Un vendedor de opciones se obliga a comprar o vender un subyacente (por ejemplo, 100 acciones de Apple - APPL) si el precio alcanza un valor determinado dentro de un cierto tiempo. Para obligarse, hace un acuerdo que prevé un retiro inmediato llamado "prima" (o precio de la opción). La opción no valdrá nada una vez pasado el plazo definido, haciendo que el vendedor obtenga el beneficio igual a la "prima" menos las comisiones. Si, por el contrario, se supera el strike, se verá obligado a comprar o vender esas acciones a un valor superior o inferior al precio actual, generando una pérdida.
Al igual que un asegurador de automóviles, el desafío principal de un vendedor de opciones es identificar el mejor strike en función de la probabilidad de que el precio no alcance ese nivel de desviación dentro de un cierto tiempo y evaluar su valor para comprender si su riesgo vale el premio cobrado. Estas probabilidades, de hecho, regulan en parte el riesgo que asume el vendedor, y conocer sus comportamientos históricos es fundamental para relacionar los datos obtenidos con el contexto actual del mercado y, por lo tanto, evaluar el mejor strike.
En este caso de estudio, se quiere vender una PUT a principios de semana con vencimiento a finales de semana y se quiere mantener una probabilidad histórica de éxito del 80%, es decir, que 8 de cada 10 casos el precio no haya tenido este desvío máximo.
Preparar el Análisis
Empezando con tu idea inicial de trading, que suele ser el resultado de otras análisis, decidirás si quieres vender una CALL o una PUT. (Para este tipo de decisión, puedes enriquecer tu análisis filtrando el período en el que realizarás la operación para ver las orientaciones medias históricas y quizás descubrir que en ese mes ese título tiende a bajar en el 59% de los casos, por ejemplo). En este caso, el objetivo es vender una PUT y, por lo tanto, asumir una posición «No bajista», es decir, que empiezo a ganar si el precio sube y si pasa el tiempo, incluso si el precio baja un poco. (Por eso se dice «No bajista» y no «Alcista»).
Sabiendo que cada filtro me devuelve un conjunto de datos más o menos grande y más o menos similar a las condiciones actuales del mercado, iniciaremos una serie de investigaciones con el filtro de la serie, todas con el objetivo de obtener una serie de información que nos ayude a entender el comportamiento en el pasado. Dado que cada filtro aplicado cambia las probabilidades y el número de casos históricos similares, es importante realizar más investigaciones y extraer un dato definitivo «personal», tal vez combinando varios análisis.
Para cada análisis, vamos a echar un vistazo y anotar estos valores, además del número de registros extraídos de cada búsqueda:
Máximo del período. (ej. Para una CALL estamos interesados en esto)
Mínimo del período. (ej. Para una put, estamos interesados en esto)
Máximo promedio hacia arriba
Mínimos medios hacia abajo
Cierres medios
N° de veces cerrado hacia abajo
N° de veces cerrado hacia arriba
Prob. Historica 68,X
Prob. Historica 80%
Prob. Historica 90 %
Prob. Historica 95%
Prob. Historica 99,7%
Valor hacia arriba del límite del 80% de probabilidad
Valor hacia abajo del límite del 80% de probabilidad
Cómo Usar MetricAlgo
La herramienta MetricAlgo que se debe usar en este caso es el Análisis de Límites, que se encuentra dentro del paquete Historical Stats tool.. Seleccionamos el título APPLE desde la Dashboard y entramos en la herramienta donde comenzaremos a configurar los filtros para realizar el análisis. La primera cosa que hay que configurar es el Timeframe, que en este caso se establecerá como «semanal» y recomendamos seleccionar solo los últimos 20 años de la serie.
Las diversas combinaciones de filtros y, por lo tanto, las investigaciones relacionadas que realizaremos podrían ser:
Últimos 20 años
Últimos 20 años en el mismo mes
Últimos 20 años en el mismo día de la semana
Últimos 20 años con el mismo tipo de GAP (Pos/Neg)
Últimos 20 años con el mismo tipo de GAP entre dos aperturas
Últimos 20 años en el mismo mes y día de la semana
Últimos 20 años en el mismo mes con el mismo tipo de GAP
Últimos 20 años en el mismo mes con el mismo tipo de GAP entre dos aperturas
Últimos 20 años en el mismo día con el mismo tipo de GAP
Últimos 20 años en el mismo día con el mismo tipo de GAP entre dos aperturas
Últimos 20 años con los mismos tipos de brechas (apertura y cierre anteriores)
Últimos 20 años con el mismo mes, el mismo día y el mismo tipo de GAP
Últimos 20 años con el mismo mes, el mismo día y el mismo tipo de GAP entre dos aperturas
Últimos 20 años con el mismo mes, día y los mismos tipos de GAP
a las que añadir otro conjunto de análisis idénticos, pero con el filtro de volatilidad añadido, por ejemplo, en un rango de +/-5% del valor actual de volatilidad.
De esta manera, puede comparar los resultados históricos con otros más específicos al contexto importante de la «misma volatilidad».
De esta manera, de las 14 análisis anteriores se obtendrían 28, de los cuales dos grupos se diferencian por la volatilidad. Aquí hay un ejemplo en la imagen:
Lógicamente, un análisis de los últimos 15 o 10 años dará como resultado un nuevo conjunto de 28 resultados cada uno. Además, es importante entender que la elección de la volatilidad como último elemento de comparación es una elección arbitraria del analista de datos históricos. El analista podrá decidir el orden que prefiera en su investigación filtrada de la serie.
Además, y para completar, cabe señalar que algunas de estas análisis no tienen sentido en Time frame específicos. Por ejemplo, analizar un período semanal tratando de filtrar por «día de la semana» no es aplicable.
Resultados y Comparación
Una vez realizadas todas las análisis, podemos comparar los datos y notamos inmediatamente que agregar el filtro de volatilidad excluye esos períodos no correlacionados para esta métrica y refina los datos ofrecidos en casi un punto porcentual.
Dado que arbitrariamente considero que, en un marco temporal semanal, la diferencia entre la apertura del lunes y el cierre del viernes es estadísticamente poco relevante, mientras que la diferencia entre las dos aperturas me indica una tendencia precisa, he decidido aprovecharme de los 4 resultados resaltados en negrita y profundizar en datos adicionales a partir de esta base.
Conclusiones
Una vez analizados los datos, partiendo de mi idea alcista decidí que la put vendida sería a -3,5% del precio actual por 5 días de trading y vendí la put a un premio de 67€.
Lo más importante para mí fue identificar la estadística de los desvíos. Aunque me asusten los casos excepcionales, nunca debo olvidar que la mayoría de las veces se trata de casos normales.
En este caso, la volatilidad en alza pero no aún muy alta me hizo comprender que todavía estamos en una fase de normalidad estadística y por eso decidí asumir un riesgo final mayor del 20%.
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