Option trading black swan

Black Swan Events and Investment O conceito de eventos de cisnes negros foi popularizado pelo escritor Nassim Nicholas Taleb em seu livro, The Black Swan: The Impact of The Highly Improbable (Penguin, 2008). A essência de seu trabalho é que o mundo é severamente afetado por eventos raros e difíceis de prever. As implicações para mercados e investimentos são atraentes e precisam ser levadas a sério. Cisnes Negras, Mercados e Comportamento Humano Os eventos clássicos de cisnes negros incluem a ascensão da Internet e do computador pessoal, os ataques de 11 de setembro e a Primeira Guerra Mundial. No entanto, muitos outros eventos como inundações, secas, epidemias e assim por diante são improváveis, Imprevisível ou ambos. Essa não computação de eventos raros não é compatível com métodos científicos. O resultado, diz Taleb, é que as pessoas desenvolvem um viés psicológico e uma cegueira coletiva para eles. O fato de que eventos tão raros, mas maiores são por definição outliers os torna perigosos. Implicações para mercados e investimentos As ações e outros mercados de investimentos são afetados por todos os tipos de eventos. Downturns ou falhas, como a terrível Black Monday ou o crash do mercado de ações de 1987 ou a bolha de Internet de 2000 foram relativamente capazes de modelar, mas os ataques de 11 de setembro foram muito menores. E quem realmente esperava que a Enron implorasse quanto a Bernie Madoff. Pode-se argumentar de qualquer maneira. Mas o objetivo é que todos queremos conhecer o futuro, mas não podemos. Podemos modelar e prever algumas coisas (até certo ponto), mas não outras - e não os eventos de cisnes negros. E isso cria problemas psicológicos e práticos. Por exemplo, mesmo que possamos prever corretamente algumas coisas que afetam o estoque e outros mercados financeiros. Tais como resultados eleitorais e o preço do petróleo. Algum outro evento como um desastre natural ou uma guerra pode substituir esses outros fatores e lançar nossos planos totalmente fora de alcance. Além disso, eventos desse tipo podem acontecer a qualquer momento e último por qualquer período de tempo. Para ilustrar a imprevisibilidade desses eventos, observe as guerras passadas. Por um lado, houve a incrivelmente curta Guerra dos Seis Dias em 1967. Mas, por outro lado, em 1914, as pessoas achavam que os meninos estarão em casa no Natal. Na verdade, aqueles que sobreviveram estavam em casa quatro anos depois. Quanto ao Vietnã, isso não aconteceu exatamente como planejado. Modelos complexos podem ser injustificados Não só o próprio Taleb faz algumas sugestões, mas o trabalho de Gerd Gigerenzer também fornece algumas contribuições úteis. Veja, em particular, seu livro, Gut Feelings: The Intelligence Of The Inconscious (Penguin, 2008). Gigerenzer argumenta que 50 ou mais decisões são feitas de forma intuitiva, mas as pessoas muitas vezes se afastam de usá-las porque são difíceis de justificar. Em vez disso, as pessoas tomam decisões mais seguras e mais conservadoras. Assim, os gerentes de fundos podem não ser contrários, simplesmente porque é mais fácil no momento de ir com o fluxo. Isso também ocorre na medicina. Os médicos adotam tratamentos conhecidos e familiares, mesmo quando um pouco de pensamento lateral, imaginação e tomada de risco prudente seria apropriado em um caso particular. Os modelos complexos (como a otimidade de Pareto) geralmente não são melhores do que a intuição. Tais modelos só funcionam em certas condições, de modo que o (complexo) cérebro humano é muitas vezes mais efetivo. Ter mais informações nem sempre ajuda, e obtê-lo pode ser caro e lento. Uma situação de laboratório é muito diferente - aqui, a complexidade pode ser tratada e controlada. Por outro lado, é altamente insatisfatório e muito arriscado simplesmente ignorar o potencial de ocorrência de eventos de cisnes negros. Para considerar que não podemos prever, então planejaremos e modelaremos nosso futuro financeiro sem eles, estamos procurando problemas. E, no entanto, isso é muitas vezes precisamente o que é feito por empresas, indivíduos e até governos. Diversification e Harry Markowitz Gigerenzer consideram o trabalho vencedor do Prêmio Nobel de Harry Markowitz na diversificação. Gigerenzer argumenta que um realmente precisaria de dados que se estendessem por mais de 500 anos para que ele funcionasse. Ele comenta com ironia que um banco, que promoveu suas estratégias com base na diversificação do estilo Markowitz. Enviou suas cartas 500 anos muito cedo. Depois de obter o Prêmio Nobel, o próprio Markowitz confiou na intuição. Nos anos de crise de 2008 e 2009, os modelos padrão de alocação de ativos não funcionaram bem. Ainda é necessário diversificar, mas as abordagens intuitivas são indiscutivelmente tão boas quanto os modelos complicados, que simplesmente não podem integrar eventos de cisnes negros de forma significativa. Outras Implicações Taleb adverte contra deixar alguém com um bônus de incentivo gerenciar uma estação de energia nuclear - ou seu dinheiro. Certifique-se de que a complexidade financeira seja equilibrada com simplicidade. Um fundo misto é uma maneira de fazer isso. Certamente, isso varia substancialmente em qualidade, mas se você encontrar um bom, você pode realmente deixar a diversificação para um fornecedor. Evite viés retrospectivo. Seja realista sobre o que você realmente sabia naquela época, e não bancar sobre isso acontecendo de novo, certamente não exatamente da mesma maneira. Tome a incerteza a sério, é o caminho do mundo. Nenhum programa de computador pode prever isso. D possuem muita fé em previsões. Os mercados podem ser claramente muito altos ou muito baixos, não é como se não conhecessemos nada. Mas as previsões realmente confiáveis ​​e precisas que você pode depositar são apenas uma fantasia. A linha de fundo Previsão de mercados financeiros pode ser feita, mas sua precisão é tanto uma questão de sorte e intuição quanto de modelagem habilidosa e sofisticada. Muitos eventos de cisnes negros podem acontecer. Todos os tipos de fatores podem anular mesmo a modelagem mais complexa, porque simplesmente não se pode incluir o verdadeiramente desconhecido no modelo. Isso não significa que modelagem e prognósticos não podem ou não devem ser feitos. Mas também precisamos confiar na intuição, no bom senso e na simplicidade. Além disso, as carteiras de investimentos precisam ser feitas como prova de crise e preta-preta quanto possível. Nossos velhos amigos - diversificação, monitoramento contínuo, reequilíbrio e assim por diante - são menos propensos a diminuir do que os modelos que são fundamentalmente incapazes de levar tudo em consideração. De fato, a previsão mais confiável é provavelmente que o futuro continuará a ser um mistério, pelo menos em parte. Nassim Taleb, famoso comerciante e autor de 039 negros swan039, é assessor da Mark Spitznagel da Universa Investments. Mark Spitznagel e outros escreveram um white paper em seu site intitulado 039Capital Asset Pricing Mistakes: The Consistent Opportunities in Tail Hedged Equities039 em janeiro de 2017, onde eles descrevem (em um parágrafo curto) como eles implementam o portfólio coberto de cauda (ou seja, para um preto Evento de cisne). Eles dizem o seguinte: Com base nesse aperfeiçoamento para a pergunta, alguém pode dar um exemplo de como executar a peça de opção de venda SampP500 da estratégia para os meses 1,2 e 3 Para o mês 1: eu tomaria 1 do total do meu portfolio039 E a compra coloca no SampP500 (com prazo de 3 meses) que tem um preço de operação 30-35 inferior ao preço à vista. 402 Visualizações middot View Upvotes middot Não para reprodução Pode ser a minha resposta não é exatamente a discussão. Mas você adivinhou que, antes do início da conta e da seleção de troca, você deve notar o essencial, quero dizer, aperfeiçoar as habilidades de troca, bem como os procedimentos de negociação em curso. Uma pessoa muito habilitada pode produzir seus indicadores peculiares ou mesmo Robôs comerciais de qualquer forma, todas estas bases em uma coisa importante que todos nós, sem exceção, temos que explorar: na plataforma de negociação. Você pode estudar os comentários ou tentar as plataformas mais comuns por você. 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Ele também usou a crise financeira de 2008 e a idéia de eventos de cisnes negros para apontar se um sistema quebrado pode falhar, ele realmente o fortalece contra a catástrofe de futuros eventos de cisnes negros. Taleb passou 21 anos em Wall Street como comerciante de quant, desenvolvendo os modelos de computador para instituições financeiras. Desde então, ele escreveu um ensaio de longa duração dividido em três livros: The Black Swan: The Impact of the High Improbable, Foled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets and Antifragile: Things That Gain from Desordem. Ele foi um ilustre professor de engenharia de risco na NYU School of Engineering e escreveu mais de 45 artigos revisados ​​pelos pares. Exemplos de eventos passados ​​da cisne negra O crash financeiro do mercado imobiliário dos EUA durante a crise de 2008 é um dos mais recentes e conhecidos eventos de cisnes negros a partir de 2017. O efeito do acidente foi catastrófico e global, e apenas alguns outliers Foram capazes de prever que isso acontecesse. Também em 2008, o Zimbabwe teve o pior caso de hiperinflação no século 21 com uma taxa de inflação máxima de mais de 79,6 bilhões de dólares. Um nível de inflação desse montante é quase impossível de prever e pode facilmente arruinar um país financeiramente. A bolha dot-com de 2001 é outro evento de cisnes negros que tem semelhanças com a crise financeira de 2008. A América estava desfrutando de um rápido crescimento econômico e aumento da riqueza privada antes que a economia caiu catastróficamente. Como a Internet estava na sua infância em termos de uso comercial, vários fundos de investimento estavam investindo em empresas de tecnologia com avaliações inflacionadas e sem tração no mercado. Quando essas empresas se dobraram, os fundos foram bem atingidos e o risco negativo foi transferido para os investidores. A fronteira digital era nova e, portanto, era quase impossível prever o colapso. Como outro exemplo, o Fundo de hedge funds de longo prazo (LTCM), anteriormente bem sucedido, foi conduzido ao terreno em 1998 como resultado do efeito de ondulação causado pelo padrão da dívida dos governos russos. Algo que os modelos de computadores da empresa não poderiam ter previsto.