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主题:【狗尾续貂原创】MaxPain大家谈 -- 量子

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家园 【狗尾续貂原创】MaxPain大家谈

肥腩最近在谈MaxPain,就顺便把以前的一个帖子翻出来晒一晒。原帖在此:

链接出处

上次燕双飞提到的计算max pain的link在此:

外链出处

这个方法首先算所有strike price的加权分布,权重为open interest;然后找到达到极小值最接近的strike price。这里的问题在于,

1.太远OTM的option没有intrinsic value,time value可以忽略不计,所以对市场没有影响,不用去管它们;

2.接近ITM的几个option可以被exercise或是offset,由于涉及到调用资本和成本的原因,一般会选择offset,从而形成sell/buy to close,对股价影响较小,也减少了open interest;如果选择exercise的话,对股价会有上推或下推的压力,不过这只是option interest中的一部分,不应该用全部的option interest加权。

3.ATM的option非常重要。有些说法就是直接拿open interest多并且接近股价的那个strike price作为max-pain point。我看了一下上面那个link转引的Cramer的帖子:

外链出处

根据Cramer的那个帖子,我的理解是:

A.Call option持有者会卖掉手上的call。买家如果是buy to close,那么对股价没有影响。另一方面,买家也可能是MM buy to open,买Call option同时也卖空本股,也就是short covered call writing,寄希望股票突然崩溃,这样会对股价形成向下的压力;

B.Put option持有者也会卖掉手上的Put。同样,买家如果是buy to close,那么对股价没有影响。买家如果是买Put option同时买本股,形成protective put,寄希望股票突然猛涨,这样会对股价形成向上的推力;

C.以上两种压力和推力大致相当,就会把股价维持在某个strike price上。观察到这一点,很多MM试图赢利。由于他们的交易成本低和非常宽松的margin,他们会大量地卖straddle,即同时卖put和 call。这样更加促使股价固定在那个strike price上,因为MM的最大获利点也在那个价格上。如果股价break out,他们就会血本无归。

4.回到前述算法,这里最大的问题在于,不能仅仅用OE前一天option的价格来加权计算,因为open interests中的那些option是在不同价格上购买的。这样的计算过于简化了。也就是说,计算MM在不同strike price上付出的成本,需要跟踪一段时间的历史数据。

如果大家有兴趣,我可以用历史数据算几个8月份的max pain来看看。

元宝推荐:铁手,
家园 这还像回事

是institute做hedge,做多做空双方力量差不多就在option hedge的数量和strike price上表现出来了,max pain只是一种多空双方oe日的一种妥协而以。

家园 一是公式的正确性二是数据的准确性

这理论老广是信的, 毕竟看那么大量的OPEN INTERESE除了MM谁能弄出来. 不过如何取得准确的数据是一个大问题. 公式的正确性倒可以用历史数据测试.

家园 【原创】看看GOOG有史以来OE Date的收盘价

数据来源是yahoo finance。

日期 收盘价 误差

17-Sep-04 117.49 2.49

15-Oct-04 144.11 -0.89

19-Nov-04 169.4 -0.6

17-Dec-04 180.08 0.08

21-Jan-05 188.28 -1.72

18-Feb-05 197.95 -2.05

18-Mar-05 180.04 0.04

15-Apr-05 185 0

20-May-05 241.61 1.61

17-Jun-05 280.3 0.3

15-Jul-05 301.19 1.19

19-Aug-05 280 0

16-Sep-05 300.2 0.2

21-Oct-05 339.9 -0.1

18-Nov-05 400.21 0.21

16-Dec-05 430.15 0.15

20-Jan-06 399.46 -0.54

17-Feb-06 368.75 -1.25

17-Mar-06 339.79 -0.21

21-Apr-06 437.1 2.1

19-May-06 370.02 0.02

16-Jun-06 390.7 0.7

21-Jul-06 390.11 0.11

18-Aug-06 383.36 -1.64

15-Sep-06 409.88 -0.12

20-Oct-06 459.67 -0.33

17-Nov-06 498.79 -1.21

15-Dec-06 480.3 0.3

19-Jan-07 489.75 -0.25

16-Feb-07 469.94 -0.06

16-Mar-07 440.85 0.85

20-Apr-07 482.48 2.48

18-May-07 470.32 0.32

15-Jun-07 505.89 0.89

20-Jul-07 520.12 0.12

17-Aug-07 500.04 0.04

误差的直方图分布(GOOG MM控制得还是不错的):

点看全图

外链图片需谨慎,可能会被源头改

再大致看看MM是怎么操作的:

点看全图

外链图片需谨慎,可能会被源头改

Jan 06够恐怖的。

家园 【原创】看看AAPL十年以来OE Date的收盘价

日期 收盘价 误差

19-Sep-97 21.94 1.94

17-Oct-97 20.12 0.12

21-Nov-97 18.19 -1.81

19-Dec-97 13.69 -1.31

16-Jan-98 18.81 -1.19

20-Feb-98 20 0

20-Mar-98 26.37 1.37

17-Apr-98 27.94 -2.06

15-May-98 29.56 -0.44

19-Jun-98 27.06 2.06

17-Jul-98 36.88 1.88

21-Aug-98 43 -2

18-Sep-98 36.75 1.75

16-Oct-98 36.69 1.69

20-Nov-98 35.31 0.31

18-Dec-98 35.19 0.19

15-Jan-99 41.31 1.31

19-Feb-99 37.19 2.19

19-Mar-99 33.5 -1.5

16-Apr-99 35.44 0.44

21-May-99 43.94 -1.06

18-Jun-99 47.13 2.13

16-Jul-99 53.06 -1.94

20-Aug-99 59.19 -0.81

17-Sep-99 76.94 1.94

15-Oct-99 74.56 -0.44

19-Nov-99 92.44 2.44

17-Dec-99 100 0

21-Jan-00 111.31 1.31

18-Feb-00 111.25 1.25

17-Mar-00 125 0

19-May-00 94 -1

16-Jun-00 91.19 1.19

21-Jul-00 53.56 -1.44

18-Aug-00 50 0

15-Sep-00 55.23 0.23

20-Oct-00 19.5 -0.5

17-Nov-00 18.5 -1.5

15-Dec-00 14.06 -0.94

19-Jan-01 19.5 -0.5

16-Feb-01 19 -1

16-Mar-01 19.62 -0.38

20-Apr-01 25.04 0.04

18-May-01 23.53 -1.47

15-Jun-01 20.44 0.44

20-Jul-01 19.98 -0.02

17-Aug-01 18.07 -1.93

21-Sep-01 15.73 0.73

19-Oct-01 18.3 -1.7

16-Nov-01 18.97 -1.03

21-Dec-01 21 1

18-Jan-02 22.17 2.17

15-Feb-02 23.9 -1.1

15-Mar-02 24.95 -0.05

19-Apr-02 24.98 -0.02

17-May-02 25.01 0.01

21-Jun-02 16.85 1.85

19-Jul-02 14.96 -0.04

16-Aug-02 15.81 0.81

20-Sep-02 14.87 -0.13

18-Oct-02 14.34 -0.66

15-Nov-02 15.95 0.95

20-Dec-02 14.14 -0.86

17-Jan-03 14.1 -0.9

21-Feb-03 15 0

21-Mar-03 15 0

16-May-03 18.8 -1.2

20-Jun-03 19.2 -0.8

18-Jul-03 20.86 0.86

15-Aug-03 19.71 -0.29

19-Sep-03 22.58 -2.42

17-Oct-03 22.75 -2.25

21-Nov-03 20.28 0.28

19-Dec-03 19.7 -0.3

16-Jan-04 22.72 -2.28

20-Feb-04 22.4 2.4

19-Mar-04 25.86 0.86

16-Apr-04 29.18 -0.82

21-May-04 27.11 2.11

18-Jun-04 32.91 -2.09

16-Jul-04 32.2 2.2

20-Aug-04 30.8 0.8

17-Sep-04 37.14 2.14

15-Oct-04 45.5 0.5

19-Nov-04 55.17 0.17

17-Dec-04 64.99 -0.01

21-Jan-05 70.49 0.49

18-Feb-05 86.81 1.81

18-Mar-05 42.96 -2.04

15-Apr-05 35.35 0.35

20-May-05 37.55 -2.45

17-Jun-05 38.31 -1.69

15-Jul-05 41.55 1.55

19-Aug-05 45.83 0.83

16-Sep-05 51.21 1.21

21-Oct-05 55.66 0.66

18-Nov-05 64.56 -0.44

16-Dec-05 71.11 1.11

20-Jan-06 76.09 1.09

17-Feb-06 70.29 0.29

17-Mar-06 64.66 -0.34

21-Apr-06 67.04 2.04

19-May-06 64.51 -0.49

16-Jun-06 57.56 -2.44

21-Jul-06 60.72 0.72

18-Aug-06 67.91 -2.09

15-Sep-06 74.1 -0.9

20-Oct-06 79.95 -0.05

17-Nov-06 85.85 0.85

15-Dec-06 87.72 -2.28

19-Jan-07 88.5 -1.5

16-Feb-07 84.83 -0.17

16-Mar-07 89.59 -0.41

20-Apr-07 90.97 0.97

18-May-07 110.02 0.02

15-Jun-07 120.5 0.5

20-Jul-07 143.75 -1.25

17-Aug-07 122.06 2.06

十年误差的直方图分布(明显没有GOOG MM控制的好):

点看全图

外链图片需谨慎,可能会被源头改

家园 误差是怎么算出来的

例如17-Aug-07 122.06 2.06,

为什么误差不能是2.94?

家园 找最近的strike price
家园 量子兄是实在人,技术派!感谢您的劳动!

肥腩正在做个东西,希望能把这些数据整理都自动化。到时候量子兄请不吝指教!

家园 呵呵,大家共同提高

我打算从今天起开始追踪几个个股9月的option变化,初步考虑BSC和GOOG。

家园 多多交流,多多交流!!!
家园 JAN06真是狠啊!!!硬拉下来四十块!!!

从四百四生拖死拽到不到四百,就要多付大量的期权了……

2006年1月的期权到期日是20日。

在期权到期的最后一个星期里,GOOG从1月13日的466.25降到了1月20日的399.46(古狗肥腩死上面的数据)。您要跟我说这都是市场正常波动,没有猪爪在后面挠啊挠,肥腩是打死了都不信的!!!

但是,这究竟是为什么呢?既然要多付这么多期权,庄家为了啥呢?有其他势力在左右吗?

家园 搜索发现一篇好文章:股价在期权到期日的变化

全文在此

提要:

This paper presents striking evidence that option trading changes the prices of underlying stocks. In particular, we show that on expiration dates the closing prices of stocks with listed options cluster at option strike prices. On each expiration date, the returns of optionable stocks are altered by an average of at least 16.5 basis points, which translates into aggregate market capitalization shifts on the order of $9 billion. We provide evidence that hedge re-balancing by option market-makers and stock price manipulation by firm proprietary traders contribute to the clustering.

家园 大致看了这篇文章

觉得有不少地方还是不错的。用历史数据验证stock price clustering on OE dates,还是比较有说服力的。大致的原因讨论和前面Cramer说的其实差不多。

数学推导感觉很sloppy,不过对于结论的影响并不是特别大,只是一个有多近似和严格的问题。看得不足够仔细,就不展开谈了。有些地方很搞笑,比如abstract第一句话,option trading肯定会影响underlying stock price的, 这有啥striking的?倒有点象新浪的标题“惊现XXX”一样。

家园 建议

量子, 我建议你把ER那个礼拜的波动删除, 这样会更准确一些。因为ER的时候由于企业公布报表, MM控制市场价格的代价会比较大。一般偏差会大一些。

建议
家园 好像有点难度

如何知道ER Dates的历史数据?

另外,如果考虑ER的话,那么很多其他market news也应当考虑。比如说,上个月Fed在OE Date cut rate。

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