Eurex Trading Strategies

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Stratégies de navigation de sous-navigation avec VIX et VSTOXX Futures Eurex a parlé avec Dr. Silvia Stanescu et Prof. Radu Tunaru, École de commerce de Kent, au sujet de leur étude récemment publiée dans laquelle ils examinent des données historiques sur SampP 500 et EURO STOXX 50, VIX et VSTOXX, VIX et VSTOXX Futures. Eurex: Cher Dr. Stanescu, cher Prof. Tunaru: Pourquoi avez-vous choisi ce sujet spécifique Prof. Radu Tunaru: Le marché des dérivés de la volatilité a connu une hausse fulgurante ces dernières années. Néanmoins, la majorité des travaux universitaires sur ce sujet traitent des questions de tarification des principaux contrats plutôt que de se concentrer sur les investissements. Nous avons pensé qu'il serait opportun et bénéfique d'étudier les possibilités d'investissement associées à cette classe d'actifs émergente. Dr Silvia Stanescu: Aussi, jusqu'à présent, la littérature académique existante s'est principalement concentrée sur le VIX. Alors que le VIX est un diversificateur approprié pour les portefeuilles d'actions américaines, le VSTOXX, comme nous le montrons également dans le document, devrait être le sous-jacent de choix pour les investisseurs européens. Eurex: Y a-t-il une raison spéciale pour publier votre analyse tout à l'heure Prof. Radu Tunaru: L'analyse requise des données synchrones pour VIX et VSTOXX. Il nous a fallu beaucoup de temps pour concevoir la méthodologie de l'étude et préparer les données pour une analyse économétrique financière de pointe. De plus, les flots et les flux des récentes crises financières, des subprimes, de la liquidité et de la dette souveraine semblent être derrière nous, donc il a été possible d'effectuer une analyse qui n'a pas été réalisée uniquement par des périodes de marché turbulentes. Mme Silvia Stanescu: Comme le montre notre étude, les crises de la dette souveraine européenne ont eu un impact plus important sur les marchés européens que les États-Unis, ce qui constitue une motivation supplémentaire pour notre période d'échantillonnage qui englobe la crise financière mondiale qui a affecté Unis et en Europe, la crise de la dette souveraine européenne, qui a touché surtout l'Europe, et enfin la période de relance après les crises. De plus, pour la deuxième partie de notre analyse, afin de construire notre échantillon de données synchrones, un certain degré de liquidité était nécessaire: nous avons constaté que la liquidité des mini-futurs VSTOXX que nous avons employés a augmenté de façon significative après 2010, nous avons donc commencé notre échantillon En 2010 pour cette deuxième partie de l'article et ont besoin d'au moins 2-3 ans de données quotidiennes pour la précision statistique. Eurex: Avez-vous trouvé des différences majeures concernant les investissements dans la volatilité entre les États-Unis et la zone euro Prof. Radu Tunaru: Le marché de la volatilité des États-Unis a été lentement floraison pendant environ une décennie et les investisseurs aux États-Unis ont été instruits plus tôt dans ce produit spécialisé. Le marché des dérivés de la volatilité dans la zone euro est relativement nouveau, mais a bénéficié des chocs subprime aftermath et il s'établit rapidement dans un marché semblable recherché. La zone euro a affiché plus de volatilité que les États-Unis au cours des trois dernières années, ce qui n'est pas surprenant si nous pensons à la crise des obligations souveraines en Europe qui a exposé de nombreux investisseurs au risque systémique. Mme Silvia Stanescu: D'autre part, notre constatation selon laquelle les différences entre les rendements des contrats à terme VSTOXX et VIX sont statistiquement significatifs renforce l'argument selon lequel les instruments VSTOXX plutôt que VIX sont plus appropriés pour les investisseurs européens souhaitant diversifier leurs portefeuilles. Prof. Radu Tunaru: Il semble y avoir plus d'investissements spéculatifs aux États-Unis, les investisseurs cherchant à négocier les opportunités de calendrier et l'arbitrage statistique offerts par la structure à terme des contrats à terme VIX, et Les opérations plus traditionnelles liées à la couverture des portefeuilles d'actions dans la zone euro, où les contrats à terme à échéance la plus proche et la deuxième échéance sont plus fortement négociés. Cette distinction peut ne pas être spécifique aux dérivés de volatilité en tant que classe d'actifs, et elle peut être davantage liée aux différents types d'investisseurs. Toutefois, cette distinction peut devenir floue ou même inverser si l'on considère la récente réduction des taux d'intérêt dans la zone euro. Dr. Silvia Stanescu: En plus de ce que Radu a déjà souligné, l'augmentation de la liquidité des produits VSTOXX ces dernières années suggère que les investisseurs européens commencent à réaliser les avantages de la diversification supérieure d'investir dans VSTOXX plutôt que sur les produits basés sur VIX. Eurex: En bref, quelles sont vos principales conclusions Prof. Radu Tunaru: Le premier résultat principal est que les gestionnaires de portefeuille d'actions et les investisseurs tireraient grand avantage d'avoir aussi des positions sur les obligations et les dérivés de volatilité tels que les futures. Ce mélange aidera en période de fortes chutes associées à des collisions du marché, lorsque les futures volatilité sera profondément dans l'argent, ainsi que dans les périodes post-crise traumatique de faible liquidité quand il ya une fuite des capitaux vers des obligations coûteuses. L'ajout de contrats à terme sur la volatilité a amélioré non seulement les ratios de Sharpe, mais également la mesure du risque de marché comme la Value-at-Risk. Deuxièmement, la différence entre VIX et VSTOXX semble être stationnaire et afficher des effets GARCH. Par conséquent, les investisseurs peuvent rechercher des modèles GARCH appropriés qui leur fourniront un signal pour les stratégies de négociation d'arbitrage statistique. En regardant en arrière à l'évolution la plus proche pour VIX contre VSTOXX, nous avons identifié des opportunités de profit substantielles offertes par la volatilité des transactions dans les deux zones. Mme Silvia Stanescu: Je pense que cela résumerait nos principales constatations. Eurex: Une partie décisive de votre article est l'arbitrage statistique utilisant la prévision GARCH. Les résultats et les conclusions sont-ils facilement transférables à d'autres classes d'actifs ou de produits Prof. Radu Tunaru: La méthode d'arbitrage statistique s'applique à d'autres actifs ou produits échangés géographiquement dans deux zones différentes. Techniquement, il n'y a aucune restriction à appliquer la même méthodologie, peut-être légèrement adaptée, à d'autres catégories d'actifs comme les matières premières ou les obligations. Il est important cependant que tous les tests économétriques sont effectués avant de se lancer dans un véritable exercice de trading. De plus, intuitivement on rechercherait des actifs qui présentent un schéma de réversion moyenne de sorte que la stationnarité de la différence de valeurs des actifs appariés soit attendue. En guise d'avertissement, la méthodologie d'arbitrage statistique peut conduire à des pertes importantes si les conditions principales ne sont pas vérifiées fréquemment avec des données historiques. Dr. Silvia Stanescu: Notre méthodologie est transférable à toute autre paire de produits apparentés dont la différence de rendement est stationnaire et bien caractérisée par un modèle de la famille GARCH. Le modèle GARCH particulier qui serait le plus approprié serait spécifique à l'application à portée de main, mais les mêmes étapes que nous avons utilisé en termes de sélection de modèle peut être appliquée. Eurex: La majorité de la volatilité financière détermine être une classe d'actifs à part entière. Si cette hypothèse est correcte, où voyez-vous l'évolution suivante en termes de produits affiliés, peut-être des produits de corrélation Prof. Radu Tunaru: La volatilité est l'élément central de la finance moderne et il n'est pas surprenant que sur la futurisation de ce marché le volume Du commerce est en croissance très élevé. Les produits de corrélation permettraient aux investisseurs de préciser leurs modèles avec une précision beaucoup plus grande, de sorte que l'introduction de produits financiers basée sur la corrélation entre les actifs d'une même catégorie, et peut-être d'un secteur à l'autre, constituerait un énorme pas en avant en matière d'innovation financière. Cela dit, nous croyons qu'il existe certaines barrières naturelles qui peuvent maintenir les produits de corrélation encore en état de nascence pendant un certain temps. Tout d'abord, alors que le concept de volatilité est bien compris et défini, la corrélation est largement associée au coefficient de corrélation linéaire de Pearson. Il existe certains pièges connus dans la modélisation financière associée à ce concept et il existe des concepts concurrents pour la dépendance dans la dynamique de deux actifs. Deuxièmement, pour un univers de dix actifs, il ya 10 volatilités, mais 45 corrélations, et le nombre de corrélations augmente rapidement très élevé en considérant plus d'actifs. Le marché de la corrélation pourrait ainsi être trop fragmenté et lent à attirer des liquidités. Une solution possible à ce problème peut être de considérer uniquement les corrélations entre les secteurs. Ensuite, les investisseurs peuvent avoir un produit de corrélation de référence et ils peuvent essayer de l'utiliser pour la couverture croisée plutôt que de couvrir leurs problèmes de corrélation ou de concentration. Dr. Silvia Stanescu: Les produits de corrélation auraient pu se révéler bénéfiques pendant la crise des subprimes pour couvrir le risque de corrélation par défaut, mais beaucoup d'entre eux étaient prohibitifs et donc largement inutilisés. Les aspects techniques du concept de corrélation mis en évidence par Radu constituent peut-être un frein au développement de produits de corrélation à la même échelle que celui des produits de volatilité: les produits de corrélation seraient non seulement plus difficiles à modéliser, mais également plus difficiles À comprendre par les investisseurs. Toutefois, si les avantages qu'ils peuvent apporter pourraient être pleinement expliqués et si l'innovation produit a été fait (ou au moins initié) au niveau macro plutôt que micro, pour éviter le problème de taille Radu mentionné, alors les produits de corrélation pourrait s'avérer utile et réussie . Eurex: Merci beaucoup pour votre temps. La D re Silvia Stanescu est actuellement chargée de cours en finance à la Kent Business School de l'Université du Kent. Elle a obtenu son doctorat du Centre ICMA à l'Université de Reading, où elle a précédemment reçu un MSc en valeurs mobilières internationales, d'investissement et de la Banque (avec distinction). Elle est également titulaire d'un baccalauréat ès sciences en économie d'entreprise de l'Université de Reading et d'un baccalauréat ès sciences en banque et en finances de l'Académie d'études économiques de Bucarest. Ses intérêts de recherche sont: la finance quantitative (axée sur la modélisation des dérivés de l'immobilier et de la volatilité), l'économétrie financière théorique avec des applications à la gestion du risque de marché et l'évaluation des prévisions économétriques. Elle a publié dans de grandes revues financières telles que le Journal of Portfolio Management et International Review of Financial Analysis et a été présentée à plusieurs conférences de haut niveau en finance et en économétrie financière, notamment le Bachelier Finance Society, la European Financial Management Association (EFMA) ), Où elle a également siégé aux comités d'organisation et de programme et à l'assemblée annuelle de la Society for Financial Econometrics (SoFie). Silvia a enseigné (au niveau post-universitaire et au niveau de la direction) une grande variété de sujets en finance, y compris la gestion des risques, l'économétrie financière, la couverture, l'ingénierie financière et les méthodes numériques. Professeur Radu Tunaru travaille en finance quantitative depuis 2000 et se spécialise dans le financement structuré (risque de crédit), la tarification des produits dérivés et la gestion des risques, l'ingénierie financière et la finance immobilière. Il a publié plus de 45 articles et contributions de chapitre de livre. Il est titulaire d'un doctorat en modélisation statistique en 1999 à Londres et d'un doctorat en probabilités et statistiques du Centre de statistiques mathématiques de l'Académie roumaine de Bucarest en 2001. Il a été directeur du programme de doctorat et directeur adjoint de la recherche entre 2011 et 2013 et il est actuellement directeur du MSc Financial Markets, du MSc Financial Services in Banking et du directeur de la recherche pour le Kent Centre for Finance et du CeQuFinthe Centre de recherche en finance quantitative Dans la Kent Business School. Il a notamment travaillé pour la Banque de Montréal et pour Merrill Lynch où il a été vice-président en finance structurée EMEA RMBS. Ses dernières recherches portent sur les dérivés de propriété, les modèles bayésiens pour l'incertitude dans les finances, les méthodes numériques pour le prix des options. Il est rédacteur associé au conseil d'administration de Frontiers in Finance and Economics, Journal of Portfolio Management et Journal of Banking and Financ e. Trois de ses récents articles sur les dérivés immobiliers ont été co-écrits avec le professeur Frank Fabozzi (EDHEC, Princeton) et le professeur Robert Shiller (Yale), prix Nobel 2013 en économie. SubnavigationNavigation Stratégie trading Les instruments complexes sont une combinaison étendue de fonctionnalités de négociation permettant aux acteurs du marché de créer une combinaison individuelle d'instruments à jambe unique et d'annoncer cette stratégie sur l'ensemble du marché. Il existe quatre types de types de stratégies: les combinaisons de contrats à terme (spreads de temps, packs ampères, bandes, spreads entre produits) les stratégies d'options standard, suivant un modèle de stratégie défini par les stratégies d'options Eurex non standard, sont librement configurables avec jusqu'à cinq options (Qui ne sont disponibles que par l'intermédiaire de la fonctionnalité du Service de saisie de titres) Les instruments complexes créés et publiés par les participants au marché sont visibles sur l'ensemble du marché Et sont négociés sur des carnets de commandes publics distincts des carnets de commandes à option et des contrats à terme standardisés. L'algorithme d'appariement pour les commandes dans des instruments complexes est basé sur le principe de priorité de prix. Les ordres limités (y compris les commandes immédiates ou annulées) et les guillemets sont pris en charge pour les instruments complexes. En dehors des types d'ordres mentionnés, tout autre type d'ordre n'est pas autorisé pour la négociation d'instruments complexes. En termes de Market-Making dans les options. L'obligation suivante est effective depuis août 2013. Les Market Makers doivent répondre aux demandes de devis dans les stratégies d'options. Pour de plus amples renseignements et pour connaître les prix, veuillez vous reporter aux circulaires ci-dessous. Les spreads de temps combinent deux échéances différentes pour les contrats à terme sur le même sous-jacent. À tout moment, trois périodes de spread sont prises en charge pour les produits assujettis à une correspondance de prix: premier moisecond mois (par exemple MarchJune) deuxième mois troisième mois (par exemple JuinSeptembre) premier mois troisième mois (par exemple MarsSeptembre) L'achat d'une combinaison signifie que vous achetez la première (Près de l'expiration) jambe et de vendre la dernière étape, avec la limite de prix reflétant le prix net de l'achat et la vente. Par exemple, Buy 5 MARJUN FDAX à -25 représente une commande pour acheter des contrats du 5 mars et vendre simultanément les contrats du 5 juin du DAX Futures. Les prix de l'achat et de la vente sont individuellement non précisés, mais le net du prix sur le commerce d'achat ne doit pas être supérieur au prix du commerce de vente moins 25 points. Le commerçant n'est pas concerné par le niveau des prix des contrats, mais avec la relation entre les deux prix. Si l'ordre est rempli, le commerçant est long la combinaison, c'est-à-dire il est long le contrat à proximité, mais court le contrat ultérieur. Les combinaisons d'écarts à terme sont totalement intégrées aux carnets de commandes pour les différentes jambes. Les ordres seront automatiquement mis en correspondance avec les carnets de commandes simples pour les différentes jambes (parfois appelé prix implicite) ou le carnet de commandes combiné séparé, selon le livre qui donnera le meilleur prix. Pour les spreads de temps, il est possible d'entrer des prix avec un incrément plus petit que la taille de la tique pour les ordres à jambe unique dans le même produit. Si l'ordre n'est pas immédiatement exécuté ou annulé, il entre dans le carnet de commandes combiné. En raison de l'intégration du livre combiné et des livres pour les jambes individuelles, l'ordre combiné ouvert génèrera un prix synthétique dans la dernière étape. Les contreparties pour les deux jambes peuvent ne pas être les mêmes. Les jambes individuelles sont traitées comme des métiers distincts aux fins de gestion de position et de transaction, bien qu'elles soient reliées entre elles par leur numéro de commande unique. Si les conditions du carnet d'ordres changent, les prix de synthèse changeront en conséquence. Une marge entre produits est un instrument complexe qui consiste en deux ou plusieurs instruments de jambe appartenant à différents produits à terme du même marché. Comme un instrument de propagation entre produits ne peut être attribué à un produit spécifique, il appartient plutôt à un pool de produits. Un pool de produits est tout simplement un groupe de produits qui a été formé dans le but de soutenir et de configurer des instruments de propagation inter-produits sur ce groupe de produits. Les caractéristiques des instruments de propagation interproduits dans T7 sont Deux instruments de jambe ou plus Tous les instruments de jambe sont des instruments à terme Au moins deux jambes appartiennent à différents produits Au moins une jambe d'achat et au moins une jambe de vente Les rapports de jambes peuvent être n'importe quel nombre entier À 999 Un instrument de propagation interproduits a un sous-type d'instrument, qui est cependant à des fins d'information seulement, c'est-à-dire qu'il n'existe pas de modèles définis pour des sous-types d'instruments spécifiques de spreads entre produits. Il n'existe aucune restriction concernant les produits à terme qui peuvent être combinés pour former des écarts interproduits autres que ceux qu'ils doivent appartenir au même marché. T7 prend en charge spécifiquement les spreads inter-produits avec des instruments jambes qui ont des valeurs contractuelles très différentes. À l'heure actuelle, les écarts interproduits ne sont pas mis en place pour être négociés chez Eurex. Sous-navigation