استراتيجيات التداول خيارات خوارزمية

الخيارات والأسهم: معا الآن.
نشرت في مجلة التاجر الآلي العدد 20 Q1 2018.
وكانت إحدى نتائج زيادة تجزئة السوق هي التحدي المستمر المتمثل في الجمع بين نظرة شمولية وبيئة تنفيذ شاملة تشمل جميع الأدوات الصحيحة. وفي حين أن تأثير التجزئة هذا ينطبق الآن على العديد من قطاعات السوق، فإنه يتسم بالحدة بشكل خاص في الأسهم الأمريكية وخيارات الأسهم. معظم الحلول المتاحة حاليا هنا يمكن في أفضل الأحوال تقديم حل جزئي فقط. غاري ستون، كبير موظفي الاستراتيجية في بلومبرغ تراديبوك، يلقي نظرة على ما هو مطلوب لتقديم الحزمة الكاملة - وكيفية الحصول عليها.
في حين لا يوجد نقص في الحلول المتاحة التي تدعي توفير رؤية موحدة والتنفيذ للأسهم الأمريكية، أي شخص يتطلع حاليا إلى تداول الأسهم / الخيارات أو الخيارات / الخيارات لديها خيار محدود للغاية. وبيئات األسواق الفردية لألسهم) 14 بورصة وأماكن مظلمة متعددة، أكبر حصة سوقية واحدة 20٪ (وخيارات األسهم) 9 مبادلات مع أكبر حصة سوقية واحدة حوالي 28٪ (هي صعبة بما فيه الكفاية في حد ذاتها. ولكن محاولة لتوحيد عبر كل المجمعات ويصبح التحدي أكبر أضعافا مضاعفة.
وثمة اعتبار آخر هو التغيير الجاري في أسواق الخيارات. وقد مكن البرنامج التجريبي قرش استراتيجيات التداول عالية التردد لتتكاثر، والتي لأولئك الذين اعتادوا على اليقين من بيئة حيث كانت هناك التزامات واضحة صانع السوق يمثل طبقة جديدة كاملة من التعقيد التنفيذ.
ومن الواضح أن التبادلات تدرك الصعوبات التي تواجه التجار الراغبين في العمل عبر الأسهم وخيارات الأسهم، وقد حاولت المساعدة في الآليات التي تسمح بتجارب صفقة واحدة بما في ذلك كليهما. أنها توفر التجار "انتشار" الكتب التي تسمح الاقتباس والتداول في "قبل تعبئتها" ينتشر. في حين أن هذا يوفر قدرا من اليقين (أي خطر "الساق" أو "الانزلاق" من التشغيل في اثنين من الأوراق المالية بشكل مستقل)، من أجل تنفيذ التجارة، يجب أن يكون الصرف سيولة كافية في كل من الصكوك في وقت واحد، وهو بأي حال من الأحوال. والواقع أن زيادة اليقين تأتي بتكلفة فرصة كبيرة تتمثل في انخفاض كبير في إمكانية الحصول على السيولة. في هذا العالم المجزأ، من الكثير أن نسأل من التبادل ليس فقط أفضل عرض / عرض في اثنين من الأوراق المالية في نفس الوقت ولكن أيضا سيولة كافية للتجارة لتكون المواد. هذا غير كاف لعالم الأسهم / خيار أرب / التحوط حيث الإمكانات.
P & أمب؛ L لكل وحدة في كثير من الأحيان صغيرة واستخدام كفاءة رأس المال يعتمد على القدرة على تنفيذ الصفقات في حجم كاف.
محطة واحدة.
على الرغم من أن الكتب انتشار لديها بعض السيولة، في هذا العالم مجزأة عالية التردد، وإيجاد أفضل تنفيذ ممكن في حجم كاف يتطلب منصة التي يمكن تجميع أكبر عدد ممكن من مصادر السيولة لكل من الأسهم والخيارات. الانتقال من تداول "حزمة" لإدارة السيولة المجمعة عبر أماكن متعددة يدخل مخاطر التنفيذ الإضافية. وهناك حاجة إلى أدوات التنفيذ الخوارزمية الصحيحة لنفي مخاطر "الساق". على الرغم من أنه من الممكن إدارة مثل هذا الخيار / الخيار أو الأسهم / الخيار أزواج انتشار عن طريق مبادلة بين شاشات التنفيذ لكل ساق، وتنفيذ بهذه الطريقة أيضا يزيد من احتمال التنفيذ دون الأمثل من "الساق" أو "الانزلاق" المخاطر. يتطلب التنفيذ الأمثل واجهة شفافة موحدة واحدة وخوارزميات التنفيذ المتطورة.
الشكل 1: بطاقة تريبوك إكيتي / أوبتيون الزوجية التي تم إطلاقها من شاشة بلومبرغ الفنية أومون.
نقطة بداية جيدة لهذا النوع من منصة يمكن أن يكون واجهة تداول أزواج الأسهم التي تضم بالفعل ألغوس التنفيذ؛ إضافة وظيفة الخيار إلى ذلك من شأنه أن يحقق مرونة مثالية عبر أنواع استراتيجية متعددة - الصفقات فول، الخيار / الأسهم التسعير أربس، فضلا عن أزواج استراتيجيات الجمع بين الأسهم والخيارات على حد سواء. كما أن لديها فضيلة جعل الاستخدام الأكثر كفاءة ممكنة من العقارات المكتبية المتاحة. وعلاوة على ذلك، فإن الوصول إلى السيولة المظلمة الهامة جدا المتاحة في الأسواق الأمريكية يوفر فرصة أخرى لتحقيق أقصى قدر من الربح في التجارة، لا سيما عندما يقترن مع القدرة على تحديد الحد الأدنى / الحد الأقصى للأسعار لأي ساق من التجارة.
ومع ذلك، في حين أن الطحالب الزوج الحالية قد تعمل بشكل جيد لأزواج الأسهم، وغالبا ما يتطلب نهجا مختلفا لخيارات الأسهم. ويمكن أن يكون للسيولة في سوق الخيارات صورة مختلفة جدا عن األسهم. ساذجة تطبيق زوج الأسهم التقليدية ألغو إلى سوق الخيارات هو عرضة لتأثير السوق من خلال دفع باستمرار لتنفيذ. على سبيل المثال، الخوارزمية التي تتداول باستمرار عندما يضرب الزوج الانتشار المطلوب قد تحافظ على السوق من تقديم تحسين السعر وربما إشارة للسوق أن هناك خوارزمية في العمل. على النقيض من ذلك، إضافة تراكب تواب إلى التنفيذ له تأثير على إطالة وقت التنفيذ من خلال التوقف بشكل منهجي التنفيذ وإعادة عشوائيا بشكل عشوائي، مما يسمح للانتشار إلى "التنفس"، وبالتالي تمكين كبيرة في كثير من الأحيان (لكفاءة رأس المال / P & أمب؛ L الأسباب) حقوق الملكية / الخيار والخيار / الصفقات التداول لتنفيذ أكثر تدريجيا وتقليل الأثر.
الرجل، ربط والتوقف.
في حين أن مصادر السيولة والخيارات السيولة عبر أماكن متعددة لديها مخاطر ضمنية ضمنية، وهذه يمكن التقليل إلى الحد الأدنى مع الأدوات المناسبة. معظم التطبيقات لديها استجابة محدودة نوعا ما عندما يحصل على تعليق الساق. إما أن تذهب فورا إلى السوق أو يطفو على السطح تنبيه. ولا تكون أي من هذه الردود مفيدة بشكل خاص؛ فإن الأول يزيد تكاليف التنفيذ (ربما بشكل كبير)، في حين أن الثانية تجبر المتداول على الرد (ربما قبل الأوان).
الشكل 2: مثال على الخيار / زوج الخيار من منصة بير تراديبوك.
وتشمل البدائل الأفضل السماح للمتداول بتحديد مهلة زمنية قبل اتخاذ مزيد من الإجراءات، في حالة انحراف السوق في الاتجاه الصحيح من تلقاء نفسه. وإذا لم يحدث ذلك، فستكون المرحلة الثانية هي تمكين التاجر من منح الطلب درجة معينة من حرية تقدير الأسعار.
وهناك طريقة أخرى لتحقيق أقصى قدر من السيطرة على تجارة متعددة أرجل تشمل خيارات الأسهم هي ربط. في عالم مثالي، يحتاج التاجر إلى مرفق لربط كل ساق من التجارة إلى معيار، والتي يمكن أن تكون تقلب أو دلتا أو مجرد هدف انتشار القيمة.
ويمكن بعد ذلك استخدام الحدود العليا والسفلى على جانبي هذه المعايير للتحكم في سلوك خوارزمية التنفيذ، مثل فترات التوقف المؤقت. وهناك ميزة أخرى إذا ما كان الربط متماشيا مع معيار السوق. (على سبيل المثال، في تراديبوك، يتم مزامنة ربط التقلب تماما مع قيم أومون (أوبتيون مونيتور) في بلومبرغ.)
القدرة على السيطرة على سلوك الخوارزمية تلقائيا بهذه الطريقة أهمية خاصة في حالة الأسهم / الخيار والخيار / الصفقات الخيار، والتي غالبا ما يكون لديها الكثير من الأجزاء المتحركة. حتى حركة صغيرة نسبيا في جزء مكون واحد يمكن أن تمحو التجارة P & أمبير؛ L. على سبيل المثال، بيع عمودي المكالمة (الخيار / الخيار) له مكون دلتا قصير له والتي يجب أن يتم تحوطها عن طريق شراء الأساس. ومع ارتفاع األسهم األساسية، تصبح التجارة أقل جاذبية. وبالمثل، فإن شراء / كتابة (شراء الأسهم، وبيع خيارات الاتصال) قد تصبح دون المستوى الأمثل عندما ينخفض ​​صافي القيمة المطلقة للخيارات التي تباع أقل من مستوى معين.
دمج.
الاستراتيجيات التي تجمع بين الأسهم والخيارات يمكن بسهولة إنشاء إدارة المخاطر والكابوس حفظ الكتب. لذلك أي تطبيق التداول يحتاج إلى أن تكون متكاملة بإحكام مع كل من النازل التاجر وأنظمة المكاتب المتوسطة والظهرية. وهناك حالة مشتركة حيث تكون هذه الدرجة من التكامل قيمة خاصة حيث يعمل التاجر في نفس الاسم عبر استراتيجيات متعددة. ومثال بسيط جدا على ذلك هو بيع مكالمات متعددة دلتا محايد ضد المخزون الأساسي ولكن حيث كان نصف فقط هذه هي بيع فول، في حين أن الباقي كانت جزءا من انتشار الرأسي. القدرة على كل من الانفصال والجمع بين وجهة نظر هذه المعاملات تبسط إلى حد كبير إدارة المخاطر والمكتب الخلفي المشرف، فضلا عن تقليل الأخطاء التشغيلية. وبنفس الطريقة، فإن القدرة على الوصول إلى وظائف التطبيق في تطبيق تداول آخر (مثل نظام إدارة التنفيذ) تضيف أيضا قيمة سير عمل كبيرة.
التكامل في معنى مختلف أيضا يلعب دورا في كفاءة الأسهم / الخيار والخيار / تداول الخيارات. على سبيل المثال، العديد من التجار ترغب في أن تكون قادرة على تشغيل استراتيجية محتملة في وضع المحاكاة ومن ثم تفعيله مع رأس المال الحقيقي إذا كان الأداء يثبت مرضية. خاصة مع الاستراتيجيات الأكثر تعقيدا التي قد تنطوي على الساقين الخيار متعددة، سجل بسيط من محاكاة P & أمبير؛ L غير كاف، لأنه لا يعطي أي مؤشر على حجم المخاطر التي تكبدت فيما يتعلق الخيار اليونانيين.
لذلك يحتاج تطبيق التداول أن تكون متكاملة بإحكام مع الأدوات التحليلية والرسوم البيانية التي من شأنها أن تسمح لحساب وعرض جميع عوامل الخطر المرتبطة بالاستراتيجية، على حد سواء تاريخيا وفي الوقت الحقيقي.
لمزيد من المعلومات، يرجى الاتصال ب: غاري ستون، كبير موظفي الاستراتيجية، بلومبرغ تراديبوك + 1-212-617-2297، gstone2 @ بلومبرغ.
استنتاج.
وقد رأى العديد من التجار في استراتيجيات الأسهم / الخيارات التاريخية أن المعاملات المعبأة متاحة من الأسواق الفردية كخيار "آمن". وفي حين أنه قد يكون هناك في الماضي مقياس للحقيقة، فقد تغيرت الأوقات. الآن التجار لديهم الفرصة للوصول إلى السيولة اللازمة لتجارة واحدة عبر أماكن متعددة وتعظيم P & أمبير؛ L من خلال تنفيذ أفضل، في حين إدارة في وقت واحد بإحكام أي المخاطر المرتبطة بها.
وتسمى هذه الفرصة أزواج تراديبوك.
الخيارات تنطوي على مخاطر وليست مناسبة لجميع المستثمرين. لمزيد من المعلومات، يرجى قراءة خصائص وخيارات الخيارات الموحدة. للحصول على نسخة محدثة يرجى زيارة موقع أوك الإلكتروني (أوبتيونسكلارينغ /) أو الاتصال بنا على 212.617.3917.
بلومبرغ تراديبوك هو وسيط وكالة عالمية تقدم خوارزميات التداول المتقدمة والوصول المباشر إلى الأسواق لأكثر من 60 الأسهم العالمية، والعقود الآجلة، وأسواق الخيارات و 41 زوجا من العملات في سوق العملات الأجنبية لدينا. وقد خلق العديد من التجار نماذج الاستثمار والاستثمار والتداول في مختلف التطبيقات وتغذية لهم بلومبرغ المهنية & ريج؛ أبي البيانات الخدمة. الآن، باستخدام نفس الاتصال كما أبي البيانات بلومبرغ، يمكن للتجار دمج استراتيجياتهم مع أبي أوردر أبي عالية الأداء بلومبرغ وربط استراتيجياتهم إلى الطريق السريع التنفيذ الإلكتروني.
ليس في هذه الوثيقة ما يشكل عرضا أو التماسا لعرض لشراء أو بيع أي أداة مالية أو غيرها من الأدوات المالية أو يشكل أي نصيحة استثمارية أو توصية من أي ضمان أو أي أداة مالية أخرى. ويعتقد بلومبرغ ترادبوك أن المعلومات الواردة هنا تم الحصول عليها من مصادر موثوقة ولكن لا يضمن دقتها.
بقلم بلومبرغ تراديبوك يوروب ليميتد، مسجلة في إنكلترا & أمب؛ ويلز رقم 3556095، المرخص له من قبل هيئة الخدمات المالية في المملكة المتحدة رقم 187492. هذه الرسالة موجهة فقط للأشخاص الذين لديهم خبرة مهنية في الاستثمارات التي يمكن تداولها عبر الأنظمة وبعض المؤسسات ذات القيمة العالية. متوفر في جميع البلدان ويتم تقديمه فقط حيث تم الحصول على التخليص.
بلومبرغ تراديبوك ليك عضو في فينرا (فينرا) / سيبك / نفا. بلومبرغ تراديبوكس دو براسيل هو ممثل بلومبرغ تراديبوكس ليك في البرازيل المسجل مع باسن. بلومبرغ تراديبوك سيرفيسز ليك، بلومبرغ تراديبوكس سيرفيسز ليك، بلومبرغ تراديبوكس أوستراليا بتي لت عبن 36 091 542 077 أن 091 542 077، بلومبرغ تراديبوك دو براسيل لتا.، بلومبرغ تراديبوك كندا عضو في سيب، بلومبرغ تراديبوك ليميتد، بلومبرغ تراديبوك هونغ كونغ ليميتد أول أتس سفك-أفو 977، بلومبرغ تراديبوك جابان ليميتد عضو في جسدا / جيب، بلومبرغ ترادينغ سيرفيسز جابان لت، بلومبرغ تراديبوكس سينغابور بت لت رقم الشركة 200104338R، بلومبرغ ترادينغ سيرفيسز (سينغابور) بي تي إي المحدودة رقم الشركة 200101232G. بلومبرغ تراديبوك برمودا المحدودة، المرخصة لإجراء أعمال الاستثمار من قبل سلطة النقد برمودا.
بلومبرغ، بلومبرغ المهنية، بلومبرغ ترادبوك هي علامات تجارية وعلامات خدمة بلومبرغ المالية L. P. ("بفلب")، شراكة محدودة في ولاية ديلاوير، أو الشركات التابعة لها. وتقدم بلومبرغ ترادبوك من قبل شركة تابعة لبنك بلومبرغ ترادبوك ليك، والشركات التابعة لها، وهي متاحة على بس.
إضافة شركتك إلى ألغوورلد.
العناصر الشعبية.
كوبيرايت & كوبي؛ أوتوماتد ترادر ​​لت 2018 - إستراتيجيات | الامتثال | تقنية.

استراتيجيات تداول الخيارات الخوارزمية
الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
أمثلة لاستراتيجيات التداول الخوارزمية للخيارات [مغلق]
معظم الأمثلة على الكتب المدرسية، والموارد عبر الإنترنت، تتحدث عن التداول الخوارزمي للأسهم، والعقود الآجلة، والفوركس، إلخ. وهي تغطي تقنيات مثل التداول المشترك، تحليل أريما، والعديد من الطرق الأخرى الأكثر غرابة لتداول هذه الأدوات.
ومع ذلك، شيء واحد أنا حقا لا أرى هو أمثلة على القيام بذلك الشيء نفسه تماما للخيارات، على سبيل المثال، الأسهم. من الواضح أن هذا سيكون أكثر صعوبة قليلا نظرا لطبيعة الخيارات ولكن لا يبدو مستحيلا.
بعض الأمثلة التي يمكن (تقريبا) التفكير في يحاولون حساب قيم أفضل للرابع ومثل ذلك، والعثور على الانحرافات في الخيارات بهذه الطريقة. ولكن يجب أن يكون هناك بعض الاستراتيجيات القائمة تماما على الكامنة، وذلك باستخدام التقنيات المذكورة أعلاه (مثل أريما). ما هو نوع من الأمثلة على التداول الخوارزمي للخيارات؟
أغلقت كموضوع من قبل لوكالفولاتيليتي، كوانتوبل، سمالشيس، أليكس C، فونجد 1 فبراير '17 في 11:43.
يبدو أن هذا السؤال خارج الموضوع. أعطى المستخدمين الذين صوتوا لإغلاق هذا السبب المحدد: & كوت؛ الأسئلة التي تسعى إلى المساعدة في وضع استراتيجية التداول هي خارج الموضوع لأنها من غير المرجح أن تكون مفيدة للقراء الآخرين. & كوت؛ وندش]؛ لوكالفولاتيليتي، كوانتوبل، سمالشيس، أليكس C، فونجد إذا كان يمكن إعادة صياغة هذا السؤال لتناسب القواعد في مركز المساعدة، يرجى تحرير السؤال.
يمكن للمرء أن يستخدم نموذج غارتش غير العادي للتنبؤ بالتقلبات غير المشروطة ومقارنتها بالتقلب الضمني.
إذا كنت تعتقد أن أسعار السوق من الدعوة الأوروبية ووضع خيارات منخفضة جدا ويجب عليك شرائها. إذا كانت توقعاتك الضمنية أقل من التقلبات الضمنية الحالية، فإن أسعار السوق للدعوة الأوروبية وخيارات الشراء مرتفعة جدا ويجب أن تبيعها.
ومع ذلك، تعتمد الخيارات على تقلب وسعر الكامنة إذا لم تكن متأكدا من سعر الأسهم الخاصة بك دعونا نقول، يمكن للمرء أن التجارة أتم سترادل لذلك كنت التجارة فقط التقلب.

تقديم استراتيجية بيتمان.
في عام 2018 قدم جيم بيتمان، مدير تطوير البرامج ومدرب أول لمعهد الخيارات في كبوي، عرضا موجزا لاستراتيجية من خطوتين لتداول مؤشر S & P 500 (سبس) باستخدام الخيارات الأسبوعية. هذه الاستراتيجية جذابة بشكل خاص لأن السيد بيتمان قدم نقاط دخول وخروج محددة جدا، وبيانات اختبار الظهر والاحتمالات ومقارنة تفصيلية مقابل التداول مرة واحدة في الشهر باستخدام خيارات سبس الشهرية القياسية. وكانت هذه الاستراتيجية الأسبوعية واحدة من الاستراتيجيات الأولية التي ألهمت تطوير Alta5.
في هذه المقالة، سنناقش النتائج والتحديات التي واجهناها أثناء التداول يدويا للاستراتيجية التي حددها السيد بيتمان، وكيف حلت ألتا 5 تلك التحديات مع زيادة العوائد بنسبة 1.5٪ في الأسبوع وكيفية إعداد واستخدام خوارزمية بيتمان لنفسك.
الاستراتيجية.
بالنسبة لأولئك ذوي الخبرة في تداول الخيارات، وفيما يلي نظرة عامة عالية المستوى عن كيفية عمل الاستراتيجية. وهو غير اتجاهي وينطوي على بيع إما الثور بوت أو الدب دعوة الائتمان انتشار كل أسبوع بعد سبس يتحرك مبلغ محسوب في أي من الاتجاهين.
حساب الخطوة 1/4 و 1/2 الانحراف المعياري (سد) ل سبس باستخدام يوم الأربعاء & # 8217؛ إغلاق فيكس. استخدام سبس سعر مفتوح يوم الخميس والقيم من الخطوة 1 لحساب 1/4 و 1/2 سد يتحرك صعودا وهبوطا. عندما تلامس سبس إما 1/4 سد، بيع & # 8220؛ مقابل & # 8221؛ انتشار الائتمان مع سعر الإضراب 1/2 سد على الجانب الآخر. هذا يمكن أن يحدث ثور أو الجمعة من نفس الأسبوع أو الاثنين، الثلاثاء أو الأربعاء من الأسبوع التالي. وكلما اقتربنا من ذلك هو انقضاء حجم الائتمان الذي تم جمعه ولكن مع احتمال أكبر للربح.
إذا كان السوق يتراجع إلى العكس 1/4 سعر سد ثم الخروج فورا من الموقف بغض النظر عن الربح أو الخسارة. خلاف ذلك، والسماح للخيارات تنتهي لا قيمة لها في الجمعة التالية والحفاظ على الائتمان الكامل وردت عند بيع انتشار الربح.
إذا كنت ترغب في مشاهدة العرض التقديمي، والشرائح والفيديو الكامل متوفرة للتحميل على همزي أناليتيكش & # 8217؛ موقع الكتروني. ليفيفول لديها أيضا تفسير كبير مع المثال.
نتائج الإستراتيجية (قبل التشغيل الآلي)
لقد حققت نجاحا كبيرا باستخدام الاستراتيجية في نهاية عام 2018 وأكثر من معظم عام 2018 بمتوسط ​​عائد قدره 3.2٪ في الأسبوع بما في ذلك الفائزين والخاسرين.
إليك بعض الأشياء التي أحببتها في هذه الإستراتيجية:
(٪ 60 على المدى الطويل / 40٪ على المدى القصير) بيإم استقر الخيارات (على عكس روت) خيارات سبس على النمط الأوروبي (لا يوجد خطر من انتشار التمرينات في وقت مبكر كسر)
وإليك بعض التحديات التي واجهتها باستخدام هذه الاستراتيجية:
يمكن أن يكون عرض التسعير / الطلب على خيارات سبس كبيرا جدا ($ 0.5 إلى 1.50 دولار أمريكي) ويحاول الحصول على سعر مناسب بين التحدي - وخاصة مع أوامر الانتشار لأنه لا يمكن تعديلها. أدخل طلبا حول سعر العلامة، وانتظر بضع ثوان لمعرفة ما إذا كان يملأ، أو ألغ الطلب، وانتظر حتى يتم الإلغاء، ثم أنشئ طلبا جديدا لإعادة المحاولة & # 8211؛ أحيانا 3 أو 4 مرات في حين أن السعر يتحرك ضدك. هذا هو على الأرجح الجزء الأكثر إحباطا حول تداول سبكس ينتشر وحيث معظم المستثمرين، وأنا شخصيا شملت، وترك أكبر قدر من المال على الطاولة. لديك لمراقبة مواقفك كل يوم. يمكن للسوق التحرك ضدك بسرعة وعليك أن تكون على استعداد لإغلاق الموقف لمنع الخسائر الموسعة. في بعض الأحيان أنه من الصعب أن تأخذ الخسارة. أنا عادة منضبطة جدا ولكنني فشلت في إغلاق موقعين عندما كان من المفترض أن يؤدي إلى خسائر أكبر. سبس لديها مجموعة معقدة من الخيارات المتاحة على سلاسل الخيارات المختلفة. يتم خلط الخيارات القياسية آم تسوية مع ويكليس، الفصلية، وإذا كان انتهاء الصلاحية في يوم الجمعة 3 من الشهر، وهناك سلسلة سبسم الخاصة.
تحسين مع الأتمتة.
في أوائل عام 2018، بدأت البحث عن طرق لحل تلك التحديات باستخدام الأتمتة. لقد وجدت أن منصات التداول الخوارزمية المتاحة للمستثمرين الأفراد جميعا لها نفس التركيز: التحليل الكمي للبرمجة لتداول الأسهم. عدد قليل جدا لديهم دعم للخيارات على الإطلاق، ولا شيء قدم مستوى الدعم اللازم لأتمتة استراتيجيات التداول كنت تستخدم دون تطوير مخصص واسعة النطاق.
في Alta5، كان تركيزنا منذ البداية على إنشاء منصة تداول مصممة خصيصا لأتمتة استراتيجيات التداول مثل تلك التي قدمها السيد بيتمان، لاستخدامها من قبل المستثمرين اليومية. للمطورين، ويتميز المعايير القائمة، وجوه المنحى أبي والبصرية، مرمزة السحب والإفلات خوارزمية منشئ. كما يحل النظام الأساسي بشفافية العديد من التحديات التي يواجهها التجار النشطون، مثل انتشار العطاء / الطلب.
التسعير الذكي.
التحدي رقم 1 في أي استراتيجية خيارات (و # 1 في القائمة أعلاه) هو عرض التسعير / الطلب. سمارت التسعير يعالج هذا عن طريق جعل للتخصيص، عالية السرعة، والتغيرات السعرية الإضافية لأوامر حتى يملأ. بالنسبة إلى الطلبات المعقدة التي لا يمكن تعديلها (مثل الفواصل الزمنية)، فإنها تعالج تلقائيا سير العمل لإلغاء الطلبات الجديدة وإعادة إرسالها.
أسباب استخدام التسعير الذكي:
يؤتمن تماما الحلاقة العرض / أسك انتشار - توفير رأس المال. تغييرات عالية السرعة وقسمة ثانية على أسعار الطلب التي لا يمكن تكرارها يدويا. يضمن جميع أوامر تتبع قواعد التسعير ترتيب كبوي معقدة. باستخدام تيمد & # 8220؛ ليميت & # 8221؛ أوامر مع التغيرات السعرية الإضافية، فإنه يدافع بشكل طبيعي ضد التجار عالية التردد الذين يستخدمون أوامر الصغيرة والسرعة ل & # 8220؛ شم & # 8221؛ إلى أي مدى يرغب المستثمرون في الدفع. سهلة 1 خطوة الإعداد للمستثمرين اليومية. قابلة للتخصيص للغاية لمطوري الخوارزمية، بما في ذلك إنشاء قواعد التسعير المخصصة تماما.
الاستراتيجية.
alta5 في التنمية النشطة والإصدار الحالي قد تكون مختلفة قليلا من الصورة أدناه.
إن إعداد ترادر ​​جديد باستخدام إستراتيجية بيتمان & # 8217 هو واضح جدا ولا يتطلب أي معرفة فنية.
1- انقر على & # 8220؛ مثيل جديد & # 8221؛ في سوق الاستراتيجية. أن & # 8220؛ مثيل & # 8221؛ هو نسخة تشغيل خوارزمية مخصصة حسب الإعدادات المتوفرة في الخطوة 2.
2. حدد حسابا لاستخدامه، تداول الورق أو حساب الوساطة الخاص بك. بالنسبة للإعدادات التي تطابق القيم التي استخدمها السيد بيتمان في العرض التقديمي، حدد & # 8220؛ ديفولت & # 8221؛ إعدادات الملف الشخصي وانقر على & # 8220؛ إنشاء مثيل & # 8221 ؛.
3. ستبدأ المثيل & # 8220؛ غير الممولة & # 8221 ؛. أدخل مبلغ الأموال المتاحة التي ترغب في تخصيصها للنسخة والمذكرة (اختياري).
أن & # 8217؛ s ذلك، خوارزمية جاهزة للتجارة بالنسبة لك.
وسوف تنتظر إشارات الدخول المحددة في عرض السيد بيتمان & # 8217؛ ق وتدخل تلقائيا والخروج من المواقف بالنسبة لك كل أسبوع. وسوف يخطر لك كما يدخل وخروج مناصب أو إذا واجه أي مشاكل.
على الرغم من أن خوارزمية مؤتمتة بالكامل، في Alta5 لديك دائما خيار الخروج من أي موقف على الفور أو إيقاف بوت لتولي وإدارة موقف يدويا.
النتائج مع أتمتة.
وقد تم تداول بلدي بوت حية لمدة 14 أسبوعا وكان عائد بلدي 4.7٪ في الأسبوع (أي تحسن + 1.5٪). سمارت بريسينغ زادت متوسط ​​أقساطي التي جمعتها $ .12 للسهم الواحد. معدل فوزي (75.8٪) أقل قليلا، ولكن كان متوسط ​​خسارة $ مبلغ أقل بكثير & # 8211؛ ربما بسبب الالتزام الصارم، في الوقت الحقيقي لقواعد الخروج.
آخر الملاحة.
متى أنت ذاهب إلى إطلاق بيتا؟ أنا مهتم في استخدام خوارزمية بيتمان وترغب في اختبار ذلك. ما الذي تخططون لشحنه مقابل خدماتك؟ ليس هناك الكثير من المعلومات على موقعك.
philerupper المنصة في التنمية النشطة. ترّقب!
مرحبا، هل هذا يذهب إلى أي مكان؟ نهج بارد جدا،
أنا & # 8217؛ م حريصة جدا لمعرفة هذا النظام التجاري. فضلا أخبرني كيف يمكنني الحصول على معلومات إضافية والاشتراك في خدمتكم.
Augustine، يرجى إضافة اسمك إلى قائمة بيتا. نحن فتح بيتا في مجموعات. شكر!
هل يمكن أن يكون لديك رابط إلى تسجيل العرض بيتمان 2-ستيب الائتمان ينتشر أن تشير إلى؟ كنت قادرا على العثور على ملف بدف، ولكن ليس تسجيل العرض الفعلي. لا حتى على موقع كبوي.
لماذا تستخدم يوم الخميس كموعد بدء للخوارزمية؟ سبس أسبوعيا تنتهي في الجمعة إغلاق (باستثناء شهرية)، يجب أن تستخدم & # 8217؛ يوم الاثنين كبداية؟
Paul، عدة وصلات في الفقرة 2.
Ben، أفترض أن يوم الخميس أنتجت النتائج المثلى في باكتستينغ للسيد بيتمان.
أي إمكانية للعمل استراتيجية مع العقود الآجلة إس؟
هل ستخبر النسبة المئوية لرأس المال الذي خصصته لكل صفقة.
لقد قمنا بإعادة تصميم عملية تخصيص الأموال إلى مبلغ ثابت لكل فرصة والحد الأقصى من العمر. في الماضي أنا & # 8217؛ كان نجاحا باستخدام 35٪ من رأس المال المتاحة لكل فرصة فردية.
الرجال، يمكنك توسيع على 1/4 & # 8211؛ 1/2 سد. يمكنني استخدام مخطط سد لتحديد إدخالات بلدي بالفعل هو أن منصفة ل .25 / .50 سد & # 8217؛ ق. إذا كان الأمر كذلك، ضيق للغاية & # 8230؛
جاك، شكرا، وجدت جوابي في قوات الدفاع الشعبي، ونقدر ذلك & # 8230؛
أي شخص يستخدم هذه الاستراتيجية بنشاط؟
ما هي الرسوم التي يجب القيام بها على منصة alt5؟
أنا لا أفهم تماما هذه الاستراتيجية التداول حتى الآن (لأنه سوف يستغرق مني المزيد من الوقت لفهم المزيد عن أهمية الانحراف المعياري). ومع ذلك، يمكننا استخدام سبي (بدلا من سبس) للاستراتيجية؟
سبي إسن & # 8217؛ ر فكرة عظيمة لأن عقود الخيارات سيكون النمط الأمريكي (الذي يعمل ضدك). ميزة استخدام سبس هو أن عقود الخيارات هي الخيارات على النمط الأوروبي (أي خطر من التمرين في وقت مبكر كسر ينتشر).
أي تحديث على بيتمان نتائج التداول الحية؟ طول المدى، متوسط ​​العائد والوقت والفوز معدل؟

خوارزمية خيارات التداول 2.
في هذا الجزء الثاني من سلسلة التداول خيارات خوارزمية نحن & # 8217؛ سوف ننظر بشكل وثيق في عوائد الخيار. خاصة في الجمع بين أنواع الخيارات المختلفة للحصول على الربح مصممة خصيصا المنحنيات والمخاطر. تجار الخيارات يعرفون مجموعات مع أسماء مضحكة مثل & # 8220؛ الحديد كوندور & # 8221؛ أو & # 8220؛ بوترفلي & # 8221؛، ولكنك & # 8217؛ لا تقتصر عليها. مع بعض الحيل يمكنك إنشاء الأدوات المالية الاصطناعية من أي الممتلكات المطلوبة & # 8211؛ على سبيل المثال & # 8220؛ الخيارات الثنائية & # 8221؛ مع أكثر من 100٪ عامل دفع تعويضات.
إن الرسم البياني للربح لخيار هو الربح أو الخسارة عند أو قبل انتهاء الصلاحية في الاعتماد على السعر الأساسي. لنفترض أننا نعلم أن سعر مادة عرض معينة سيزداد في الأشهر المقبلة. لذلك نحن شراء خيار الاتصال على هذا الأصل. يبدو الرسم البياني للربح لدينا كما يلي:
دعوة آبل في إضراب 144.
هذا هو العائد المحتمل عند شراء الحالي (يونيو 2017) آبل خيار الاتصال مع 4 أشهر انتهاء الوقت. وعلينا أن ندفع 668 دولارا أمريكيا لهذا الخيار. سعر آبل الحالي هو 144 دولارا (أو ما يعادله بالعملة المحلية)، كما أنه سعر المخالفة. الخط الأزرق هو الربح أو الخسارة، اعتمادا على سعر آبل عند انتهاء الصلاحية. سوف تنتهي صلاحية هذا الخيار من المال عندما يبقى آبل أقل من 144 $، لذلك نحن سوف تفقد ثم قسط. ونحن سوف لا تزال تفقد جزءا من قسط إذا كان الخيار تنتهي فقط قليلا في المال. نقطة التعادل هي حوالي 151 $. وإذا آبل يطفو أعلى حتى في وقت انتهاء الصلاحية، يمكننا جمع أرباح ضخمة من متعددة من قسط. لذا فإن شراء خيار الاتصال يعني فرصة ربح غير محدودة في خطر محدود. لا يمكنك أن تفقد أكثر من قسط.
الخط الأخضر في الرسم البياني هو قيمة الخيار النظري بعد 2 أشهر، في نصف وقت انتهاء الصلاحية. يتم تقريبها مع طريقة فرق محدود أو محسوبة مع صيغة بلاك سكولز، تعتمد على نوع الخيار. سعر الخيار الحقيقي هو عادة قريبة من تلك القيمة النظرية. لذلك يمكننا أن نرى أننا يمكن أن تبيع بالفعل الخيار مع الربح بعد شهرين عندما يكون سعر آبل ثم فوق 148 $.
بالمناسبة، هذا الرسم البياني الربح الخيار يشبه وظيفة استجابة وحدة الخطية المعدل في الشبكة العصبية. لذلك يمكننا التكهن بأنه عندما يبيع تجار الخيارات مليار دولار بشكل دائم وشراء أعداد كبيرة من الخيارات، عندما يعتمد السعر الأساسي على طلب الخيار، وعندما يتم استثمار الأرباح دائما في خيارات جديدة، يصبح سوق الخيار شبكة عصبية ضخمة. قد تظهر بعض الذكاء الاصطناعي اليوم والخيارات تبدأ شراء وبيع أنفسهم & # 8230؛
مجموعات الخيار.
الآن اسمحوا & # 8217؛ s نفترض أن نعرف على وجه اليقين أن سعر آبل سوف تتحرك في المرة القادمة، ولكننا لا نعرف ما إذا كان سوف ترتفع أو تسقط. لتحقيق الربح في كلتا الحالتين، ونحن مجرد شراء مكالمة وخيار وضع، سواء مع الاضراب بالسعر الحالي من 144 $:
1 مكالمة في 144 + 1 وضعت في 144.
يمكننا أن نرى أن مكالمة وخيار وضع مع نفس المعلمات دون & # 8217؛ t إلغاء بعضهم البعض! الرسم البياني الربح الناتج هو مجرد مجموع الرسوم البيانية الربح من الخيارات واحدة. بالنسبة لكلا الخيارين يجب أن ندفع مبلغ إجمالي قدره 1310 دولارا أمريكيا. إذا كان سعر آبل يبقى داخل 131 $ & # 8211؛ 157 $ مجموعة، ونحن نفقد. إذا كان ينتهي خارج هذا النطاق، ونحن الفوز. إذا كان ينتهي بها خارج بهامش واسع، ونحن الفوز كبيرة.
الآن نفترض أننا نعتقد أن الأصول فازت & # 8217؛ ر تكون متقلبة جدا في المرة القادمة وسعره سيبقى داخل نطاق. سنقوم بعد ذلك ببيع الخيارين بدلا من شرائها. بيع بدلا من شراء يتحول فقط الرسم البياني الربح أعلاه رأسا على عقب. ويمكننا أن نرى بالفعل المشكلة مع ذلك: الربح هو الآن محدود والخطر غير محدود.
ولتحديد ذلك، نحتاج إلى إضافة المزيد من الخيارات إلى المجموعة:
1 مكالمة في 139 +1 مكالمة في 149 & # 8211؛ 2 مكالمة في 144.
لهذا الرسم البياني للربح، استخدمنا 4 خيارات. اشترينا مكالمة واحدة في إضراب $ 5 أقل من السعر الحالي، مكالمة أخرى في ضربة $ 5 فوق السعر الحالي، وبيعنا اثنين من المكالمات القصيرة مع الإضراب بالسعر الحالي. للخيارين طويلة دفعنا $ 1400 قسط، وبالنسبة للخيارين قصيرة حصلنا على 1340 $. وهذا يترك لنا 60 $ مجموع تكلفة قسط، وفرصة تصل إلى 440 $ الربح عندما يبقى السعر داخل $ 140 & # 8211؛ $ 148 النطاق. هذا التحرير والسرد الخيار، لأي سبب من الأسباب، حصلت على اسم & # 8220؛ فراشة طويلة & # 8221؛ من قبل التجار الخيار.
بالمناسبة، يمكنك أن ترى من هذه الفراشة التي يمكنك أن تنتج حقا أي مخطط الربح مع مجموعة مناسبة من الخيارات. يتم تحديد موقف ذروة الفراشة من قبل أسعار الإضراب، وعرضه عن طريق المسافة، وارتفاعها من قبل عدد من الخيارات. بهذه الطريقة، العديد من قمم الفراشة المختلفة يمكن وضعها نظريا معا إلى الرسم البياني الربح من أي شكل. لسوء الحظ، لا يمكنك فقط تحديد موقفها الرأسي بحرية & # 8211؛ سيكون جزء من الرسم البياني دائما تحت خط الصفر & # 8230؛
هنا & # 821؛ s سكريبت C صغير (ل زورو) للتجارب مع جميع أنواع تركيبات الخيار:
هذا السيناريو يرسم المخططات المذكورة أعلاه. جوهر البرنامج النصي هو السرد () وظيفة في البداية. أنه يحتوي على واحد أو عدة أوبتيوناد المكالمات التي تحصل على المعلمات عدد من الخيارات، ونوع (شراء، بيع، دعوة، بوت، الأوروبية، بيناري)، وفرق الإضراب إلى السعر الحالي. في المثال أعلاه يمكنك ان ترى الجمع لفراشة طويلة. يمكن تعيين الأصل وتاريخ انتهاء الصلاحية في #define السطور أعلاه. ينزل النص البرمجي أسعار مواد العرض الحالية من غوغل ويحسب التقلب المطلوب للحصول على قيم الخيارات وأقساط التأمين. لتشغيله تحتاج زورو، R، و روانتليب حزمة من هتبس: //cran. r-project/bin/windows/contrib/3.3/RQuantLib_0.4.2.zip.
بعض الأمثلة الأخرى لمجموعات الخيارات الشائعة:
نداء أو وضع ينتشر الحد من المخاطر وكذلك أرباحنا إلى مبلغ ثابت. يمكن السيطرة على انحدار منحدر المركز مع فرق الإضراب. يمكننا أن نرى من الرسوم البيانية التي ينتشر (تقريبا) أي ما يعادل الخيارات الثنائية & # 8211؛ ولكن مع عامل دفع أفضل بكثير. الرسوم البيانية ليست متناظرة تماما، و سبرياد أعلاه لديها 514 $ الربح المحتمل و 486 $ خسارة محتملة & # 8211؛ أي ما يعادل خيار ثنائي مع دفع 105٪. إذا كان الأصل لديه نفس الرغبة في الصعود والهبوط، وفرز المكالمات يعطي لنا ميزة إحصائية مماثلة لميزة البائع من الخيارات واحدة. مع وضع انتشار ذلك & # 8217؛ ق العكس.
الخط الأخضر يبين لنا ما إذا كان من المنطقي لبيع التحرير والسرد قبل الأوان. لنفترض علمنا أن فون الجديد يميل إلى الانفجارات المفاجئة، وفتح آبل وضع انتشار. عندما ينخفض ​​سعر آبل وينخفض ​​دون 120 $ بعد شهرين، فإنه لا معنى للانتظار حتى انتهاء، لأن الخط الأخضر في 120 له نفس القيمة تقريبا من الخط الأزرق. المشكلة الوحيدة هي أن البيع يقلل من أرباحنا من قبل عرض / طلب انتشار والعمولة. لا يوجد خيار انتهاء صلاحية أي عرض / طلب انتشار، وإذا كان من أصل المال، وأيضا أي عمولة.
بعض المجموعات:
المجموعات التي تتضمن كلا من خيارات البيع والشراء & # 8211؛ مثل سبريادس، كوندورس، أو بوترفليس & # 8211؛ جذابة بشكل خاص. استثمارهم هو فقط الفرق بين الأقساط، وسيط الهامش هو أيضا وفقا لمتطلبات أصغر بسبب المخاطر المحدودة. هذا يسمح التداول مع رأس المال الصغير والرافعة المالية العالية.
الثراء السريع.
هنا & # 8217؛ s بلدي اليوم & # 8217؛ s الغنية-- غنية-- نصيحة سريعة، هذه المرة للوسطاء. المشكلة مع الخيارات هي أنك غالبا ما تحتاج إلى الانتظار أسابيع أو أشهر أو سنوات حتى تنتهي أخيرا ويمكنك حجز الربح الخاص بك. عزيزي السماسرة، ماذا عن فتح سوق للخيارات قصيرة الأجل؟ الخيارات التي تنتهي في نهاية كل يوم تداول، مع أسعار الإضراب في خطوات سنتا، وليس الدولار؟ ومن شأن هذه الخيارات أن تكون أداة مثيرة جدا للاهتمام خاصة بالنسبة للتداول الخوارزمي القصير الأجل. وسوف تصبح شعبية جدا وتنتج الكثير من اللجان. بطبيعة الحال، 10٪ من تلك اللجان بالنسبة لي. أنا فقط على براءة اختراع هذا المفهوم. الاتصال بي للحصول على شروط الترخيص.
استنتاج.
خيارات يمكن أن تكون ذكية مجتمعة للحد من الاستثمار، والحد من المخاطر، وزيادة الرافعة المالية، وتوليد المخططات الربح من أي شكل. اعتمادا على الأقساط، والرسوم البيانية الربح في كثير من الأحيان ليست متناظرة تماما. ويؤدي ذلك إلى ميزة إحصائية (أو عيب) لمجموعات الخيار مع الأصول غير المتداخلة.
I & # 8217؛ لقد تضمن البرنامج النصي أوبتيونسكورف في مخزن البرنامج النصي لعام 2017. منذ تحميل بيانات الأسعار من جوجل بدلا من ياهو نفذت مؤخرا فقط، أنت & # 8217؛ سوف تحتاج زورو 1.59 أو أعلى. أنت & # 8217؛ سوف تحتاج أيضا R و روانتليب الحزمة. في المقالة النهائية من هذه السلسلة نحن & # 8217؛ ليرة لبنانية اختبار استراتيجية تداول الخيارات الحقيقية.
25 أفكار حول & لدكو؛ خوارزمية خيارات التداول 2 & رديقو؛
شكرا لهذه المادة وجميع عملك! مقدر جدا!
أين هو رمز كامل؟ (أو أين هو مستودع؟)
في أعلى اليسار أسفل & # 8220؛ تنزيل & # 8221 ؛.
شكرا، في انتظار الجزء 3.
متى سيكون أفيابل الجزء التالي؟
هل لديك أي مصلحة في التنفيذ في الثعبان؟
ليس صحيحا. سيكون من السهل نسبيا لتنفيذ البرنامج النصي الرسم البياني أعلاه في بيثون، ولكن هذا ليس كذلك لنظام التداول الخيار المقبل وبالنسبة لمعظم البرامج النصية الأخرى على هذه بلوق. بيثون بطيئة جدا.
أنا & # 8217؛ م مثيرة جدا للاهتمام، وأود أن استخدام زورو لتجارة سبس ينتشر.
But is it possible to send complex contracts (combo ) of options spread as one order – eg butterfly 4 options as one order directly to eg CBOE book? Maybe it will be possible in some new ver ? & # 8211؛ as I found in planned features “Artificial assets from a linear combination of real assets, for basket trading or multi-asset arbitrage.” ؟
What about backtesting using mid price of bid/ask +- some offset – in SPX one almost never trade on ask or bid price (spread is very wide)?
How combos are sent depends on the broker API plugin, but as to my knowledge, the current IB plugin sends them as separate orders, not as a single order.
The backtest uses the historical ask and bid prices. So for using the mid prices plus offset, you must modify the historical data accordingly with some small script.
As of my knowledge IB API send orders (from our side to IB servers) with contract definition, contract could be a single asset or combo (list of combo legs, and ids of legs assets, direction in combo, quantity etc).
this is example of option credit spread order API message :
Than IB sends it (internally) as a one order or many orders to exchange/es – depending of routing (smart or direct) and if it is guarantee or not and if combo/block orders are allowed on exchange of choice.
I trade SPX options that are trading only on one exchange (CBOE) so if we send combo and exchange rules are met it is traded as block trade not single options with their own rules (eg min price increment different than separate options) .
Sending separate orders could be risky especially in fast market. Separate options has usually much biggest delta than combo built from it, even small latency in trading it separately could cause losses.
So my question is: Can Zorro build this combo contract and send it through IB API as one order ?
As I said, they are sent as separate orders. But you could contact Zorro support and inquire about implementing combo orders for the IB API, or suggest that as a future feature.
Very nice article!!
Just discovered this site. Great content. Have you investigated these strategies with the cryptocurrency markets? I finally got around to reading the MIT paper, Bayesian regression and Bitcoin (Shah, Zhang), and it seems like a fun algorithm to try to implement (100% return in 60 days isn’t entirely offensive, either). Anyway, looking forward to exercising Zorro. Thanks for taking the time to post!
@jcl, Why aren’t you rich?
How have you found out that I’m not rich?
For the record, I am finishing up writing the Ally Invest plugin, and it will have the multi-leg options feature upon release. You only pay the fixed commission once instead of – say – four commissions for four trades. (Per-contract fees still apply.) So you will be able to re-create any combo in this article with one trade.
I’ve tried this code and am not getting exactly the expected answers. It appears that the Premium is not being calculated so the lowest points on the graph are at zero rather than below to show a potential loss.
I’m running 1.59 beta and RTest works properly.
Works here. The premium is calculated by the RQuantlib library, so make sure that you’ve correctly installed it from the link in the Zorro manual, and that you’re using the current Zorro beta, I believe it’s 1.59.95. & # 8211؛ @Andrew: that sounds good. You’ll probably find many interested beta testers for the plugin on the Zorro user forum. Let us know how it’s coming along.
Using DebugView, I found that this requires the package Rcpp to be installed.
jcl: I think I’ll have it in beta by next week. Look forward to it!
looks like the code for the condor script is incorrect. You have call 4 times, but it should be buy/sell call and buy/sell put.
I am currently looking for someone to code an options/futures trading strategy with. I know markets but no algo programming experience and no time to learn.
The methodology is profitable and very straightforward (not rocket science). Would like to joint venture on back-testing it and licensing it to some of my trading contacts. We split profits.
JCL… or you could point me in the direction of some fellow programmers with options algo experience who might be interested in latching onto a proven profitable methodology.
The condor was indeed incorrect, thanks for pointing this out. AFAIK this was fixed in the latest optionscurve script for part 3 of the series. And the best options strategy programmer that I know is my colleague Richard – you can contact him under info(at)opgroup. de. But he won’t work for split profits.
High Frequency and Algo Trading are Taking Over Markets – What It Means For You.

Algorithmic Options Trading 1.
Despite the many interesting features of options, private traders rarely take advantage of them (of course I’m talking here of serious options, not binary options). Maybe options are unpopular due to their reputation of being complex . Or due to their lack of support by most trading software tools. Or due to the price tags of the few tools that support them and of the historical data that you need for algorithmic trading. Whatever – we recently did several programming contracts for options trading systems, and I was surprised that even simple systems seemed to produce relatively consistent profit . Especially selling options appears more lucrative than trading ‘conventional’ الصكوك. This article is the first one of a mini-series about earning money with algorithmic options trading.
الخيارات 101.
Options are explained on many websites and in many trading books, so here’s just a quick overview. An option is a contract that gives its owner the right to buy ( call option) or sell ( put option) a financial asset (the underlying ) at a fixed price (the strike price) at or before a fixed date (the expiry date). If you sell short ( write ) an option, you’re taking the other side of the trade. So you can enter a position in 4 different ways: buy a call, buy a put, sell short a call, sell short a put. And this with all possible combinations of strike prices and expiry dates.
The premium is the price that you pay or collect for buying or selling an option. It is far less than the price of the underlying stock. Major option markets are usually liquid, so you can anytime buy, write, or sell an option with any reasonable strike price and expiry date. If the current underlying price (the spot price) of a call option lies above the strike price, the option is in the money ; otherwise it’s out of the money . The opposite is true for put options. In-the-money is good for the buyer and bad for the seller. Options in the money can be exercised and are then exchanged for the underlying at the strike price. The difference of spot and strike is the buyer’s profit and the seller’s loss. American style options can be exercised anytime, European style options only at expiration.
Out-of-the-money options can not be exercised, at least not at a profit. But they are not worthless, since they have still a chance to walk into the money before expiration. The value of an option depends on that chance, and can be calculated for European options from spot price, strike, expiry, riskless yield rate, dividend rate, and underlying volatility with the famous Black-Scholes formula . This value is the basis of the option premium . The real premium might deviate slightly due to supply, demand, and attempts to foretell the underlying’s price trend.
By reversing the formula with an approximation process, the volatility can be calculated from the real premium. This implied volatility is how the market expects the underlying to fluctuate in the next time. The partial derivatives of the option value are the Greeks (Delta, Vega – don’t know what Greek letter that’s supposed to be – and Theta). They determine in which direction, and how strong, the value will change when a market parameter changes.
That’s all basic info needed for trading options. By the way, it’s interesting to compare the performances of strategies from trading books. While the forex or stock trading systems described in those books are mostly bunk and lose already in a simple backtest, it is not so with option systems. They often win in backtests. And this even though I’m pretty sure that almost no author has really backtested them. Are options trading book authors just more intelligent than other trading book authors? Maybe, but we’ll see that there is an alternative explanation.
Why trading options at all?
They are more complex and more difficult to trade, and you need a Nobel prize winning formula to calculate a value that otherwise would simply be a difference of entry and exit price. Despite all this, options offer many wonderful advantages over other financial instruments:
رافعة مالية عالية. With $100 you can buy only a few shares, but options of several hundred shares. Controlled risk. A short position in a stock can wipe your account; positions in options can be clever combined to limit the risk in any desired way. And unlike a stop loss it’s a real risk limit. Additional dimensions. Stock profits just depend on rising or falling prices. Option profits can be achieved with rising volatility, falling volatility, prices moving in a range, out of a range, or almost any other imaginable price behavior. Fire and forget. Options expire, so you don’t need an algorithm for closing them (unless you want to sell or exercise them on special conditions). And you pay no exit commission for an expired option. Seller advantage. Due to the premium, options can still produce a profit to their seller even if the underlying moves in the wrong direction.
Hacker ethics requires that you not just claim something, but prove it. For getting familiar with options, let’s put the last claim, the seller advantage, to the test:
This is a very simple option trading system. It randomly writes call or put options and keeps the positions open until they expire. Due to the put/call randomness it is trend agnostic. Before looking into code details, just run it in [Test] mode a couple times (you’ll need Zorro version 1.53 or above). You’ll notice that the result is different any time, but it is more often positive than negative, even though commission is subtracted from the profit. A typical outcome:
You can see that most trades win, but when they lose, they lose big. Now reverse the strategy and buy the options instead of selling them: Replace enterShort() by enterLong() . Run it again a couple times (the script needs about 3 seconds for a backtest). You will now see that the result is more often negative – in fact almost any time.
It seems that options, at least the tested SPY contracts, indeed favor the seller. This is somewhat similar to the positive expectancy of long positions in stocks, ETFs, or index futures, but the options seller advantage is stronger and independent of the market direction. It might explain a large part of the positive results of option systems in trading books. Why are there then option buyers at all? Options are often purchased not for profit, but as an insurance against unfavorable price trends of the underlying. And why is the seller advantage not arbitraged away by the market sharks? Maybe because there’s yet not much algorithmic trading with options, and because there are anyway more whales than sharks in the financial markets.
Functions for options.
We can see that options trading and backtesting requires a couple more functions than just trading the underlying. Without options, the same random trading system would be reduced to this short script:
Options require (at least) three additional functions:
dataLoad(1,”SPY_Options. t8″,9) loads historical options data from the file “SPY_Options. t8” into a data set. Options data includes not only the ask and bid prices, but also the strike price, the expiration date, the type – put or call, American or European – of any option, and some rarely used additional data such as the open interest. Unlike historical price data, options data is usually expensive. You can purchase it from vendors such as iVolatility. But there’s an alternative way to get it for free, which I’ll describe below.
The center column lists different strike prices and expiry dates, the right and left parts are the ask and bid prices and order book sizes for their assigned call (left) and put options (right). The prices are per share; an option contract always covers a certain number of shares, normally 100. So you can see in the list above that you’ll collect $15 premium when you write a SPY call option expiring next week (Feb 03, 2017) with a $230 strike price. If SPY won’t rise above $230 until that date, the $15 are your profit. If it rised to $230 and 10 cents and the option is exercised (happens automatically when it expires in the money), you still keep $5. But if it suddenly soared to $300 (maybe Trump announced new walls all around the US, all paid by himself), you have to bear a $6985 loss.
The image displays 54 contracts, but this is only a small part of the option chain, since there are many more expiry dates and strike prices available. The SPY option chain can contain up to 10,000 different options. They all are downloaded to the PC with the above contractUpdate function, which can thus take a couple seconds to complete .
contract(Type,30,priceClose()) selects a particular option from the previously downloaded option chain. The type ( PUT or CALL ), the days until expiration ( 30 ), and the strike ( priceClose() is the current price of the underlying) are enough information to select the best fitting option. Note that for getting correct strike prices in the backtest, we downloaded the underlying price data with the UNADJUSTED flag. Strike prices are always unadjusted.
Once a contract is selected, the next enterLong() or enterShort() buys or sells the option at market. The if() clause checks that the contract is available and its expiry date is different to the previous one (for ensuring that only different contracts are traded). Entry, stop, or profit limits would work as usual, they now only apply to the option value, the premium, instead of the underlying price. The backtest assumes that when an option is exercised or expires in the money, the underlying is immediately sold, and the profit is booked into the buyer’s account and deducted from the seller’s account. If the option expires out of the money, the position just vanishes. So we don’t care about exiting positions in this strategy. Apart from those differences, trading options works just as trading any other financial instrument.
Backtesting option strategies.
Here’s an easy way to get rich. Open an IB account and run a software that records the options chains and contract prices in one-minute intervals. That’s what some data vendors did in the last 5 years, and now they are dear selling their data treasures. Although you can easily pay several thousand dollars for a few year’s option chains of major stocks, I am not sure who really owns the copyright of this data – the vendor, the broker, the exchange, or the market participants? This might be a legal grey area. Anyway, you need historical data for developing options strategies, otherwise you could not backtest them.
Here’s a method to get it for free and without any legal issues:
This script is a bit longer than the usual Zorro scripts that I post here, so I won’t explain it in detail. It generates artificial option chains for any day from 2018-2017, and stores them in a historical data file. The option prices are calculated from the underlying price, the volatility, the current risk free interest rate, and the dividend rate of the underlying. It uses three ranges of strike prices, and expiry dates at any Friday of the next 180 days. You need R installed for running it, and also the RQuantlib package for calculating option values. All functions are described in the Zorro manual. The yield() function returns the current yield rate of US treasury bills, and contractVal() calculates the premium by solving a differential equation with all option parameters. The source code of both functions can be found in the contract. c include file.
Due to the slow differential equation solver and the huge number of options, the script needs several hours to complete. Here’s a comparison of the generated data with real SPY options data:
The blue line are the artificial option prices, the black line are the real prices purchased from an options data vendor, both for 3-weeks SPY contracts with 10 points spot-strike distance. You can see that the prices match quite well. There are some tiny differences that might be partially random, partially caused by anomalies in supply and demand. For strategies that exploit those anomalies – that includes all strategies based on implied volatility – you’ll need real historical options prices. For option strategies that exploit only price or volatility changes of the underlying, the artificial data will most likely do. See, reading this article up to the end already saved you a couple thousand dollars.
استنتاج.
Options and option combinations can be used to create artificial financial instruments with very interesting properties. Option strategies, especially options selling, are more likely to be profitable than other strategies. Algorithmic option strategies are a bit, but not much more complex than strategies with other financial instruments.
I’ve included all scripts in the 2017 script repository, and also a historical data set with the yield rates (otherwise you needed the Quandl bridge or Zorro S for downloading them). You’ll need Zorro 1.53 or above, which is currently available under the “Beta” link of the Zorro download page. The error message from the free Zorro version about the not supported Quandl bridge can be ignored, due to the included yield rates the script will run nevertheless.
In the next article we’ll look more closely into option values and into methods to combine options for limiting risk or trading arbitrary price ranges. Those combinations with funny names like “Iron Condor” or “Butterfly” are often referred to as option strategies, but they are not – they are just artificial financial instruments. How you trade them is up to the real strategy. Some simple, but consistently profitable option strategies will be the topic of the third article of this mini-series.
49 thoughts on “Algorithmic Options Trading 1”
Very interesting article! I have one option automatic trading system created by Zorro developers (great job by the way) and it’s quite interesting to see, that my strategy generates similar results as your strategy “random”. I am looking forward for the next articles of this mini-series.
I would like to ask, do you have any idea if your book will be translated into English anytime soon? Would love to read the book.
I’m totally interested in this mini series articles. Please let me know the next one of the series.
Thanks – yes, an English book version is planned, I just must find some time for reviewing the raw translation. Andrés: you can enter your email in the subscribe field on the right.
Nice article, I would like to ask you what are good books or where I can learn to trade with options. شكر.
Am I right, rhat those artificial and real prices relate to a kind of a “synthetic” option made as a rolled-over series of real options with nearest expiration date and dynamically changed strike (depending on the underlying price)?
Investopedia and Tastytrade have some tutorials and videos about options. - It’s no rolled over series, but an option chain with different strikes and expiry dates, just as in real life. Otherwise the backtest would not be realistic.
When you’re comparing the artificial prices with the real prices, are you using ATM strike? The whole point, for me, of backtesting an option trading strategy vs. real option data is that at the wings the implied vols will be much much higher than those generated artificially.
The strikes used were about 10 points ITM.
Thanks for publishing this interesting article. May I know when the other two articles of this mini-series will be published?
When I get some time… 🙂
What a nice article! The results of the random trading system look similar to CBOE S&P 500 PutWrite Index and it makes sense.
Thank you so much for this article! Was just thinking about this the other day.
I like this blog’s articles very much. I am currently trading 1 year expiry call options of specific stocks.
My biggest problem with “seller advantage” that it contradicts to “controlled risk” statement.
“Something that often confuses investors is whether or not being short a call and long a put are the same. بشكل حدسي، وهذا قد يجعل بعض الشعور، منذ المكالمات ويضع العقود المقابلة تقريبا، ولكن يجري قصيرة مكالمة وطويلة وضع ليست هي نفسها. عندما كنت طويلة وضعت، لديك لدفع قسط وأسوأ حالة سيؤدي إلى فقدان فقط قسط. However, when you are short a call, you collect the option premium, but you are exposed to a large amount of risk”
So when you write (naked) calls your risk is unlimited. The short expiry time period(30 days) is saves you in most cases, but this is a self-delusion. This method is very similar to scam trading bots, where 99,5% of the time bots are winning little(e. g. call premium) amount of money, however when you loose, you risk large amount of your money.
Long call or put traders risk is limited and they choose out-of-the-money options to multiply their winnings and parallel they reduce their winning chance.
I would be interested in LEAPS (1+ year expiry long/put options) backtest.
Just do it. Download Zorro 1.54 from the user forum, and backtest a system with LEAPS. For this you need to increase the “DaysMax” variable in the options data generating script above to 1 year (365) or 2 years (2*365) for including long-term contracts. The script will then need a bit more time for the data generation.
Since trading options is a new Zorro feature, I’m wondering if the Broker API part of the manual (zorro-trader/manual/en/brokerplugin. htm) has been sufficiently updated to account for handling options.
I’m asking because I’m trying to write a DLL plugin for TradeKing (soon to be renamed to Ally Invest). They have stocks, ETFs, and options contracts. Very low barrier-to-entry broker as well ($0 required to get API access).
For options, implement the basic API functions plus 5 BrokerCommand functions: GET_POSITION, GET_OPTIONS, GET_UNDERLYING, SET_SYMBOL, and SET_MULTIPLIER.
Fantastic Article, thanks for sharing, I tried out the code and downloaded the options data via the script, it all seemed to download OK and make me a 48mb T8 file for SPY but when I run the random script I don’t get any trades. Its the first time I have ran zorro (I’m on the latest version downloaded 2-3 days ago) so really unsure what I’m doing wrong.
Any help would be appreciated and I really look forward to the next episode in this enthralling series 😉
here is the log output:
Test OptionsSellRandom SPY.
Simulated account AssetsIB.
Bar period 24 hours (avg 2233 min)
Test period 12.01.2018-01.06.2018 (1270 bars)
Lookback period 80 bars (16 weeks)
Simulation mode Realistic (slippage 5.0 sec)
Spread 2.0 pips (roll 0.00/0.00)
Contracts per lot 1.0.
Gross win/loss 0.00$ / -0.00$ (-1p)
Average profit 0.00$/year, 0.00$/month, 0.00$/day.
Max drawdown -0.00$ -1% (MAE -0.00$ -1%)
Total down time 0% (TAE 0%)
Max down time 0 minutes from Sep 2018.
Max open margin 0.00$
Max open risk 0.00$
Trade volume 0.00$ (0.00$/year)
Transaction costs 0.00$ spr, 0.00$ slp, 0.00$ rol.
Capital required 0$
Number of trades 279 (52/year, 1/week, 1/day)
Percent winning 0.0%
Max win/loss 0.00$ / –0.00$
Avg trade profit 0.00$ -1.$p (+0.0p / -1.$p)
Avg trade slippage 0.00$ 1.$p (+0.0p / -1.$p)
Avg trade bars 23 (+0 / -23)
Max trade bars 26 (5 weeks)
Time in market 506%
Max open trades 6.
Max loss streak 279 (uncorrelated 279)
Annual return 0%
Sharpe ratio 0.00.
Kelly criterion 0.00.
R2 coefficient 1.000.
Confidence level AR DDMax Capital.
Portfolio analysis OptF ProF Win/Loss Wgt%
and a snippet of the log file…
[1338: Fri 13.05.16 19:00] +0 +0 6/271 (206.21)
[SPY::SC1272] Call 20180513 204.0 0@3.5713 not traded today!
[SPY::SC1272] Expired 1 Call 20180513 204.0 0@207: +0.00 at 19:00:00.
[1339: Mon 16.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.96)
[1340: Tue 17.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (206.46)
[1341: Wed 18.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.44)
[1342: Thu 19.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.06)
[SPY::SC4278] Write 1 Call 20180624 205.0 0@3.4913 at 19:00:00.
[1343: Fri 20.05.16 19:00] +0 +0 6/272 (204.92)
[SPY::SP1773] Put 20180520 208.0 0@4.2851 not traded today!
[SPY::SP1773] Expired 1 Put 20180520 208.0 0@204: +0.00 at 19:00:00.
[1344: Mon 23.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (205.51)
[1345: Tue 24.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (206.17)
[1346: Wed 25.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (208.67)
[1347: Thu 26.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (209.44)
[SPY::SC4779] Write 1 Call 20180701 209.0 0@3.7358 at 19:00:00.
[1348: Fri 27.05.16 19:00] +0 +0 6/273 (209.53)
[SPY::SP2274] Put 20180527 208.0 0@3.3622 not traded today!
[SPY::SP2274] Expired 1 Put 20180527 208.0 0@209: +0.00 at 19:00:00.
[1349: Tue 31.05.16 19:00] +0 +0 5/274 (210.56)
[SPY::SC2775] Cover 1 Call 20180531 207.0 0@2.2309: +0.00 at 19:00:00.
[SPY::SC3276] Cover 1 Call 20180531 205.0 0@5.1843: +0.00 at 19:00:00.
[SPY::SP3777] Cover 1 Put 20180531 206.0 0@0.8602: +0.00 at 19:00:00.
[SPY::SC4278] Cover 1 Call 20180531 205.0 0@4.9463: +0.00 at 19:00:00.
[SPY::SC4779] Cover 1 Call 20180531 209.0 0@2.8347: +0.00 at 19:00:00.
[1350: Wed 01.06.16 19:00] +0 +0 0/279 (209.12)
I see that the positions are all opened with zero volume, as if you had set the number of contracts to 0. Have you used the unmodified script from the repository?
I’m using the OptionsSimulate. c file straight from the Zip file.
I installed R and the Quantlib libraries and the R bridge seemed to work fine as well.
The top of the file.
string FileName = “History\\SPY_SimOptions. t8”;
var StrikeMax[3] = ; // 3 strike ranges with different steps.
var StrikeStep[3] = ; // stepwidths for the 3 ranges.
int DaysMax = 180;
var BidAskSpread = 2.5; // Bid/Ask spread in percent.
var Dividend = 0.02;
int Type = 0; // or EUROPEAN, or FUTURE.
LookBack = 21; // for volatility.
I’m sorry for the n00b questions, its really interesting tools and systems and I was wanting to try out some vertical credit spreads using this code as a basis on the SPY and perhaps some other instruments!
It is not a noob question, it is in fact my fault. I just see that I’ve forgotten to set the options multiplier in the script. That did not matter with the previous Zorro version since the multiplier was 100 by default, but it must now be set because options can have very different multipliers.
I’ve corrected the script above. Thanks for notifying me!
Yes that was it!
Getting back results now, thanks so much for your help jcl.
I’m now off to put $1mm in an account and trade this baby 😉
Do you have any idea when you will get to work on the rest of the articles in this series?
Looks like the code below is not working anymore.
The CSV file SPY. csv get filled with this content:
QECx05,The url you requested is incorrect. Please use the following url instead: /api/v3/datasets/:database_code/:dataset_code.
Sorry, actually that file was from Quandl, and need a paid subscription.
From Yahoo I get the error Can’t download SPY from Yahoo.
Anyone having the same problem ?
I guess all are having the same problem, as Yahoo changed their protocol last week. If you run into issues like that, look for a solution not only on my blog, but first on the Zorro forum:
Thank you for this helpful information on automated trading systems!
I’m pretty new to this but I think this is a much bigger deal than you make it sound:
وGT. There are some tiny differences that might be partially random, partially caused by anomalies in supply and demand. For strategies that exploit those anomalies you’ll need real historical data.
Having accurate volatility is essential. Without it, you’re not just writing a strategy that doesn’t exploit those anomalies, you’re writing one that totally ignores them. It’s comparable to generating a stock’s price by picking a random number based on the probability distribution of the previous weeks’ prices or smoothing out all the biggest moves.
Options prices are based on expectations about the future but (unless I misunderstand your code), you’re pricing them based on the past. The differences will be more pronounced on underlyings other than SPY, particularly around earnings time (say AAPL, MSFT or GOOG).
I also find it hard to think of a strategy that doesn’t exploit the difference between implied and actual volatility. Even a 16/5 delta put spread on SPY only works as well as it does because IV is much much higher than it should be.
Yes, option price changes due to expectation of volatility, maybe when company news approach, belongs to the mentioned anomalies. The general rule is: for anomalies that have also an effect on the underlying you can use the artificial prices. For anomalies that only affect options, but not the underlying, you’ll need to purchase real historical options data.
how good will the simulated data be if I will change BarPeriod =1440 to be BarPeriod = 1 ?
Theoretically, as good or bad as the daily data, since the priciple is the same. But I haven’t yet made tests with 1-minute options data. That’s an awful lot of data.
“Due to the slow differential equation solver and the huge number of options, the script needs several hours to complete.”
How much faster do you think this could be if the R / Quantmod stuff were replaced with C/C++? I’m thinking of generating lots of synthetic data.
I believe it _is_ C++, at least the underlying Quantlib is programmed in C++. The R overhead is probably negligible. The problem is not the code, but the math. Numerically solving differential equations is slow. Black-Scholes is much faster, but for European options only. If you have really lots of data to generate, it might make sense to check the speed of different approximation methods for American options.
I notice volatility is fixed at 20 in the above script for generating synthetic option prices. Might there not be an argument for volatility to be a rolling 30 days and calculated programatically from the underlying?
What do you mean with “a rolling 30 days”? 20 is the usual volatility period in financial calculations, since it is roughly equivalent to one month. 30 would probably not make much difference.
You use a one time estimate of Volatility I think: eg 16 for the S&P. But on a rolling basis it will very widely which is of course part of the reason why option prices change so much: as volatility rises so does the price of the option. If therefore you use a rolling 20 (or 30) day moving average of volatility you will obtain more accurate synthetic option prices than simply assuming a one time flat 16 for the S&P when sometimes actual might be 10 , sometimes 30. I have not looked at the architecture of zorro and so don’t now whether its mostly vector, or look or what. Either way it would be possible to include the relevant day’s moving average of the volatility of the underlying instrument rather than a fixed figure.
But there again that is what you do perhaps? HistVolOV = VolatilityOV(20) – maybe this is 20 days? Not 20%?
A question not a statement.
Anyway it looks a wonderful piece of software. Just going to plough my way through the manual.
Yep, looks like Vol is a time series. Sorry to bother you.
Yes, it’s annualized volatility from the last 20 days. If it were 20%, I would have written: HistVolOV = 0.2.
كلا. It doesn’t cut it. You can’t use a single measure of historic volatility for everything from a one month option to an expiry 24 months out. Perhaps the whole scheme is invalid. For instance IV for an SPX two year maturity is currently 15%+ while an option expiring in the next few days is 5% ish.
It may be invalid to use manufactured data at all. Except if you treat it as a sort of Monte Carlo test: this is what may/could have happened / might happen.
Anthony, the script is calculating the current price of an option. The current price depends on current volatility. Not on volatility from 24 months ago.
You calculate the value of European options with the Black Scholes formula, and American options, as in the script above, with an approximation method. Both methods normally use 20 days volatility. The volatility sampling method can differ, but the 20 days are pretty common to all options trading software that I know. And you can see from the comparison with real prices above that this period works rather well.
No, you can not calculate the current price of an option on any given day in that way. There is no way to accurately reproduce implied volatility hence price on any given date in the past. And it is the implied volatility we are interested in, not the historic. I totally agree on Black Scholes of course and its uses but it is cart before horse to expect to plug in 20 day volatility as at 3rd January 1985 and expect it to come up with an accurate price as traded at the close on that day for the SPX for any given strike or expiry.
It’s looking at it the wrong way around.
What you can try is to play around with different methods of estimating what the implied vol/ price MAY have been on 3rd Jan 1985 for a given strike and expiry of an SPX option.
For instance you might use 5 day historic volatility for an option expiring in a week and 252 day volatility for an option expiring in a year. Or you might imply volatilities by looking at the term structure of VIX futures contracts from 2004. Or at least use the VIX index itself going back to 1986 as input for 30 day volatility.
Whatever you do you won’t really be producing anything like what was actually traded on the day. Or at least not consistently and accurately over all expiries and strikes.
I believe that the process you describe does have a value but that the outcome of both the prices produced and the back tests resulting therefrom will be more akin to a random moet carlo process than to a back test on actual traded price data.
I believe it is a valuable process but that what is produced is a series of parallel universes: what might have happened to a given strategy over a given period of time using implied volatilities which may or may not have been traded.
Sorry to be long winded and I am an admirer of both your product and your script above. I would not have thought of generating fake option prices had I not seen your excellent article.
But in my opinion at least you need to rethink your input into the BS formula as far as volatility is concerned.
Incidentally please be well aware that I admire your product and your thoughts. Don’t imagine I am being difficult. Equally please don’t imagine I believe I am “right”!
I am just enjoying the journey and the dialogue with you and hoping together we can improve each other’s understanding of the topic.
Mine is limited!
Say the date you are looking atis 7th January 1987. On that day historic SPX volatility calculated over 20 trading days was 15.23. Historic volatility on that day for the past 252 days was 14.65.
For 5 days it was 18.
Now say I am trying to “calculate” (guess) a price (which might have been traded on 7th January 1987) for an option expiring in 5 days, 20 days and 252 days. Lets assume ATM.
My suspicion is that it would not be helpful to use 15.23 for all three expiries.
Thank you for your kind words. Finance is complex. My knowledge is even more limited and I’m daily surprised by some results that I didn’t expect. & # 8211؛ In your example, the 15.23% volatility is the correct value. If you used a higher volatility period for higher expiration, then it depends on whether it’s still annualized volatility or just volatility of a longer time. In the latter case the results are off by some factor, in the former case they are based on too old volatility and thus not up to date. & # 8211؛ You’re right about the implied volatility, since it is affected by the difference of theoretical and real option value. So you cannot use the script above for getting it. Otherwise you would just get back some approximation of the current volatility. You need real option prices for IV.
I hope that it’s alright that I discuss this with just a few of my clientele, this will assist.