Vous n'êtes pas identifié(e).
- Contributions: Récentes | Sans réponse
#1 29-08-2024 14:32:00
- Climax
- Administrateur
- Inscription: 30-08-2008
- Messages: 6 203
Surface de volatilité (concept et exemples de transactions)
Une surface de volatilité est une représentation tridimensionnelle des volatilités implicites des options pour différents prix d'exercice et dates d'expiration.
Il s'agit d'une forme importante d'analyse visuelle dans la tarification des options et la gestion des risques.
Elle permet de voir comment le marché perçoit la volatilité d'un actif sous-jacent particulier.
Points clés :
La forme révèle le sentiment du marché - Une forte asymétrie indique un risque de baisse accru, tandis qu'une surface plus plate suggère des attentes plus équilibrées.
La structure des échéances est importante - Les options à échéance plus longue et à volatilité implicite plus élevée peuvent signaler une incertitude durable sur le marché (c'est-à-dire des distributions de probabilités implicites plus larges que la normale).
La dynamique de la surface prédit les mouvements du marché - Les changements soudains de la surface, en particulier dans des zones spécifiques, précèdent souvent des mouvements de prix significatifs dans l'actif sous-jacent.
Exemples de transactions - Plus loin dans l'article, nous donnons des exemples de transactions qui utilisent les informations tirées des surfaces de volatilité pour effectuer certaines transactions.
Le concept de volatilité implicite
Avant d'aborder les surfaces de volatilité, il est important de comprendre la volatilité implicite.
Il s'agit de la prévision par le marché d'une évolution probable du prix d'un titre, dérivée des prix des options plutôt que des données historiques sur les prix.
La volatilité implicite est un élément essentiel des modèles d'évaluation des options, tels que le modèle Black-Scholes.
Du sourire de la volatilité à la surface
La surface de volatilité a évolué à partir du concept de smile de volatilité, qui représente la volatilité implicite en fonction des prix d'exercice pour une seule date d'expiration.
Cela permet d'obtenir un visuel en 2D.
La surface étend cette idée pour inclure plusieurs dates d'expiration, créant ainsi une représentation tridimensionnelle, que nous aborderons ci-dessous.
Composantes d'une surface de volatilité
Une surface de volatilité se compose de trois éléments principaux :
Prix d'exercice (axe X)
Temps jusqu'à l'échéance (axe Y)
Volatilité implicite (axe Z)
Prix d'exercice
Le prix d'exercice est le prix auquel un contrat d'option peut être exercé.
Il constitue l'une des dimensions de la surface de volatilité, permettant aux traders de visualiser l'évolution de la volatilité implicite en fonction des différents prix d'exercice.
Délai d'expiration
Le délai d'expiration, également connu sous le nom de maturité ou de durée, représente le temps restant avant l'expiration du contrat d'option.
Il constitue la deuxième dimension de la surface de volatilité et permet d'observer la structure par terme des volatilités implicites.
Volatilité implicite
La volatilité implicite constitue la troisième dimension de la surface.
Elle représente l'anticipation par le marché de la volatilité future de l'actif sous-jacent.
Elle est dérivée des prix des options à l'aide d'un modèle d'évaluation des options, généralement le modèle Black-Scholes (bien que de nombreux autres modèles soient viables).
Construction d'une surface de volatilité
La construction d'une surface de volatilité implique plusieurs étapes et considérations :
Collecte des données
La première étape consiste à recueillir des données sur le prix des options pour différents prix d'exercice et dates d'expiration.
Ces données sont généralement obtenues à partir de sources de marché ou de flux de données sur le prix des options.
Calcul de la volatilité implicite
À l'aide des données de prix collectées, les volatilités implicites sont calculées pour chaque option à l'aide d'un modèle d'évaluation des options.
Ce processus fait souvent appel à des méthodes numériques, car la plupart des modèles d'évaluation n'ont pas de solution fermée pour la volatilité implicite.
Interpolation et extrapolation
Les données de marché n'étant pas toujours disponibles pour toutes les combinaisons possibles de prix d'exercice et de dates d'échéance, des techniques d'interpolation et d'extrapolation sont utilisées pour combler les lacunes.
Les méthodes les plus courantes sont les suivantes
Modèle SABR (Stochastic Alpha Beta Rho)
Modèles de volatilité locale
Techniques de lissage
Pour réduire le bruit et les irrégularités de la surface, diverses techniques de lissage peuvent être appliquées.
Celles-ci permettent de créer une représentation plus stable et plus réaliste des attentes du marché.
Surface de volatilité modélisée par un code
Nous pouvons concevoir un diagramme d'une surface de volatilité en créant des tableaux et en les traçant :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# Échantillon de données pour une structure à terme de la volatilité en 3D
strikes = np.array([50, 55, 60, 65, 70])
maturities = np.array([30, 90, 180, 365, 730])
implied_vols = np.array([
[0.20, 0.18, 0.15, 0.14, 0.13],
[0.22, 0.20, 0.18, 0.17, 0.16],
[0.25, 0.22, 0.20, 0.19, 0.18],
[0.28, 0.25, 0.22, 0.21, 0.20],
[0.30, 0.27, 0.24, 0.23, 0.22]
])
# Grille de maillage pour le traçage
X, Y = np.meshgrid(strikes, maturities)
Z = implied_vols
# Tracer la structure à terme de la volatilité en 3D
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('3D Volatility Term Structure')
ax.set_xlabel('Strike Price')
ax.set_ylabel('Maturity (Days)')
ax.set_zlabel('Implied Volatility')
plt.show()
Caractéristiques des surfaces de volatilité
Les surfaces de volatilité présentent plusieurs caractéristiques notables :
Sourire de volatilité
Le sourire de la volatilité est une section transversale de la surface pour une seule date d'échéance.
Il montre généralement des volatilités implicites plus élevées pour les options à l'intérieur et à l'extérieur de la monnaie que pour les options à l'intérieur de la monnaie.
Structure par terme
La structure par terme de la volatilité fait référence à la manière dont la volatilité implicite évolue avec le temps jusqu'à l'échéance.
Elle peut être observée en examinant une section transversale de la surface pour un prix d'exercice fixe.
Asymétrie
L'asymétrie de la volatilité fait référence à l'asymétrie des volatilités implicites entre les prix d'exercice.
Une asymétrie négative, fréquente sur les marchés d'actions, montre des volatilités implicites plus élevées pour des prix d'exercice plus bas.
Dynamique de la surface
Les surfaces de volatilité ne sont pas statiques ; elles évoluent dans le temps en fonction de l'évolution des marchés.
Brokers d'options
Investir comporte des risques de perte
Passons maintenant aux exemples.
Ces exemples illustreront comment les traders peuvent utiliser les informations contenues dans les surfaces de volatilité pour éclairer leurs décisions de trading.
Veillez à bien comprendre et à tester ces stratégies si vous envisagez de les mettre en œuvre dans le cadre du trading d'options en direct avec de l'argent réel.
1. Transaction sur l'asymétrie de la volatilité : Spread de vente
Structure de la transaction
Vente d'une option de vente hors de la monnaie (OTM)
Achat d'une autre option de vente OTM avec la même échéance
Raisonnement
L'asymétrie de la volatilité montre généralement des volatilités implicites plus élevées pour les options de vente OTM que pour les options à la monnaie (ATM).
Ce phénomène est souvent appelé "sourire de volatilité“ ou ”skew".
Les traders peuvent potentiellement en tirer profit en vendant des options de vente OTM surévaluées et en achetant des options de vente OTM moins chères et plus éloignées pour se protéger.
La transaction vise à tirer parti de l'inclinaison de la volatilité tout en limitant le risque de baisse.
Si l'asymétrie s'aplanit (c'est-à-dire si la différence de volatilité implicite entre les deux prix d'exercice diminue), la transaction peut être rentable même si l'actif sous-jacent n'évolue pas beaucoup.
Exemple de scénario
Supposons qu'une action se négocie à 100 dollars et que la volatilité implicite de la vente de l'option de vente de 90 jours est de 30 %, tandis que celle de la vente de l'option de vente de 80 jours est de 35 %.
Un trader pourrait :
Vendre l'option de vente au prix d'exercice de 90
Acheter l'option de vente au prix d'exercice de 80
Si l'asymétrie s'aplanit, par exemple si la volatilité implicite du 90 passe à 32 % et celle du 80 à 33 %, l'écart se réduira.
Notez également qu'une volatilité implicite plus élevée pour un prix d'exercice ne signifie pas que l'option est plus chère en dollars, mais seulement plus chère en termes de volatilité implicite.
2. Calendar Spread : Exploiter la structure des termes et la décroissance du thêta
Structure de la transaction
Vente d'une option ATM à court terme
Achat d'une option ATM à plus long terme du même type (call ou put)
Raisonnement
La surface de volatilité montre souvent une structure à terme où les options à long terme ont des volatilités implicites plus élevées que celles à court terme.
Cela s'explique par le fait qu'il y a plus d'incertitude à long terme.
Les traders peuvent potentiellement en tirer profit en vendant des options à court terme (qui se décomposent plus rapidement) et en achetant des options à long terme.
Si les volatilités implicites restent stables ou augmentent, l'option à plus long terme peut prendre de la valeur plus rapidement que l'option à plus court terme n'en perd.
Exemple de scénario
Prenons l'exemple d'une action qui se négocie à 100 $.
L'option d'achat ATM à 1 mois peut avoir une volatilité implicite de 20 %, tandis que l'option d'achat ATM à 3 mois a une volatilité implicite de 25 %.
Un trader pourrait :
Vendre l'option d'achat à 1 mois au prix d'exercice de 100
Acheter l'option d'achat à 3 mois au prix d'exercice de 100
Si la volatilité globale du marché augmente, l'option à long terme est susceptible de s'apprécier davantage que l'option à court terme.
3. Butterfly Spread : Exploiter le sourire de la volatilité
Structure de la transaction
Achat d'une option ATM
Vente de deux options OTM à égale distance du prix d'exercice ATM
Achat d'une autre option OTM à une distance deux fois plus grande
Raisonnement
Le sourire de volatilité montre souvent des volatilités implicites plus élevées pour les options ITM et OTM que pour les options ATM.
Un butterfly spread peut potentiellement tirer profit de ce modèle en achetant l'option ATM relativement moins chère et en vendant les options OTM plus chères.
Cette transaction est avantageuse si l'actif sous-jacent reste stable et si la courbe de volatilité s'aplatit (c'est-à-dire si la différence de volatilité implicite entre les options ATM et OTM diminue).
Exemple de scénario
Pour une action se négociant à 100 $ :
Achat d'une option d'achat au prix d'exercice de 100
Vente de deux options d'achat au prix d'exercice de 110
Achat d'une option d'achat au prix d'exercice de 120
Si le cours de l'action reste proche de 100 dollars et que le sourire de la volatilité s'aplatit, l'option ATM peut conserver plus de valeur tandis que les options OTM en perdent.
4. Dispersion de la volatilité Transactions
Structure de la transaction
Vente d'options sur un indice
Achat d'options sur des composants individuels de l'indice
Raisonnement
La surface de volatilité d'un indice diffère souvent de celle des actions qui le composent.
Les options sur indice peuvent être tarifées avec des volatilités implicites plus faibles en raison des effets de diversification.
Cela peut créer des opportunités pour les traders de vendre des options "chères" sur une seule action et d'acheter des options « bon marché » sur un indice.
Cette transaction peut être rentable si les volatilités implicites des actions individuelles diminuent plus (ou augmentent moins) que la volatilité implicite de l'indice.
Exemple de scénario
Prenons l'exemple d'un indice axé sur la technologie et de ses principales composantes. Un trader pourrait :
Vendre des options d'achat ATM sur Apple, Microsoft et Google
Acheter des options d'achat ATM sur l'indice technologique
Si la volatilité des actions individuelles diminue alors que celle de l'indice reste stable, cette transaction pourrait être rentable.
Risques particuliers et considérations
Toutes les actions d'un indice ne disposent pas d'options individuelles liquides - ou d'options à l'échéance que vous souhaitez trader.
Heureusement, pour les indices pondérés en fonction de la capitalisation boursière, comme le S&P 500, les actions les plus importantes ont tendance à représenter une grande partie de l'indice et à être les plus liquides (en termes d'actions et d'options).
Cela permet de créer assez rapidement la partie de la transaction portant sur une seule action qui se rapproche de l'indice.
5. Trading des cônes de volatilité
Structure de la transaction
Achat d'options lorsque la volatilité implicite est proche du bas de sa fourchette historique
Vente d'options lorsque la volatilité implicite est proche du haut de sa fourchette historique
Raisonnement
Un cône de volatilité montre la fourchette des volatilités implicites pour différents horizons temporels sur la base de données historiques.
Les traders peuvent l'utiliser pour identifier les volatilités implicites actuelles qui sont anormalement élevées ou basses par rapport aux normes historiques.
Cette stratégie repose sur l'hypothèse d'un retour à la moyenne de la volatilité, c'est-à-dire que les volatilités extrêmement élevées ou faibles ont tendance à revenir vers des niveaux moyens au fil du temps.
Exemple de scénario
Si la volatilité implicite à 30 jours d'une action est actuellement de 15 %, mais que le cône de volatilité montre qu'elle se situe historiquement entre 20 % et 30 % pour cet horizon temporel, un trader pourrait :
Acheter des options ATM à 30 jours, en espérant que la volatilité implicite (et donc le prix des options) augmentera.
Inversement, si la volatilité implicite à 30 jours est de 35 %, au-dessus de la fourchette historique, le trader pourrait vendre des options, s'attendant à une baisse de la volatilité implicite.
6. Arbitrage de volatilité entre actifs
Structure de la transaction
Identifier les actifs dont les volatilités sont historiquement corrélées
Acheter des options sur l'actif dont la volatilité implicite est relativement faible
Vente d'options sur l'actif dont la volatilité implicite est relativement élevée.
Raisonnement
Différents actifs, en particulier ceux qui appartiennent à des secteurs connexes ou qui présentent des profils de risque similaires, ont souvent des volatilités corrélées.
Lorsque leurs volatilités implicites s'écartent sensiblement des normes historiques, cela peut constituer une opportunité de trading.
Cette stratégie part du principe que les volatilités convergeront vers leur relation historique.
Exemple de scénario
Prenons l'exemple de deux grandes compagnies pétrolières dont les volatilités implicites sont historiquement similaires.
Si les options ATM à 3 mois de la société A ont soudainement une volatilité implicite beaucoup plus élevée que celles de la société B, un trader pourrait envisager :
Vendre les options ATM 3 mois de la société A
Acheter les options ATM 3 mois de la société B
Si les volatilités convergent, cette transaction peut être rentable.
Autres considérations
Les surfaces de volatilité présentent souvent des comportements interconnectés entre les classes d'actifs.
Par exemple, les pics de volatilité des actions peuvent être corrélés avec les variations de la courbe de rendement des obligations.
Comprendre ces relations peut aider à la gestion de portefeuille et à l'évaluation globale des risques.
7. Transaction sur le momentum de la surface de la volatilité
Structure de la transaction
Identifier les changements constants dans la forme de la surface de volatilité au fil du temps
Prendre des positions qui bénéficient de la poursuite de cette tendance
Raisonnement
Les surfaces de volatilité peuvent présenter des effets de momentum, où les changements dans la forme de la surface tendent à se poursuivre dans la même direction pendant un certain temps.
Cela peut être dû à un sentiment de marché persistant ou à des événements de marché en cours.
Les traders peuvent potentiellement tirer profit de l'identification de ces tendances et se positionner pour en bénéficier si elles se poursuivent.
Exemple de scénario
Si un trader remarque que les volatilités implicites à court terme d'une action ont constamment augmenté par rapport aux volatilités implicites à long terme au cours des dernières semaines, il pourrait.. :
Vendre des options à plus long terme
Acheter des options à plus court terme
Cette transaction serait avantageuse si la tendance à l'augmentation des volatilités à court terme se poursuivait.
Résumé des exemples de transactions
Ces exemples de transactions montrent comment les informations contenues dans les surfaces de volatilité peuvent être utilisées pour éclairer les décisions de trading.
Chaque transaction tente de tirer parti de caractéristiques ou de dynamiques spécifiques de la surface de volatilité :
La transaction sur l'asymétrie de la volatilité exploite la tendance des options OTM à avoir des volatilités implicites plus élevées.
Le Calendar Spread tire parti de la structure à terme de la volatilité.
Le Butterfly Spread profite de la forme du sourire de la volatilité.
La transaction sur la dispersion de la volatilité exploite les différences entre les volatilités des indices et des composants.
La transaction sur le cône de volatilité utilise les fourchettes historiques de volatilité pour identifier les opportunités potentielles de retour à la moyenne.
Les arbitrages de volatilité croisée recherchent les écarts de volatilité implicite entre des actifs apparentés.
La transaction sur le momentum de la surface de la volatilité tente de tirer profit des tendances en cours dans les changements de forme de la surface.
Bien entendu, ces transactions comportent également des risques.
Les variations du prix de l'actif sous-jacent, les changements de sentiment du marché et d'autres facteurs peuvent affecter la surface de volatilité de manière inattendue.
En outre, ces transactions impliquent souvent plusieurs options, ce qui peut donner lieu à des profils de risque complexes qui les rendent difficiles à gérer.
Pour réussir à mettre en place ces stratégies avec un broker d'options, il faut non seulement une compréhension approfondie des options et de la dynamique de la volatilité, mais aussi des techniques de modélisation sophistiquées, un accès à des données de qualité et des pratiques rigoureuses de gestion des risques.
En outre, à mesure que ces stratégies sont connues et mises en œuvre, leur rentabilité peut diminuer.
L'efficacité du marché tend à s'éroder au fil du temps.
Les traders doivent donc innover en permanence et trouver de nouveaux moyens d'extraire de la valeur des informations contenues dans les surfaces de volatilité.
Il s'agit de concepts avancés tels que les moments d'ordre supérieur des surfaces de volatilité qui n'explorent pas seulement l'asymétrie de la volatilité ou son aplatissement (l'épaisseur de la queue), mais aussi les moments d'ordre 5, 6 et 9 qui permettent d'approfondir l'aspect de la queue de la surface de volatilité.
Applications des surfaces de volatilité
Les surfaces de volatilité ont de nombreuses applications en finance :
Détermination du prix des options
La surface fournit un cadre pour évaluer les options avec plus de précision, en particulier pour les options exotiques qui dépendent de l'ensemble de la structure de la volatilité.
Gestion du risque
Les traders et les gestionnaires de risques utilisent les surfaces de volatilité pour évaluer et gérer le risque de portefeuille - en particulier pour les positions exposées à la volatilité.
Trading de la volatilité
Les surfaces de volatilité permettent aux traders d'identifier et d'exploiter les opportunités sur le marché de la volatilité.
Les exemples incluent les transactions sur la valeur relative ou l'arbitrage sur la volatilité.
Étalonnage des modèles
Les quants utilisent les surfaces de volatilité pour calibrer des modèles d'évaluation d'options plus avancés, afin qu'ils reflètent avec précision les prix du marché.
Défis liés à l'utilisation des surfaces de volatilité
Malgré leur utilité, les surfaces de volatilité posent plusieurs problèmes :
Qualité et disponibilité des données
La construction de surfaces précises nécessite des données de marché de haute qualité, qui ne sont pas toujours disponibles, en particulier pour les options les moins liquides.
Risque lié au modèle
Le choix des méthodes d'interpolation et d'extrapolation peut avoir un impact significatif sur la forme de la surface, ce qui introduit un risque de modèle.
Complexité de calcul
La construction et la mise à jour des surfaces de volatilité, en particulier en temps réel, peuvent être très gourmandes en ressources informatiques.
Interprétation
L'interprétation des informations contenues dans une surface de volatilité nécessite une expertise et peut s'avérer difficile, en particulier lorsque les surfaces présentent des formes ou des dynamiques complexes.
Sujets avancés sur les surfaces de volatilité
Plusieurs sujets avancés sont associés aux surfaces de volatilité :
Modèles de volatilité locale
Les modèles de volatilité locale tentent de créer une fonction de volatilité déterministe qui correspond parfaitement à la surface de volatilité observée.
Modèles de volatilité stochastique
Les modèles tels que le modèle de volatilité stochastique de Heston tentent de capturer la dynamique de la surface de volatilité en introduisant un processus stochastique pour la volatilité elle-même.
Arbitrage de la surface de volatilité
Les traders sophistiqués recherchent des opportunités d'arbitrage sur la surface de volatilité.
Ils cherchent à exploiter les incohérences dans les prix des options ou les volatilités implicites.
Approches d'apprentissage automatique
L'accent a été mis récemment sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique, telles que les réseaux neuronaux, pour modéliser et prédire les surfaces de volatilité.
Les modèles d'apprentissage profond peuvent capturer des modèles complexes et des relations non linéaires, ce qui peut améliorer la précision des prédictions.
L'analyse des big data permet de traiter en temps réel de grandes quantités d'informations sur les marchés.
Cela peut permettre une modélisation de surface plus dynamique et plus réactive.
Moments statistiques des surfaces de volatilité
Les moments statistiques des surfaces de volatilité permettent de comprendre la distribution et les caractéristiques des volatilités implicites en fonction des prix d'exercice et des dates d'expiration.
La moyenne représente le niveau moyen de la volatilité implicite et donne une idée générale de l'incertitude du marché.
La variance mesure la dispersion des volatilités, indiquant la fourchette des attentes du marché.
Le Skewness saisit l'asymétrie de la surface, un skew négatif indiquant souvent un risque de baisse perçu comme plus important.
Le kurtosis décrit la « queue » de la distribution, un kurtosis élevé suggérant une plus grande probabilité d'événements extrêmes.
Les moments d'ordre 5 et 6, bien que moins couramment utilisés, peuvent apporter des nuances supplémentaires.
Le cinquième moment (hyper-squewness) donne des indications sur la direction des événements extrêmes, tandis que le sixième moment (hyper-kurtosis) peut indiquer la probabilité d'événements encore plus extrêmes que ceux pris en compte par le kurtosis standard.
Ces moments d'ordre supérieur sont utiles pour analyser des stratégies d'options complexes et gérer le risque de queue sur des marchés volatils.
Ils offrent une compréhension plus nuancée de la « queue » et des probabilités d'événements extrêmes incluses dans la surface de volatilité.
Regardons un peu plus loin :
Hyper-squewness
L'hyper-squewness mesure l'asymétrie des écarts extrêmes.
Dans les surfaces de volatilité, elle peut indiquer si le marché s'attend à ce que les mouvements extrêmes soient plus prononcés dans une direction (généralement à la baisse pour les marchés d'actions).
Un 5e moment positif important suggère une probabilité plus élevée de mouvements positifs extrêmes, tandis qu'une valeur négative importante indique une probabilité plus élevée de mouvements négatifs extrêmes.
Hyper-Kurtosis
Le 6e moment, ou hyperkurtosis, fournit des informations sur l'occurrence d'événements encore plus extrêmes que ceux pris en compte par le kurtosis standard.
Il peut aider à identifier les queues « super-grasses » dans la distribution des rendements attendus impliquée par la surface de volatilité.
Moments d'ordre n dans les surfaces de volatilité
Les moments supérieurs à l'ordre 6 continuent d'affiner notre compréhension de la forme de la distribution de probabilité, en permettant potentiellement d'identifier des événements "cygne noir" de plus en plus rares mais à fort impact.
Cependant, ces moments supérieurs deviennent de plus en plus difficiles à estimer de manière fiable et à interpréter de manière significative.
L'analyse de ces moments d'ordre supérieur peut s'avérer précieuse pour les stratégies d'options complexes, la gestion du risque de queue et l'évaluation des produits dérivés exotiques.
Ils permettent aux traders et aux gestionnaires de risques de mieux évaluer la probabilité de mouvements extrêmes sur le marché et d'identifier potentiellement des erreurs d'évaluation dans les options très en dehors de la monnaie.
Considérations réglementaires
Les surfaces de volatilité sont conceptuellement importantes dans les cadres réglementaires et les pratiques de gestion des risques :
Bâle III et mesures du risque
Les cadres réglementaires tels que Bâle III exigent des institutions financières qu'elles utilisent diverses mesures de risque, dont beaucoup reposent sur une modélisation précise de la volatilité.
Tests de stress
Les régulateurs exigent souvent des banques qu'elles effectuent des tests de résistance, qui peuvent impliquer des scénarios ayant un impact sur les surfaces de volatilité.
Validation des modèles
Les institutions financières doivent valider leurs modèles de risque pour s'assurer qu'ils représentent correctement leurs marchés et qu'ils respectent les normes réglementaires.
Limites des modèles de surface de volatilité
Ces modèles sont souvent confrontés au phénomène du "sourire de la volatilité", où les options hors de la monnaie ont des volatilités implicites plus élevées que les options à la monnaie.
Ce phénomène peut entraîner des incohérences dans la fixation des prix en fonction des différents prix d'exercice.
En outre, de nombreux modèles supposent une volatilité constante dans le temps.
Cette hypothèse ne tient pas compte de la nature dynamique de la volatilité du marché, en particulier pendant les périodes de tensions financières.
Impact de la microstructure du marché
La fragmentation de la liquidité entre plusieurs lieux de transaction peut entraîner des disparités dans les prix des options et, par conséquent, dans les volatilités implicites.
Cela peut créer des opportunités d'arbitrage, mais aussi des difficultés à construire des surfaces de volatilité précises.
Cela peut aussi amener les traders à croire qu'il existe des opportunités d'arbitrage qui n'existent pas en réalité.
En outre, l'utilisation croissante de types d'ordres complexes et d'algorithmes intelligents de routage des ordres peut entraîner des déséquilibres temporaires dans l'offre et la demande d'options, provoquant des distorsions de courte durée mais significatives dans la surface de volatilité, qui peuvent ne pas refléter les vues fondamentales du marché.
Conclusion
Les surfaces de volatilité constituent une forme importante d'analyse visuelle dans la finance moderne, car elles fournissent une vue des volatilités implicites du marché en fonction des prix d'exercice et des dates d'expiration.
Elles sont utilisées pour l'évaluation des options, la gestion des risques et les stratégies de trading.
Cependant, travailler avec des surfaces de volatilité présente également des défis, notamment en ce qui concerne la qualité des données, le risque de modèle et la complexité des calculs.
Comprendre les surfaces de volatilité et leurs implications reste une compétence essentielle pour les professionnels de la finance quantitative, de la gestion des risques et du trading d'options.
Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.
Hors ligne
- Utilisateurs enregistrés en ligne dans ce sujet: 0, invités: 1
- [Bot] CCBot