Чем продолжительнее срок жизни опциона, тем больше сценариев и тем грандиозней становится задача оценки результатов, если подходить к ней чисто с математических методов. Опыт показывает, что программа, написанная в простом табличном процессоре, на современном компьютере обсчитывает результаты одного сценария в пределах 15 - 20 секунд. Подключение некоторых библиотек, автоматизирующих часть операций, способно замедлить процесс до 3 минут. Если составить приложение, обеспечивающее непрерывный просчет исходов по каждому заданному сценарию и аккумулирующее результаты, то для 30 вариантов потребуется, как минимум, 8 минут, а для 100 - почти полчаса. Вероятно, при использовании других языков можно достичь большей скорости обсчета альтернатив, чтобы в конечном итоге получить вероятностную оценку перспективности той или иной стратегии - покупки или продажи волатильности.

Если мы стремимся к эффективному менеджменту, нам требуется просмотр достаточного числа кандидатов для создания стратегии. В техническом анализе практикуется использование процедуры сканирования рынка: программное обеспечение по установленным критериям (обычно по заданным значениям индикаторов) отбирает активы из заданного списка. Сторонники фундаментального анализа ищут перспективные сделки на основе финансовых показателей и оценки экономической ситуации в отрасли, экономике в целом и в мире. Есть иные подходы, и некоторые из них, касающиеся выявления потенциально интересных позиций через анализ опционного рынка, были уже представлены ранее и по всей вероятности они - наиболее практичны. Ведь если попытаться решать проблему выбора перспективных позиций среди 100 различных активов, то даже при ускорении процесса проведения полноценного анализа в 10 раз (достигнув темпа 3 минуты на актив) потребуется не менее 5 часов непрерывной работы компьютера.

Кроме того, различный шаг ценового изменения, принимаемый за основу, серьезно влияет на итоговый результат, что еще более затрудняет исследования, так как в сильной степени зависит от взглядов трейдера на рынок. Предположив, что ему или портфельному менеджеру все же удалось достаточно четко сформулировать основные условия выполнения рехеджирования, в модель управления риском следовало бы вводить различные варианты, каждый раз проводя полный круг исследований. Можно обнаружить, что теоретически мы рискуем получить не менее 10 -30, а то и много более, основных условий ребалансировки. Например, ограничившись только дельта -нейтральным подходом, у нас возникает, как минимум, 10 альтернатив: изменение (шаг) дельты, после которого предпринимается рехеджирование, может быть любым - от 0.01 до 0.1 (в терминах экспозиции для одиночного фондового опциона от 1 до 10).

Таким образом, совокупно рассмотрев все основные моменты, связанные с потребностью выяснить риск стратегии, мы можем определить, что если бы нам захотелось выяснить финансовые результаты на основе изучения всех основных вариантов, то следовало бы протестировать не менее 300 методов менеджмента, проверенных для различных рыночных обстоятельств. Даже в самом лучшем случае вряд ли удастся получить результат обсчета исходов по всем основным альтернативам для одного актива быстрее, чем за полтора часа непрерывной работы компьютера. В таких обстоятельствах исследовать более 10-12 активов в интервале между торговыми сессиями просто невозможно.

Если все же провести полный цикл исследований, получить прогнозируемые результаты для каждого варианта и проанализировать их, скорее всего мы получим вероятностное распределение, позволяющее определить шансы на успех. Вряд ли можно ожидать для всех изучаемых активов идентичность формы распределения, показывающей вероятность прибыли. В любом случае она будет отражать специфичность рынка, характерную для базового инструмента. В принципе, вероятностное распределение будет являться компиляцией вероятностных распределений двух стратегий: покупка и продажа опциона одного и того же типа, которые являются нормальными, логнормальными или имеют экспоненциальную форму, в зависимости от класса активов, цены исполнения, близости цен к историческим минимумам, максимумам или нахождения их в средней части рынка. Свою лепту внесут также процентные ставки и подразумеваемая волатильность, включая неявное влияние со стороны других участников рынка, имеющих собственное мнение о нем.

Причина этого в том, что покупатель волатильности, рехеджируя свою длинную позицию в опционах, тем самым пытается воссоздать денежный поток, имитирующий короткий опцион. При этом есть существенное различие между стратегией выписывания опциона и процесса ребалансировки длинной волатильности во временном аспекте, хотя и тот, и другой фактически преследуют одну и ту же цель: получить премию от продажи опциона. Надписант опциона сразу имеет выплату премии на счет, которая потом превращается в реальные деньги, а процесс рехеджинга предполагает рассредоточенное во времени получение прибыли в надежде достичь лучших результатов, чем от продажи опциона. Аналогично продавец волатильности, рехеджируя короткие опционные позиции, пытается воссоздать длинные опционы, в требуемом размере покрывающие риски. Отказ от простого инвестирования в длинные опционы основан на мнении, что можно истратить меньше денежных средств, динамически управляя стратегией короткой волатильности.

В заключение краткого обзора проблем, связанных с выяснением конечного финансового результата, чем всегда бывают озабочены инвесторы, следует обратить внимание, что аналоги систем, позволяющие выяснить наиболее вероятный исход, представлены в программах, выясняющих степень риска. Наиболее близкой к рассматриваемой теме является система расчета гарантийных обязательств, фактически определяющая меру риска SPAN {The Standard Portfolio Analysis of Risk - анализ риска стандартного портфеля), используемая на срочных биржевых рынках США. Кстати, в этом методе рассматривается 16 сценариев возможного изменения рыночной ситуации, одновременно с моделированием характера изменения цен и волатильностей, позволяя определить возможные потери за один торговый день. Относительно близок также метод, основывающийся на понятии когерентного измерения риска, который при некоторых интерпретациях позволяет оценить средние потери при наихудшем развитии событий. Более известные методики Shortfall и VAR (Value-at-Risk) - тоже могут быть приспособлены для решения задачи, но они имеют серьезные недостатки, ставящие под сомнение их способность вообще адекватно оценивать риск, свойственный спекулятивным финансовым рынкам. Тем не менее, в ограниченной временной и ценовой области их можно достаточно эффективно использовать, и к этому вопросу мы вернемся чуть позже.

К счастью, в практической деятельности, где много места отводится элементарному здравому смыслу, можно обойтись без сложного программного обеспечения, если конечно не стремиться к относительно высокой точности. Правда, результат тоже окажется весьма приблизительным, зато он будет выражен в терминах прибыли/убытка, понятных любому человеку, даже профессионально не разбирающемуся в финансах. Здесь следует обратить внимание: ошибок и неопределенности все равно не избежать, вне зависимости от качества используемого программного обеспечения, потому что на другой чаше весов успеха лежит проницательность и грамотность инвестора или портфельного управляющего, а главное - адекватность их действий рыночным обстоятельствам.

6.4. Оценка финансовых результатов

Чтобы продемонстрировать процесс оценки финансовых результатов, обратимся к примеру, разобранном нами в предыдущей главе, - к стратегии на кубе , где мы использовали опционы колл для формирования длинной и короткой волатильности (125 акций в сочетании с двумя 366-дневными опционами колл). Возьмем метод, основанный на дель-