Опционы. Полный курс для профессионалов

Однако найти точное описание событий, ведущих к данной аномалии, в большинстве случаев невозможно; память рынка очень коротка и неточна. Фактически это скорее эмоции рынка, чем поэтапный аналитический разбор ситуации с выводами на будущее. Например, в начале 1990-х гг., когда (в очередной раз!) ожидался кризис американской финансовой системы, мой знакомый, управлявший фондом в одном из крупнейших инвестиционных банков в Нью-Йорке, попытался воссоздать события, сопутствовавшие падению рынка акций в октябре 1987 г. К его удивлению, в банке не оказалось ни информации, ни людей, способных восполнить данную информацию. Найти историю движения цен и объемы рынка было несложно, но восстановить сопутствующую информацию (слухи, сообщения) оказалось невозможно.

Частично это можно объяснить значительной текучестью персонала, которая следует за каждым кризисом. Кроме того, редко существует «единственно верная» трактовка того, что явилось отправной точкой кризиса. Например, не существует описания российского дефолта 1998 г., признанного рынком как единственно точное.

Типичная проблема сложностей с информацией для анализа риска опционов – недоступность информации о движении цен опционов «без денег». При попытке же моделировать поведение портфеля опционов в критические моменты риск-менеджер должен иметь такую информацию, как отклонение ожидаемой волатильности (единицы измерения цены) опционов с низкой дельтой от опционов «при своих».

Модели, учитывающие эти отклонения, будут значительно более жестко контролировать риск. Одним из основных источников дохода опционных трейдеров служит «теоретический арбитраж», о котором говорилось ранее: продажа «дорогих» опционов «без денег» и хеджирование их опционами «при своих». Такая позиция зарабатывает за счет более высоких уровней волатильности опционов «без денег», но в моменты кризиса они дорожают непропорционально и в большей степени, чем опционы «при своих»!

Таким образом, даже при попытке найти исходную информацию для анализа истории «экстремального» поведения рынка аналитик сталкивается с большими сложностями.

Макроэкономические и психологические аспекты риск-менеджмента

Для создания системы защиты от кризисных ситуаций представим некоторые макроэкономические и психологические аспекты риск-менеджмента, полезные для подготовки к будущим «сюрпризам» рынка.

Традиционно риск-менеджер начинает работу с анализа корреляций и взаимозависимостей разных инструментов, но, используя чисто статистические методы, он упускает важнейшие качественные зависимости. Например, известно, что применительно к России фактором, определяющим платежеспособность и стабильность рубля, является динамика цен на сырье. Выручка от этой статьи экспорта исторически составляет до 60 % экспортных поступлений. Хотя зависимость российских финансовых рынков от мировых цен на нефть кажется очевидной, корреляционный анализ значимости их уровня для состояния рынка ценных бумаг этого не подтверждает. Более того, неочевидна и зависимость российских финансовых рынков от состояния торгового баланса (валютных поступлений). Возможно, это можно объяснить тем, что нефтяные цены оказывают воздействие на состояние экономики и рынков опосредованно – через величину уплачиваемых налогов или ввоза капитала. Важно только, что очевидной корреляционной связи между ними не существует, т. е. с помощью стандартного статистического анализа[129] сложно установить основную составляющую экономики.

При анализе рисков вложений невозможно проигнорировать и стандартные экономические индикаторы. Такие факторы, как принятие консервативного государственного бюджета, усиление способности правительства собирать налоги, утверждение пенсионной реформы, будут способствовать росту рынка любой страны. Но хотя эта динамика отслеживается экономистами, ее осмысление остается сложной задачей, т. к. необходимо учесть приоритеты данной экономики в понимании рынка. Рынок же реагирует по-разному на одни и те же показатели экономики в разных странах и в разное время. Следовательно, использовать стандартизированные экономические составляющие моделей риска, применимые для большинства рынков, по меньшей мере сложно.

Для того чтобы учесть макроэкономические факторы хотя бы в минимальной степени, риск-менеджеры часто прибегают к устоявшимся на рынках «проверенным» взаимосвязям. К ним можно отнести не только упомянутую выше взаимосвязь нефть – Россия, но и золото – австралийский доллар или соотношение процентных ставок США/Германия – валютный курс доллар/марка (сейчас это курс процентных ставок США/ЕЦБ – валютный курс евро/доллар). Анализ подтверждает многие «проверенные» взаимосвязи, но только для краткосрочного (внутридневного, недельного) или очень долгосрочного анализа (свыше года), однако они непригодны для целей риск-менеджмента в целом, который в основном ориентируется на среднесрочные взаимосвязи.