Опционы. Полный курс для профессионалов

Вайн Саймон

Первая составляющая этой управленческой функции – определение приоритетов в сфере информации, чтобы рассчитать риски и найти их неисследованные аномалии. Однако, чтобы извлечь уроки из прошлого, необходимо не только «прогнать» исторические данные через статистические фильтры, но и понять реальные события, стоящие за цифрами. Именно это понимание обеспечивает гибкость политики лимитов, а также позволяет заблаговременно предупреждать о ситуациях с потенциальным увеличением риска.

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.

С учетом опыта кризисных ситуаций 1994–1995 и 1997–1998 гг. одним из ключевых моментов является проблема наиболее эффективного использования экономической и политической информации в управлении рисками.

Одним из путей ее решения может стать организация междисциплинарных команд управления рисками, а другим – создание собственных индексов стабильности страны, которые включают в расчет среди прочих факторов текущей ситуации данной страны/рынка.

Пример междисциплинарного подхода

В конце июля 1998 г. рынок фокусировался на возможности получения Россией второго транша ссуды МВФ. Доходность рынка гособлигаций взлетела выше 100 % годовых, т. к. рынок ожидал девальвации рубля, если бы транш не был выделен до октября. Даже при условии его получения вероятность девальвации считалась высокой. О дефолте тогда говорили полушутя!

Проведенный в этой ситуации простой корреляционный анализ зависимости цен разных активов от обесценения рубля дал неожиданный результат.

Из корреляции цен свыше 90 % вытекало, что в случае девальвации реакция рынка нерублевых ценных бумаг была бы эквивалентна объявлению дефолта. Такой вывод влек за собой необходимость выхода из инвестиций, и оставалось «только» понять, когда это сделать. Решение было принято на основании технического анализа. После того как 5–6 августа 1998 г. цена PRIN закрылась ниже предыдущей нижней точки, портфель был закрыт.

Данный пример до некоторой степени демонстрирует возможности междисциплинарного анализа при принятии решений риск-менеджерами. Они сфокусировались на выделении ключевого фактора риска для данного рынка, базируясь на котором и построили для него концепцию лимитов.

Если бы анализ основывался на секторном подходе, иными словами, если бы анализ отдельных рынков строился на базе риска, специфического для конкретного сектора, эта связь была бы неуловима. Кстати, в большинстве банков в мире такой анализ «не поддерживается организационной структурой», т. к. работа с валютными облигациями и облигациями, номинированными в местной валюте, проводится разными подразделениями.

Поведение рынков дискретно. Способность различать переломные моменты и подбирать новые алгоритмы контроля – критический навык риск-менеджеров.

Например, очень важно приспособить стандартные для развитых рынков методы риск-менеджмента к специфике развивающихся рынков. Дело в том, что «характер» динамики их цен больше напоминает фьючерсные, чем развитые рынки. Цены на фьючерсных рынках зачастую значительно отклоняются от прогнозов, получаемых с помощью фундаментального анализа. Другими словами, фьючерсные рынки игнорируют экономико-политическую реальность. Их основной движущий фактор – ликвидность. Это наблюдение особенно ценно в момент кризисов, когда реакция рынка становится непредсказуемой^[130].