц
выбираем максимальный страйк.
2. Рассматривают по два «соседних» страйка с каждой стороны от цен-
трального.
3. Для каждого из таковых формируют цену опциона за торговый период
как среднее из цен сделок за период.
4. Если сделок по страйку не произошло, но за период было размещено
более определенного числа приказов «bid» и более определенного числа прика-
зов «ask», при этом по крайней мере для двух из них выполнено условие
, то есть разрыв между «ценой спроса» и «ценой предложения» невелик, то по-
лагают цену равной .
5. В случае, если цена по данному страйку отсутствует в данный период,
но присутствует в последующий и предыдущий периоды - полагают цену рав-
ной среднему между имеющимися данными. Такая схема позволяет дистанци-
роваться от эффектов, возникающих на дальних страйках, где могут происхо-
дить сделки, закономерности появлении которых, по-видимому, существенно
отличаются от таковых для центральных страйков. Наличие таких «выбросов»
существенно и негативно влияет на точность прогнозирования и создает пре-
пятствие для трактовки полученных результатов.
С другой стороны, алгоритм позволяет не игнорировать данные, создан-
ные ожиданиями участников рынка, даже в том случае, если сделки не были за-
ключены.
Подготовив таким образом данные, получают возможность для каждого
из оставшихся страйков вычислить показатель волатильности, решая уравнение
(1). Полученный показатель волатильности используют далее в качестве обу-
чающего признака (для предыдущих периодов) и целевого значения (для теку-
щего периода) алгоритмов машинного обучения.
52
Результаты применения торговых стратегий проверяются на третьей, ито-
говой выборке.
Для того, чтобы учесть эффект кластеризации, выделяют участки «отно-
сительно большой» и «относительно малой» волатильности. Для этого вычис-
ляют среднюю волатильность (отдельно для опционов put и call) для каждого из
страйков.
Волатильность должна превышать среднюю для выбранного опциона.
Вероятность события «в текущий торговый период волатильность останется
выше средней» должна быть также выше определѐнного порога. Цель подбора
– получить достаточно кластеров, чтобы работать с ними, в то же время мини-
мизируя влияние небольших всплесков.
На подготовленной «собственно обучающей выборке» обучают два слу-
чайных леса – лес регрессии и лес классификации. Первый используется для
прогнозирования значения волатильности. Второй – разделяет выборку на два
класса – класс «высокой волатильности» (с ненулевым значением счѐтчика) и
класс «низкой волатильности» – и предсказывает, в каком классе будет лежать
следующий торговый период.
Составлено две стратегии, каждая из которых была применена как к оп-
ционам call, так и опционам put. Их суть состоит в том, что перед началом каж-
дого из торговых дней используют, не переобучая, случайный лес регрессии
либо классификации для прогнозирования волатильности на текущий период.
Для того, чтобы учесть специфику опционных контрактов, закрывают все
контракты до того момента, как наступит срок истечения. При изменении цен-
тральных страйков, если остаются открытые позиции, они закрываются по по-
следней доступной цене.
Подход к реализации стратегии, основанной на предсказаниях леса ре-
грессии (стратегия «регрессия и волатильность»), сводится к набору правил,
описанных в таблице 12.
53
Таблица 12
Описание правил стратегии «Регрессия и волатильность»
№
Действие
Условие
Предсказание
1
Открыть длинную по-
зицию («buy»)
Нет откры-
тых пози-
ций
Волатильность на следующий период
поднимется выше порога
2
Закрыть длинную по-
зицию («sell»)
Открыта
длинная
позиция
Волатильность на следующий период
опустится ниже порога
3
Открыть короткую
позицию («short»)
Нет
открытых
позиций
Волатильность на следующий период
опустится ниже порога
4
Закрыть короткую
позицию («cover»)
Открыта
короткая
позиция
Волатильность на следующий период
поднимется выше порога
Подход к реализации стратегии, основанной на предсказаниях леса ре-
грессии (стратегия «классификация и волатильность») аналогичен. Отличие со-
стоит в том, что для колонки «предсказание» мы используем прогноз относи-
тельно того, в каком кластере мы окажемся в следующем торговом периоде.
При подсчете прибыли, убытков по стратегии мы предполагали, что в
наличии всегда имеется необходимая сумма для того, чтобы продолжать дер-
жать позицию открытой в том случае, если она убыточна. Краткое изложение
результатов приведено в таблице 13, показатели приведены в процентах от сто-
имости портфеля.
Таблица 13
Результаты применения торговых стратегий
№
Торговая стратегия
Общая
прибыль,
%
Макси-
мальная
просадка,
%
Макси-
мальная
прибыль,
%
1
«Купи и держи»
1,3
6,0
4,0
2
«Классификация и волатильность»
21,2
13,3
37,0
3
«Регрессия и волатильность»
11,3
7,8
19,7
Таким образом, в целях совершенствования торговли валютными опцио-
нами рекомендуется: