Ante todo, para los que no estén familiarizados aún con esté índice, hablemos un poco del mismo para entrar en tema.
El VIX es un índice que representa la volatilidad implícita de los PUTs ATM en determinados vencimientos de opciones de determinados subyacentes en una determinada ponderación de volumen.. Medio complicado de enunciar y aún mucho mas complicado de entender.
La formula de cálculo del VIX incluye calls y puts y de un determinado rango de strikes no solo atm, pero simplificando, se puede decir que su valor es mas parecido al de los puts ATM
Intentaré explicarlo en palabras simples, para quien no conozca las opciones en detalle y toda la teoría que hay alrededor de ellas, sepan disculpar los especialistas en la materia.
Digamos que la volatilidad implícita de los PUTs son a las acciones, lo mismo que los precios de un seguro de un bien a la potencial perdida que te cubre y sus probabilidades de ocurrencia,
Es decir, mientras mas caro el bien que aseguro (una casa o un auto de alta valor), mas caro será el seguro, pero a su vez, mientras mas probable sea el suceso también
Asegurar contra incendio es barato porque es muy poco probable que se incendie una casa, sin embrago un seguro contra robo respecto al valor asegurado es mucho mas caro que un seguro contra incendio, esto es porque la probabilidad que me roben un bien es mas alta a que se incendie
Traducido a las acciones, este índice VIX representa ese precio del seguro Imaginemos un lugar donde nunca cae granizo, los seguros contra granizo de los autos allí será casi gratis, probablemente las compañías de seguros los ofrecerán sin costo contratando otros seguros, para atraer clientes
Pero ¿Qué pasa si ocurre un cambio climático que hace que en ese país empiece a caer granizo muy seguido? en ese caso los costos de asegurar contra daños por granizo a un auto aumentarán mucho.
Y la siguiente pregunta entonces es ¿Qué pasa si en realidad se comprueba claramente que la caída de granizo en ese lugar no obedecía a un cambio climático global, sino que fue algo esporádico?
¿bajarán mucho los seguros contra granizo en ese país luego? ¿las compañías lo volverán a ofrecer casi gratis? ¿los clientes que harán?
Aquí entra el factor psicológico de la percepción de los agentes respecto a las probabilidades de un evento, tema del que no soy especialista, por eso, dejo a su criterio las respuestas, pero de lo que si sé, es de análisis quantitativo, así que hice esta intro para llegar de a poco allí
¿Por qué seguir la evolución del VIX siempre?
Simplemente porque es un indicador que tiene un comportamiento acotable y entendible, "priceable" decimos en mi barrio, castellanizando a la fuerza términos que en nuestro idioma no existen. Digamos que no es posible un VIX abajo del 10% o no es durable, veamos, fijémonos en los últimos 30 años cuantas veces estuvo debajo del 10%:
veces que el VIX estuvo debajo del 10% en los últimos 30 años
O sea solo 68 días en 30 años, eso es menos de un 1% de las veces, y lo mismo ocurre con VIX superior al 50%
Ya que estamos les muestro el código que lo prueba (uso quantile() que es un método de pandas para saber los percentiles que les pase como argumentos en que valor de la distribución se encuentran)
VIX para entrar en los percentiles 1% al 99% de probabilidades
Con lo cual, puedo plantear un escenario siempre de mean-reverssion o regresión a su valor promedio entre las bandas 10 y 50 del VIX que el 98% del tiempo estaré dentro de esas bandas, o valores acotados para el VIX entre 10 y 50
Esto es algo que no puedo hacer con ninguna acción, no ninguna.. Lo que lo hace algo mas "predecible" y le pongo comillas porque claramente no es predecible, pero es, digamos, menos impredecible que el precio de una acción
Además algo importante, es que el valor del VIX en cierta forma refleja el humor del mercado, y es un buen proxy (contrario) a la probabilidad de suaves subas futuras..
Esto se puede ver claramente en un gráfico de correlación entre el VIX y los precios de las principales empresas de USA
Relación VIX vs SP500
Como les decía la relación es inversa, es decir a mayor VIX menor retorno de las empresas del SP500, lo hago con cierres para ver la evolución año a año, y les muestro esta librería (seaborn) que es una de las mejores cosas que le pasó a python
correlación VIX / SP 500 2010/2020
correlación VIX / SP500 2000/2010
Como ven en todos los años, la pendiente es claramente negativa Es decir, cuando un valor sube el otro baja, y si uno de los dos valores (VIX) tiene mayor chance de ser acotado entre una determinada banda de regresión a su media, esto nos puede ayudar a comprender un poco mejor en que parte del ciclo del mercado estamos
Todo esto, siempre partiendo de la base que en finanzas el ruido y la cantidad de azar es muy alta, con lo cual lo que podamos hacer para predecir escenarios es débil, sí, pero "débil" es infinitamente mas alto que "nulo" (sí infinitamente: lim k/x con x tendiendo a cero, tiende a infinito para todo k)
Relación de valores vs Relación de retornos
Los gráficos que acabo de mostrar antes son gráficos de regresión, es decir que intentan representar como una función lineal dos variables que en realidad son independientes una de la otra, pero como siempre digo, en finanzas, si bien sabemos esto, igual intentamos modelizar lo mas posible los escenarios para comprender el caos de la realidad financiera de la mejor forma
Ahora, muchos dirán, ¿no conviene correlacionar rendimientos o variaciones en lugar de valores absolutos?, buen punto, si, en realidad si, pero depende lo que queramos ver
En este caso simplemente quise ver año a año como evolucionan ambos, y para ello me sirve perfectamente correlacionar valores aboslutos de dos precios, ahora veamos como hacerlo si quisiera correlacionar "variaciones" es decir la sensibilidad de una variable respecto a la sensibilidad de la otra, para ello simplemente uso la función pct_change() de pandas y grafico otra serie que no será la de los precios, sino las de sus variaciones, veamos el código:
correlación entre las variaciones del SP500 respecto a variaciones del VIX
Y este código de tan solo esas líneas me genera esta salida (la magia de python!)
Ahora uno se preguntará a todo esto, ¿con determinado valor de VIX actual que sabemos que es alto, debemos esperar que siga subiendo, que baje el VIX dentro de sus bandas o que se mantenga?
Si pudiéramos responder esta pregunta, tendríamos un panorama de los que puede pasar con el valor de las acciones un poco menos arbitrario que si no lo supiéramos, así que intentemos dilucidar esa pregunta.
Regímenes de Volatilidad
Recuerden el planteo original que hice al iniciar la nota, respecto de, si una vez sabido que el granizo fue una situación aislada, deberían bajar rápido los precios de los seguros contra granizo que se habían disparado..
Antes de llevar esto a nuestro querido mercado, lo que vamos a querer responder primero es esta pregunta:
¿Qué tan esporádico tiene que ser el granizo para considerarse un hecho aislado? ahh difícil no? Bueno, no tanto, los datos los tenemos (no los del granizo, digo los del VIX)
Ahora, si volvamos a nuestro ejemplo del VIX y no del granizo, vamos a querer saber si cuando se dispara la volatilidad, lo hace una vez, o sea una día, o se mantiene granizando varios días, es decir si cuando el VIX sube mucho y muy fuerte (granizo) es un hecho aislado de un día o algo que se queda largo rato
Veamos, con Python esto se resuelve así de fácil: régimen de stress del VIX en el tiempo
O sea que como ven, cuando ocurre un evento de gran volatilidad en el mercado, por ejemplo tomemos la crisis de 2008, un valor de VIX arriba de 30 (línea verde) se puede mantener meses, pero un valor de VIX arriba de 20 (línea azul) se puede mantener 3 AÑOS con probabilidad de ocurrencia de mas del 60%!!!
Es decir que durante esos 3 años, un granizo del tamaño de 20 (línea azul) es muy probable que se repita el 60% de los días, no así un granizo del tamaño de 30 (línea verde) cuya probabilidad de ocurrencia media es menor, digamos el 30% que un día caiga un granizo de ese tamaño
Esto es explicado así al estilo "almacenero" como decimos en mi barrio
Para comprender mejor estos fenómenos de regímenes de volatilidad, hay que entender mejor como son las distribuciones de estos valores
Esto de entender las distribuciones, me va a llevar a elaborar un modelo de regime-switch mas preciso donde pueda evaluar las probabilidades de cambio de régimen, pero ya es demasiado por hoy y por esta nota, así que lo dejo para la parte II que vendrá en breve..
Lo que si queda claro por ahora es que en este mercado de acciones de EEUU empezó a granizar este 2020 y al menos yo compraría el seguro de granizo (si es que lo necesito) porque no espero un 2021 donde deje de granizar repentinamente, eso sería lo mismo que suponer que las azul, naranja y verde de mi último gráfico van a volver a valores muy bajos rápidamente y al menos en lo que tenemos de historia de los mercados, cuando empieza a granizar no para de golpe en unos meses, pero veremos, el futuro no lo puede ver nadie, solo tenemos la estadística como herramienta para ayudarnos a comprender lo que observamos
Totalmente de acuerdo, no es una API profesional yahoo para nada, de hecho ninguna gratuita lo es, lo bueno de yfinance es su practicidad, este blog intenta difundir el uso de herramientas quant y sobre todo el uso de python de manera masiva, por lo que me apoyo en estas librerías para mostrarlo a todo publico, si hago algo mas profesional, sería muy denso de mostrar y al no ser gratuito dejaria a mucha gente afuera, es por eso que uso estas librerías, pero es cierto lo que dices, no son de fiar para hacer estudios profesionales, en tal caso recomiendo usar herramientas de data feed institucionales, pero bueno, es otro nivel ya.
#8
Cadenaperpetua
22/12/20 12:40
Muy buen articulo, solo matizaría que importar los datos de yahoo fincance, asi sin revisar nada no es buena idea. Mas que nada por que muchas veces esta cometiendo muchos errores, los he visto sobre todo en cambios de divisa, pero lo hace en todo.
Para muestra mismamente ayer en el SPY, los historicos dicen que el ayer llego a 378
Cuando realmente solo llego a 368, mirar aqui el rango del dia Estamos de acuerdo en que python es muy bonito, pero confiar ciegamente en las librerias en este caso Yfinance, puede traer disgustos. Tampoco me fio mucho de otras librerias, lo que vengo diciendo de cajas negras, por eso aunque mas costoso cuando juegas con tu dinero, merce programartelo todo de 0, pasando de librerias, o por lo menos testear de vez en cuando, de manera manual o programada, si las librerias hacen realmente lo que dicen hacer.
Tambien es buena idea dejar un ordenador (con una pi vale) todo el día encendido leyendo los datos del mercado y archivandolos en una base de datos, es una trabajo de años, pero segun veo necesario.
Entendido, yo durante un tiempo hacía algo parecido, luego me decante por solamente operar derivados, y decidí no tocar nunca más las acciones al contado, ni siquiera las opciones sobre acciones, si sobre índices. Ahora estamos dándole vueltas al svxy para cuando de entrada meterle algo a contado, poco. Suerte con tu estrategia!!
Me referia a que opero opciones sobre mis activos en cartera, eso es lo que opero, cuando veo que la volatilidad esta demasiado baja dentro de sus distribuciones y la IV de mis acciones es baja, compro coberturas (PUTs comprados de esas acciones en cartera) y tengo mas % en esas acciones. Cuando estamos en contexto de volatilidad alta recien entrando como ahora, lanzo cubierto mis posiciones de largo plazo (Calls vendidos) y sin tantas cobertura (se hacen mas caras) y disminuyo posicion de acciones en cartera.
Por ultimo cuando estamos en un escenario de VIX alto, pero regimen agotado (es decir ya mucho tiempo de alta volatilidad aflojando) vuelvo a reforzar posiciones de acciones, dejo de lanzar y espero que baje la volatilidad para retomar coberturas
Respecto al SVXY o cualquier etf contra el VIX, no lo he operado nunca ni en ETFs ni con sinteticos
¿opciones sobre el vix? o directamente opciones sobre acciones y/o índices?, y si, coincido contigo que un vix alto le cuesta trabajo bajar al siguiente nivel, y si no recuerdo mal (se me olvida siempre estas cosas y tengo que repasarlo), un vix alto va a tener los futuros en backardation, lo cual es complicado de gestionar. De hecho el contado está en 25 y recuerdo hace pocos años llegar a verlo en 11/12, y los futuros perfectamente ordenados en un contango de libro, y el lado corto ganando dinero a cascoporro, eso también. ¿has operado de alguna manera el svxy?, mucho estoy preguntado esta noche :-)
Yo no compraría un futuro del VIX ahora, de hecho nunca lo hice, opero opciones directamente pero via screeners de situaciones de volatilidad puntual en alguna opcion que me de buenos indicadores para lanzar cubierto o por coberturas.
En realidad lo que planteo del VIX es que es poco probable que baje de golpe, voy a terminar de aclarar los conceptos en la segunda parte, pero mi planteo es que una vez instalado un régimen de volatilidad alto, es muy dificil que se baje al régimen anterior de golpe, esto no quiere decir que el VIX vaya a subir, sino que se mantendrá oscilando en valores altos un largo período, en la proxima parte voy a mostrar distribuciones bimodales y se va a entender mejor el concepto (espero), esta parte era una introduccion al tema para no hacer un articulo tan largo luego
Comentas pues que comprarías el seguro. ¿es correcto?. Es decir que comprarías directamente el futuro del vix (el contado como sabemos no se puede operar, salvo error por mi parte), de manera que tu propuesta es comprar el futuro directamente. Que no digo que sea mala idea, pero lo pregunto. En ese caso hay que enlazar con la situación de contango y/o back que te puedas encontrar, ya que en uno de los casos, con el futuro comprado el tiempo va en tu contra, y los respectivos rolos, también. Lo cual te pueden matar, arruinar, literalmente. Si son para coberturas, tiene todo el sentido, pero si es para especular, creo que el dinero, en lo que hablamos del vix, está siempre en el lado corto, al fin y al cabo es como tener una opción vendida, que el factor tiempo lo vamos a tener de nuestra parte. Espero esa segunda parte, un saludo!!
Nuevo
#1
21/12/20 12:58
Muy buen artículo, espero con ansias la parte 2 para ver cómo se modela un swgarch con Python
