Eurex Trading Strategien

HELPING FUTURES TRADERS SEIT 1997 Basic Trading Strategies Diese Publikation ist Eigentum der National Futures Association. Selbst wenn Sie sich entscheiden sollten, am Futures-Handel teilzunehmen, in einer Weise, die nicht die täglichen Handelsentscheidungen über das, was und wann es zu kaufen oder zu verkaufen (wie mit einem verwalteten Konto oder Investitionen in ein Rohstoff-Pool) zu beteiligen Ist dennoch nützlich, um die Dollar und Cents zu verstehen, wie Futures-Handelsgewinne und - verluste realisiert werden. Wenn Sie beabsichtigen, Ihr eigenes Konto zu handeln, ist ein solches Verständnis unerlässlich. Dutzende verschiedener Strategien und Variationen von Strategien werden von Futures-Händlern bei der Suche nach spekulativen Gewinnen eingesetzt. Hier sind kurze Beschreibungen und Illustrationen der grundlegendsten Strategien. Kaufen (Going Long), um von einer erwarteten Preiserhöhung zu profitieren Jemand, der erwartet, dass der Preis einer bestimmten Ware über einen bestimmten Zeitraum steigt, kann versuchen, durch den Kauf von Futures-Kontrakten zu profitieren. Bei richtiger Vorhersage der Richtung und des Zeitpunkts der Preisänderung kann der Futures-Kontrakt später für den höheren Preis verkauft werden, wodurch ein Gewinn erzielt wird.1 Wenn der Preis eher sinkt als steigt, führt der Handel zu einem Verlust. Wegen der Hebelwirkung können Verluste sowie Gewinne größer sein als die ursprüngliche Marginzahlung. Nehmen wir zum Beispiel seinen jetzt Januar an. Der Juli-Rohöl-Futures-Preis wird derzeit bei 15 Barrel angegeben und im kommenden Monat erwartet man, dass der Preis steigt. Sie entscheiden, die erforderliche Anfangsspanne von 2.000 zu hinterlegen und einen Juli-Rohöl-Futures-Vertrag zu kaufen. Weiterhin davon ausgehen, dass bis April der Juli Rohöl-Futures-Preis auf 16 Barrel gestiegen ist und Sie sich entscheiden, Ihren Gewinn durch den Verkauf zu nehmen. Da jeder Vertrag für 1.000 Barrel, Ihr 1 ein Barrel Gewinn wäre 1.000 weniger Transaktionskosten. Preis pro Wert von 1.000 Barrel Vertrag Januar Kauf 1 Juli Rohöl 15.00 15.000 Öl-Futures-Kontrakt April Verkaufen 1. Juli Rohöl 16.00 16.000 Öl-Futures-Vertrag Profit 1.00 1.000 1Für Einfachheit, Beispiele nicht berücksichtigen Provisionen und andere Transaktionskosten. Diese Kosten sind wichtig. Sie sollten sicher sein, dass Sie sie verstehen. Nehmen wir stattdessen an, dass der Juli-Rohölpreis im April bis April auf 14 fällt, und dass, um die Möglichkeit eines weiteren Verlustes zu vermeiden, Sie den Vertrag zu diesem Preis zu verkaufen. Auf dem 1.000 Barrel Vertrag würde Ihr Verlust auf 1.000 plus Transaktionskosten kommen. Preis pro Wert von 1.000 Barrel Vertrag Januar kaufen 1. Juli Rohöl 15.00 15.000 Öl-Futures-Kontrakt April Verkaufen 1. Juli Rohöl 14.00 14.000 Öl-Futures-Kontrakt Verlust 1.00 1.000 Beachten Sie, dass, wenn zu irgendeinem Zeitpunkt der Verlust auf der offenen Position hatte verringerte Mittel in Ihrem Margin-Konto Unterhalb der Instandhaltungsspanne, hätten Sie einen Margin-Aufruf für die Summe erhalten, die erforderlich war, um Ihr Konto auf den Betrag der ursprünglichen Margin-Anforderung wiederherzustellen. Selling (Going Short), um von einem erwarteten Preisrückgang Profit zu profitieren Der einzige Weg, der von einer erwarteten Preisverringerung profitiert, unterscheidet sich von dem, was von einer erwarteten Preiserhöhung abhängt, ist die Abfolge der Trades. Statt der ersten Kauf eines Futures-Kontrakt, verkaufen Sie zuerst einen Futures-Vertrag. Wenn, wie Sie erwarten, der Preis sinkt, kann ein Gewinn durch späteren Kauf eines ausgleichenden Futures-Kontraktes zum niedrigeren Preis realisiert werden. Der Gewinn pro Einheit wird der Betrag sein, um den der Kaufpreis unter dem früheren Verkaufspreis liegt. Margin-Anforderungen für den Verkauf eines Futures-Kontrakts sind die gleichen wie für den Kauf eines Futures-Kontrakts, und tägliche Gewinne oder Verluste werden auf dem Konto in der gleichen Weise gutgeschrieben oder belastet. Angenommen, sein August und zwischen jetzt und Jahr Ende erwarten Sie das allgemeine Niveau der Aktienkurse sinken. Der SampP 500 Aktienindex ist derzeit bei 1200. Sie hinterlegen eine erste Marge von 15.000 und verkaufen einen Dezember SampP 500 Futures-Kontrakt um 1200. Jede Punktänderung im Index führt zu einem 250 pro Auftragsgewinn oder - verlust. Ein Rückgang von 100 Punkten bis November würde damit einen Gewinn vor Transaktionskosten von 25.000 in etwa drei Monaten erzielen. Eine Verstärkung dieser Größenordnung auf weniger als eine 10-prozentige Veränderung in der Index-Ebene ist eine Illustration der Hebelwirkung zu Ihrem Vorteil. SampP 500 Wert des Kontraktindex (Index x 250) August Verkauf 1 Dezember 1.200 300.000 SampP 500 Futures-Kontrakt November Kaufen 1. Dezember 1.100 275.000 SampP 500 Futures-Kontrakt Profit 100 Pkt. 25.000 Die Annahme, dass die Aktienkurse, gemessen am SampP 500, steigen und nicht sinken, und bis zum Zeitpunkt der Liquidierung der Position im November (durch Ausgleich eines Kaufs) ist der Index auf 1300 gestiegen, das Ergebnis wäre wie folgt: SampP 500 Wert des Kontraktindex (Index x 250) August Verkauf 1 Dezember 1.200 300.000 SampP 500 Futures-Kontrakt November Kaufen 1. Dezember 1.300 325.000 SampP 500 Futures-Kontrakt Verlust 100 Pkt. 25.000 Ein Verlust dieser Größenordnung (25.000, die weit über Ihre 15.000 anfängliche Margin Einlagen) auf weniger als eine 10-Prozent-Änderung in der Index-Ebene ist eine Illustration der Hebelwirkung zu Ihrem Nachteil zu arbeiten. Sein anderer Rand des Schwertes. Spreads Während die meisten spekulativen Futures-Transaktionen beinhalten einen einfachen Kauf von Futures-Kontrakte, um von einem erwarteten Preiserhöhung profitieren ein ebenso einfacher Verkauf zu profitieren von einem erwarteten Preis abnehmen zahlreiche andere mögliche Strategien gibt. Spreads sind ein Beispiel. Ein Spread beinhaltet den Kauf eines Futures-Kontrakts in einem Monat und den Verkauf eines anderen Futures-Kontraktes in einem anderen Monat. Ziel ist es, von einer erwarteten Änderung des Verhältnisses zwischen dem Kaufpreis des einen und dem Verkaufspreis des anderen zu profitieren. Als Beispiel nehmen wir an, dass der März-Weizen-Futures-Preis derzeit 3.50 ein Scheffel ist und der Mai-Weizen-Futures-Preis derzeit 3.55 ein Scheffel ist, ein Unterschied von 5. Ihre Analyse der Marktbedingungen zeigt, dass in den nächsten Monaten , Sollte der Preisunterschied zwischen den beiden Verträgen größer werden, um größer zu werden. 5. Profitieren Sie, wenn Sie recht haben, könnten Sie den March-Futures-Kontrakt (den niedrigeren Pricing-Vertrag) verkaufen und den May-Futures-Kontrakt kaufen (der höhere Preis). Nehmen Sie an, dass Zeit und Ereignisse Sie rechtfertigen und dass bis Februar der März-Futures-Preis auf 3,60 gestiegen ist und der Mai-Futures-Preis 3,75 ist, ein Unterschied von 15. Durch die Liquidierung beider Verträge zu diesem Zeitpunkt können Sie einen Nettogewinn von 10 realisieren Ein Scheffel. Da jeder Vertrag 5.000 Scheffel ist, ist der Nettogewinn 500. November Verkauf März Weizen Kaufen Mai Weizen Spread 3.50 Bushel 3.55 Bushel 5 Februar Kaufen März Weizen Verkauf Mai Weizen 3.60 3.75 15 .10 Verlust .20 Gewinn Nettogewinn 10 Bushel Gewinn auf 5.000 Scheffel Vertrag 500 Wäre die Ausbreitung (dh die Preisdifferenz) um 10 auf einen Scheffel verengt und nicht um 10 auf einen Scheffel vergrößert worden, hätten die soeben geschilderten Transaktionen zu einem Verlust von 500 geführt. Es gibt praktisch unbegrenzte Anzahl und Arten von Verbreitungsmöglichkeiten Andere, noch komplexere Futures-Trading-Strategien. Diese sind über den Rahmen einer Einführungsbroschüre hinausgehend und sollten nur von jemandem berücksichtigt werden, der die entsprechende Risiko-Rechen-Arithmetik eindeutig versteht. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indiz für zukünftige Ergebnisse. Das Verlustrisiko besteht im Futures - und Optionshandel. Kostenlose 45 Futures Investor Kit - Klicken Sie hier Includes. Eurex sprach mit Dr. Silvia Stanescu und Prof. Radu Tunaru, Kent Business School, über ihre kürzlich veröffentlichte Studie In dem sie historische Daten zu SampP 500 und EURO STOXX 50, VIX und VSTOXX, VIX und VSTOXX Futures untersuchen. Eurex: Sehr geehrter Dr. Stanescu, sehr geehrter Prof. Tunaru: Warum haben Sie sich für dieses spezielle Thema entschieden? Prof. Radu Tunaru: Der Markt für Volatilitätsderivate hat in den letzten Jahren einen Meteoritenanstieg erfahren. Dennoch befasst sich die Mehrheit der akademischen Arbeiten zu diesem Thema mit Preisfeststellungsproblemen der Hauptverträge und nicht mit Investitionen. Wir haben gedacht, dass es rechtzeitig und vorteilhaft sein würde, Investitionsmöglichkeiten zu untersuchen, die mit dieser aufstrebenden Anlageklasse verbunden sind. Dr. Silvia Stanescu: Auch die bisherige akademische Literatur konzentriert sich vor allem auf die VIX. Während der VIX ein geeigneter Diversifikator für US-Aktienportfolios ist, sollte die VSTOXX, wie wir auch in der Zeitung zeigen, für europäische Anleger die richtige Wahl sein. Eurex: Gab es einen besonderen Grund, Ihre Analyse jetzt zu veröffentlichen Prof. Radu Tunaru: Die Analyse erforderte synchrone Daten für VIX und VSTOXX. Es brauchte uns Zeit, die Methodik für die Studie zu entwerfen und die Daten für eine hochmoderne Finanzökonometrieanalyse vorzubereiten. Darüber hinaus scheinen die Ebbe und Ströme der jüngsten Finanzkrisen, Subprime, Liquidität und Staatsanleihen hinter uns zu sein, so dass es möglich war, eine Analyse durchzuführen, die nicht nur durch turbulente Marktzeiten durchgeführt wurde. Dr. Silvia Stanescu: Wie in unserer Studie gezeigt, hatten die europäischen Staatsschuldenkrisen nach Radus-Endpunkt einen stärkeren Einfluss auf die europäischen Märkte als die USA, was eine weitere Motivation für unsere Stichprobenperiode mit der betroffenen globalen Finanzkrise darstellt Sowohl die USA als auch Europa, die europäische Staatsschuldenkrise, die Europa am stärksten betroffen hat, und schließlich die Erholungsphase nach den Krisen. Auch für den zweiten Teil unserer Analyse, um unsere Stichprobe von synchronen Daten zu erstellen, war ein gewisses Maß an Liquidität erforderlich: Wir stellten fest, dass die Liquidität für die von uns eingesetzten VSTOXX-Mini-Futures nach 2010 deutlich gestiegen ist Im Jahr 2010 für diesen zweiten Teil des Papiers und benötigte mindestens 2-3 Jahre tägliche Daten für statistische Genauigkeit. Eurex: Haben Sie große Unterschiede hinsichtlich der Investitionen in die Volatilität zwischen den USA und der Eurozone gefunden? Prof. Radu Tunaru: Der US-Volatilitätsmarkt blüht seit etwa einem Jahrzehnt langsam auf und Investoren in den USA wurden früher in diesem Spezialprodukt ausgebildet. Der Markt für Volatilitätsderivate in der Eurozone ist relativ neu, profitiert aber von den Subprime-Nachwirkungen, und es entwickelt sich rasch zu einem ähnlichen Markt. Die Eurozone zeigte in den vergangenen drei Jahren mehr Volatilität als die USA, nicht überraschend, wenn wir an die Staatsanleihenkrise in Europa denken, die viele Anleger einem systemischen Risiko aussetzte. Dr. Silvia Stanescu: Unsere Feststellung, dass die Unterschiede zwischen den VSTOXX und den VIX-Futures statistisch signifikant sind, stärkt das Argument, dass VSTOXX und VIX-basierte Instrumente eher für europäische Aktieninvestoren geeignet sind, die ihre Portfolios diversifizieren möchten. Eurex: Gibt es Unterschiede zwischen den Anlegern und ihren Strategien Prof. Radu Tunaru: Es scheint mehr spekulative Investitionen in den USA geben, mit Investoren suchen, um Kalender-Chancen und statistische Arbitrage durch die Form der Begriffsstruktur der VIX-Futures angeboten zu handeln, und Mehr traditionellen Handel im Zusammenhang mit Hedging Equity-Portfolios in der Eurozone, wo Futures-Kontrakte mit der nächsten und zweiten Laufzeiten stärker gehandelt werden. Diese Unterscheidung kann nicht spezifisch für die Volatilität Derivate als Anlageklasse sein, und es kann mehr im Zusammenhang mit der verschiedenen Art von Investoren. Allerdings kann diese Unterscheidung verschwommen oder sogar umgekehrt, wenn wir die jüngste Senkung der Zinssätze in der Eurozone zu betrachten. Dr. Silvia Stanescu: Zusätzlich zu dem, was Radu bereits erwähnt hat, würde die erhöhte Liquidität für VSTOXX-Produkte in den letzten Jahren darauf hindeuten, dass die europäischen Investoren beginnen, die überlegenen Diversifizierungsvorteile durch Investitionen in VSTOXX anstatt auf VIX-basierte Produkte zu realisieren. Eurex: Auf den Punkt gebracht, was sind Ihre wichtigsten Ergebnisse Prof. Radu Tunaru: Das erste Hauptergebnis ist, dass Aktienportfoliomanager und - anleger stark davon profitieren würden, auch Positionen in Anleihen und Volatilitätsderivaten wie Futures zu haben. Diese Mischung hilft in Zeiten von starken Stürzen, die mit Marktunfällen verbunden sind, wenn Volatilitäts-Futures tief im Geld sein werden, sowie in Nachkrisen traumatische Perioden mit geringer Liquidität, wenn es eine Kapitalflucht zu teuren Anleihen gibt. Das Hinzufügen von Volatilitäts-Futures verbesserte nicht nur die Sharpe-Ratios, sondern auch die Marktrisiken wie Value-at-Risk. Zweitens scheint die Differenz zwischen VIX und VSTOXX stationär zu sein und GARCH-Effekte anzuzeigen. Daher können die Anleger nach geeigneten GARCH-Modellen suchen, die ihnen ein Signal für statistische Arbitrage-Handelsstrategien liefern. Rückblickend auf die nächste Entwicklung für VIX gegenüber VSTOXX haben wir erhebliche Gewinnchancen der Handelsvolatilität in den beiden Zonen identifiziert. Dr. Silvia Stanescu: Ich denke, das würde unsere wichtigsten Ergebnisse zusammenfassen. Eurex: Ein entscheidender Teil Ihrer Arbeit ist die statistische Arbitrage mit GARCH Prognose. Sind die Ergebnisse und Schlussfolgerungen leicht auf andere Vermögenswerte oder Produktklassen übertragbar Prof. Radu Tunaru: Die Methode für statistische Arbitrage ist auf andere Vermögenswerte oder Produkte anwendbar, die geografisch in zwei verschiedenen Zonen gehandelt werden. Technisch gibt es keine Einschränkung bei der Anwendung der gleichen Methodik, vielleicht etwas angepasst, auf andere Anlageklassen wie Rohstoffe oder Anleihen. Es ist wichtig, dass alle ökonometrischen Tests durchgeführt werden, bevor Sie sich auf eine echte Trading-Übung. Darüber hinaus würde man intuitiv nach Assets suchen, die ein Mittelwert-Reversion-Muster aufweisen, so dass eine Stationarität der Differenz der Werte der gepaarten Vermögenswerte erwartet wird. Als ein Wort der Warnung, kann die statistische Arbitrage-Methode zu großen Verlusten führen, wenn die wichtigsten Bedingungen nicht mit historischen Daten häufig überprüft werden. Dr. Silvia Stanescu: Unsere Methode ist auf jedes andere Paar verwandter Produkte übertragbar, deren Renditeunterschied sich als stationär und gut charakterisiert durch ein Modell der GARCH-Familie herausstellt. Das spezielle GARCH-Modell, das sich als am besten geeignet erweisen würde, wäre spezifisch für die vorliegende Anwendung, aber die gleichen Schritte, die wir bei der Modellauswahl verwendet haben, können angewendet werden. Eurex: Die Mehrheit der Finanzinstrumente bestimmt die Volatilität als eigenständige Anlageklasse. Wenn diese Annahme richtig ist, wo sehen Sie die nächste Evolution in Bezug auf verbundene Produkte, vielleicht Korrelation Produkte Prof. Radu Tunaru: Die Volatilität ist das Kernelement der modernen Finanzierung und es ist nicht verwunderlich, dass bei der Futurisierung dieses Marktes das Volumen Des Handels sehr hoch. Korrelationsprodukte würden es Investoren ermöglichen, ihre Modelle auf eine viel höhere Präzision zu bringen, so dass die Einführung von Finanzprodukten auf der Grundlage von Korrelationen zwischen Vermögenswerten derselben Klasse und möglicherweise branchenübergreifend einen massiven Fortschritt in Bezug auf Finanzinnovationen darstellen würde. Having said that, glauben wir, dass es einige natürliche Barrieren, die Korrelation Produkte noch in nascence Zustand für einige Zeit halten können. Erstens, während das Konzept der Volatilität ist gut verstanden und definiert, Korrelation ist weit verbreitet mit Pearsons linearen Koeffizienten der Korrelation. Es gibt einige bekannte Fallstricke in der Finanzmodellierung, die mit diesem Konzept verbunden sind, und es gibt konkurrierende Konzepte für die Abhängigkeit in der Dynamik von zwei Vermögenswerten. Zweitens, für ein Universum von zehn Vermögenswerten gibt es 10 Volatilitäten, aber 45 Korrelationen, und die Zahl der Korrelationen wächst schnell sehr hoch, wenn man mehr Vermögenswerte. Dies kann dazu führen, dass der Korrelationsmarkt zu zersplittert und langsam in der Anziehung der Liquidität. Eine mögliche Lösung für dieses Problem kann es sein, nur Korrelationen über Sektoren hinweg zu betrachten. Dann können Investoren ein Benchmark-Korrelationsprodukt haben, und sie können versuchen, es für Cross-Hedging zu verwenden, anstatt ihre Korrelations - oder Konzentrationsprobleme abzusichern. Dr. Silvia Stanescu: Korrelationsprodukte könnten sich während der Subprime-Krise als vorteilhaft erwiesen haben, um das Standard-Korrelationsrisiko abzusichern, obwohl viele von ihnen unerschwinglich teuer waren und daher weitgehend nicht genutzt wurden. Die von Radu hervorgehobenen Techniken bezüglich des Konzepts der Korrelation sind vielleicht ein Hindernis für die Entwicklung von Korrelationsprodukten im gleichen Maßstab wie die von Volatilitätsprodukten: Korrelationsprodukte wären nicht nur schwieriger zu modellieren, preis - und hedgefähig, sondern auch schwieriger zu gestalten Von Investoren zu verstehen. Wenn jedoch die Vorteile, die sie mit sich bringen könnten, vollständig erklärt werden könnten und wenn die Produktinnovation auf Makro - und nicht auf Mikroebene durchgeführt oder zumindest initiiert worden wäre, könnten sich Korrelationsprodukte als nützlich und erfolgreich erweisen, um das erwähnte Größenproblem Radu zu vermeiden . Eurex: Vielen Dank für Ihre Zeit. Dr. Silvia Stanescu ist derzeit Dozent (Assistant Professor) in Finance an der Kent Business School der University of Kent. Sie promovierte am ICMA Center an der University of Reading, wo sie zuvor einen Master in International Securities, Investment und Banking (mit Auszeichnung) erhielt. Sie hält auch einen BSc in Business Economics von der University of Reading und ein BSc in Banken und Finanzen von der Akademie für Wirtschaftsstudien in Bukarest. Ihre Forschungsschwerpunkte sind: quantitative Finanzen (mit Schwerpunkt auf Modellierung von Immobilien und Volatilitätsderivaten), theoretische Finanzökonometrie mit Anwendungen zum Marktrisikomanagement und Bewertung ökonometrischer Prognosen. Sie hat in den wichtigsten Finanzzeitschriften veröffentlicht, wie das Journal of Portfolio Management und International Review of Financial Analysis und präsentierte auf einer Reihe von Top-Konferenzen in der Finanz - und Finanzökonometrie einschließlich des Weltfinanzkongresses der Bachelier Finance Society, der European Financial Management Association (EFMA ) Jahrestagung, wo sie auch den Organisations - und Programmausschüssen und der Society for Financial Econometrics (SoFie) Jahrestagung diente. Silvia hat in den Bereichen Finanzen, Risikomanagement, Finanzökonometrie, Hedging, Finanzierung und numerische Methoden (auf Postgraduierten - und Exekutivsebene) eine Vielzahl von Fächern unterrichtet. Professor Radu Tunaru ist seit 2000 bei Quantitative Finance tätig und spezialisiert sich auf Structured Finance (Kreditrisiko), Derivatives Pricing und Risk Management, Financial Engineering und Real Estate Finance. Er hat über 45 Zeitschriften publiziert und Beiträge gebucht. Er ist Doktorand in Statistical Modeling, 1999 in London und promovierte in Probability and Statistics vom Zentrum für Mathematische Statistik der Rumänischen Akademie 2001 in Bukarest. Er hat als Direktor des PhD-Programms und stellvertretender Direktor für Forschung zwischen 2011 und 2013 und er ist derzeit der Direktor für MSc Financial Markets, MSc Financial Services in Banking und Director of Research für Kent Center for Finance und CeQuFinthe Forschungszentrum für Quantitative Finance In der Kent Business School. Seine Karriere umfasst die Arbeit für die Bank of Montreal und für Merrill Lynch, wo er war ein Vizepräsident in Structured Finance EMEA RMBS. Seine neueste Forschung ist in Immobilien-Derivate, Bayes-Modelle für die Unsicherheit in Finance, numerische Methoden für Optionen Preisgestaltung. Er dient als Associate Editor an der Spitze der Grenzen in Finance and Economics, Journal of Portfolio Management und Journal of Banking und Financ e. Drei seiner jüngsten Arbeiten zu Immobilienderivaten wurden gemeinsam mit Prof. Frank Fabozzi (EDHEC, Princeton) und Prof. Robert Shiller (Yale), dem Nobelpreisträger für Wirtschaftswissenschaften 2013, verfasst. Unternavigation