Торговля опционами: как хеджирование влияет на цену

Автор: Денис Аветисян

Новая модель учитывает влияние операций хеджирования на динамику цены базового актива при торговле опционами.

В статье представлена модель маркет-мейкинга опционами, использующая машинное обучение для оптимизации стратегий котирования с учетом влияния операций хеджирования на динамику книги заявок.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Традиционные модели маркет-мейкинга опционами часто не учитывают влияние операций по хеджированию на цену базового актива. В работе ‘Option market making with hedging-induced market impact’ разработана модель, в которой хеджирование приводит к ценовому воздействию на базовый актив, а потоки опционных ордеров моделируются с использованием кокс-процессов. Полученные результаты демонстрируют, что взаимодействие между опционной торговлей и ценовым воздействием на базовый актив требует разработки оптимальных стратегий котирования. Каким образом учет динамики ценового воздействия может повысить ликвидность опционных рынков и снизить риски для маркет-мейкеров?

Дилемма Обеспечения Ликвидности

Рыночное ценообразование постоянно сталкивается с проблемами неблагоприятного отбора и риском инвентаря, препятствующими стабильности и прибыльности маркет-мейкеров. Традиционные модели часто не отражают динамику потока ордеров, ценового влияния и потребностей в хеджировании, что приводит к недооценке рисков и убыткам. Понимание этих рисков критически важно для минимизации подверженности неблагоприятным факторам и разработки более сложных и реалистичных моделей.

Деконструкция Влияния на Цену

Влияние на цену состоит из временных и постоянных компонентов. Точное моделирование этих компонентов необходимо для эффективного хеджирования и управления рисками. Характеристики потока ордеров непосредственно влияют на величину и продолжительность воздействия на цену, позволяя прогнозировать краткосрочные и долгосрочные изменения. Отсутствие адекватного моделирования может привести к существенным убыткам для маркет-мейкера.

Статистическая Основа Потока Ордеров

Процессы Хоукса позволяют моделировать самовозбуждающийся поток ордеров, учитывая тенденцию к кластеризации. Совмещение этих моделей с моделью Блэка-Шоулза позволяет оценить влияние потока ордеров на динамику цен и улучшить стратегии исполнения. Анализ динамики книги ордеров с использованием обобщенного обратного оператора способствует количественной оценке ликвидности и повышению эффективности исполнения.

Оптимизация Стратегий Котирования

Стохастическое управление предоставляет основу для формулировки задачи котирования в непрерывном времени, позволяя осуществлять динамические корректировки. Уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана необходимы для решения задач стохастического управления, но часто сложны в вычислениях. В данной работе разработан подход на основе обучения с подкреплением с использованием нейронных сетей, который был обучен в течение 500 эпох со скоростью обучения 10^-4 и продемонстрировал сходимость в различных сценариях.

Преодолевая Традиционное Хеджирование

Дельта-хеджирование может быть недостаточным для полного смягчения рисков, связанных с инвентарем. Интеграция продвинутых стратегий управления и методов машинного обучения представляет перспективный путь к созданию более устойчивых систем маркет-мейкинга. Представленная модель демонстрирует адаптивность к асимметричным сценариям и повышенную эффективную волатильность в условиях низкой ликвидности, что потенциально может привести к сужению спредов и повышению ликвидности. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Исследование, посвященное опционной маркет-мейкингу с учетом влияния хеджирования на рыночный эффект, закономерно демонстрирует, что даже самые элегантные математические модели сталкиваются с суровой реальностью производственных процессов. Авторы стремятся оптимизировать стратегии котирования, используя методы машинного обучения, но это лишь очередная попытка построить идеальную систему в мире, где каждый «чистый» код рано или поздно будет искажен потребностями эксплуатации. Как верно заметил Галилей: «Все истины — дочери времени, а не авторитета». Подобно тому, как Галилей наблюдал за небесными телами, данная работа пытается смоделировать сложные рыночные взаимодействия, но неизбежно сталкивается с тем, что динамика ордербука и рыночный эффект — это не абстрактные величины, а результат действий участников, чьи мотивы и поведение часто непредсказуемы.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в и без того непростую задачу маркет-мейкинга опционами. Моделирование влияния хеджирования на цену базового актива – шаг логичный, хотя и неизбежно ведущий к ещё более громоздким вычислениям. Каждая «оптимизация» стратегий котирования, созданная машинным обучением, лишь отсрочит момент, когда реальный продакшен найдет способ её сломать, продемонстрировав, что любая абстракция умирает от практической реализации.

Очевидно, что дальнейшее развитие потребует учета не только влияния хеджирования, но и взаимодействия множества маркет-мейкеров, их стратегий и, конечно, непредсказуемого поведения арбитражников. Игнорирование динамики ордербука – это, конечно, элегантно, но в конечном итоге, иллюзорно. Всё, что можно задеплоить – однажды упадёт, и вопрос лишь в том, насколько грациозно это произойдет.

Можно ожидать появления моделей, учитывающих ко-эволюцию стратегий маркет-мейкеров, возможно, с использованием методов теории игр. Однако, стоит помнить: даже самая сложная модель – это лишь приближение к хаосу реального рынка. И красота в том, что умирает она красиво.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02518.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 23:16