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「オプション」について

オプションに関する投稿です。

オプションで遊ぶの、面白そうですね。こういうのってプログラムで自動的にっていうのは、どのくらい出来るのでしょうね。ロジックに基づいた取引なんで銘柄選んだ後は自動的にするのはそれほど難しそうではありませんが、自分で作るのはかなり面倒なのかもしれません。

IBなんかはAPI(Application Programming Interface)を用意していて、一応システムトレード環境、すなわち、現在のOptions Chainを抜き出して適切なOptionを見つけトレード発行(ポジションを開く)する、もしくはポートフォリオを監視して適切なタイミングでポジションを閉じるという事自体は簡単に構築できるはずです。
HFTみたいにmili/micro secondsを争うような話だと別ですが、個人レベルの運用システム(売買option選択を除くもの)をコーディングするだけなら1 dayでしょうね。
幸いPaper Tradingのplatformもありますから、気軽にテストできます。

後はロジック --- いわゆるアルゴリズムの決定が問題になりますね。

optionの(論理)価格はブラック・ショールズ・モデルに沿ってるので、結局のところ5要素、Underlying Assets Price、Dates to expire、Strike Price、Interest Rate、Volatilityだけで決まりますから、その5要素をもとに今流行りのAI (Convolution Nueral Network)とか、ちょっと前のはやりのGP(遺伝的アルゴリズム : Gene Programming)とかに突っ込んでブラックボックス状態で運用してもいいのかもしれませんね(笑
(まあ、このあたりのAIだのGPだのでも「魔法の係数」を自分で設定しなきゃいけないのはかわりませんが)

IBのAPIはPythonという言語用のものも用意されていて、その上でGoogle TensorFlowというPythonで書かれたOpen SourceのNeural Network用tookitがあるので、試しに書いてみるだけなら意外に簡単かもしれません。
https://smist08.wordpress.com/2016/09/02/the-road-to-tensorflow-part-4-t...

backtest用のOptionデータも実は古いヤツを持ってたりするので試してみてもいいかも(笑
そのうち、暇が出来たら、で。

APIと組み合わせて自分のトレード環境を作るっていうのはとっても面白そうですね。私の場合はコードを書くこと自体に夢中になって、実際にトレードしたらすぐに負けこんでしまう、とかなりそうですが。ブラック・ショールズ、授業でやった時は「君たちには計算は難しすぎるから、概要が分かればいい」と飛ばされてしまいましたが、式を見ても自分で計算する気にはなれませんでした(^^;

Nobuさんは金融工学を学んだりしたんですね。すごいですね!

私は金融工学に関して完全に独学なので正しく理解できているわけではなく超絶適当ですが、「BS ModelでのOpの適切な価格はVolatilityを標準偏差σとしたときの正規分布における確率密度を原資産に掛けた"ような"もの」なので、それ以上の理解や手計算するものではなく金融工学教科書とかに載ってる式を何も考えずにインプリしてのまま現在のパラメータ突っ込むだけ(逆計算もあり)でOKだと思っています(笑
実際Broker各社が出しているProbability Tool/Option Strategy Toolとかも理論値である正規分布を自分の相場観でいじって、そこからその相場観に応じた適切なOption Spreadを提案してくる、というタイプですしね。正規分布とIVとOpの値段の関係だけでも理解してれば一応使える。

理解している限りでは、

- 過去の原資産の値動きからHistorical Volatility(HV)を出す
- HVを利用してBS式によって該当Opの理論値を出す
- 理論値を使ってBSの逆計算でImplied Volatilityを算出

という形なので、まあHV/IVを利用しているだけで(間接的ですが)BSを利用していることになるとは思います。
もちろんgreeksも。
あれらはBS式における原資産値動きの偏微分(delta)、原資産値動きの2階偏微分(=deltaの偏微分:gamma)、残存期間の偏微分(vega)、ボラティリティの偏微分(theta)ですから、それらを基準にトレードしている人もBSを(間接的に)利用していることに。

IV出すまでですら、2回も正規分布を利用していますし、greeksはもう1度BS計算するので3回。
もちろん実際の値動きは正規分布からは剥離しています。一番わかり易いのはFar OTMのOption。いわゆるテールリスクと呼ばれる部分で正規分布の端っこ。
限りなく0%に近い確率(-3σ/+3σの位置なら0.4%でしたっけ)にも関わらず、まあ年に数回はhitします。
このFar OTMのBuy、いわゆる屑オプ買いは宝くじタイプのギャンブルオプションと言われますよね。人生買うなら屑オプをbuy。普通に年数回ぐらいで数十倍から数百倍の時がありますからね。
Far OTM Buyの信者(実は私も微妙にそうですが)は「理想モデル故に正規分布を基準にせざるを得ないBS式の欠点」をついている人たちともいい変えれる気がします。

このBS式による理論値と実際の値段の剥離から「何か」が見えてくる可能性があるんじゃないかな~と思ったりするんですよね。
で、Deep Learning系統(CNNとか)のAIやGAとかに流してみたら何か出てこないかな・・・と(笑
まあ、ちょっと調べるとBS式の不備(正規分布基準)を修正するようなモデルが幾つか提案されてるみたいですけどね。
私レベルにはまったく理解できません(笑

通りすがりさん、私は金融工学、激しく学んでません (^^; BSモデルも概要サラッと流しただけなんで、自分でパラメーター突っ込んでやってみるのもしなかった気がします。でも、通りすがりさんの話を読んでると、結局、トレーダーのカンとか運によるところが多くて、そういう人が市場で実際に取引してるとノイズも多くなりがちで、+/- 3σなのに年に数回ヒット、となると、逆に「結局運でしょ」とかなってしまって、計算する気も起こらず(まぁ、計算で儲かるなら頭のいい人が既に儲けてるので太刀打ちできるはずもなく)。

でもAIで実際に取引するヘッジファンドが出来るとか出来たとかニュースがポツポツ出てきたので、そのうち、人間が自分で取引することのほうが珍しくなるかもしれませんね。

ですね。カンと運と揺るぎない自信(と資金)でしょうか、必要なのは(笑
どれも私には欠けてるという(笑
なので遊びとしてでしか出来ません。

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