El otro día hablé de Taylor para aproximar variaciones en el precio de un bono. Sin embargo, hay algo mucho más interesante: las variaciones en el precio de una opción.

Las opciones son derivados NO lineales. Eso nos da un juego brutal. Ese juego son las griegas. Image
Recuerdo mi primera entrevista de trabajo. Me preguntaron por opciones. Yo las había dado en la carrera. Ciertas cosillas muy introductorias. En ese momento me preguntaron por las griegas. Dije: ¿eso qué es? En verdad, las griegas son la clave de las opciones. Sin saber
manejarlas bien, no sabes opciones. Lisa y llanamente. Los grafiquitos de payoff de una call y una put están bien, pero no te sirven ni para empezar. Porque al final el problema que se esconde en el mundo de las opciones es que la no linealidad nos fuerza a hacer análisis de
sensibilidades mucho más complejos. El trading de opciones es el trading más complejo que hay con mucha diferencia. Yo reconozco que es la parte que más me gusta de las finanzas. Con diferencia. Dedicaré algunos hilos a opciones, pero por atacar el asunto sucintamente: ¿qué
son las griegas? El problema de la aproximación de las variaciones en el precio de un bono es un problema relativamente sencillo. Estamos aproximando una función de una variable (la TIR del bono). Es un polinomio de Taylor al uso, en una variable. Image
Con las opciones la cosa se complica. El precio de una opción depende de muchos parámetros (el precio del activo subyacente, el tipo de interés, la volatilidad, el tiempo a expiry...), por lo que tenemos que meternos en análisis de sensibilidad con derivadas parciales. Es decir,
un polinomio de Taylor en varias variables. En un polinomio de Taylor en varias variables aparecen primero las parciales de primer orden, después las parciales de segundo orden y las cruzadas. Y así hasta que queramos cortar. Pues en opciones cortamos en las de segundo orden. Image
Y cada derivada parcial tiene nombre. Ese nombre es el nombre de una letra griega. Las griegas son las parciales de la opción (valorada en un marco Black) respecto a sus distintos parámetros. Las más importantes: delta, gamma, vega, rho, vanna y volga. Y son unas capullas.
Cada una va por su lado. Si queremos cubrir el riesgo en una cartera con opciones tendremos que cubrir todas las griegas relevantes. Al mismo tiempo. Con las opciones no basta cubrir una vez y me olvido (hedging estático). Hay que cubrir muchas y repetidas veces (hedging
dinámico). Y muchas coberturas tratan de parchear tramos no lineales con linealidades, como es el caso de la cobertura en delta, la más importante que hay. La idea es un poco esta del dibujo (sí, no soy Picasso, lo sé). Image
Aquí tenéis otro mundo al que os podéis dedicar los que os gustan las finanzas. Tenéis desde las opciones más vanilla (más estándar) hasta las más exóticas. Y en este mundo hay que ir bien fuerte en mates.

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May 3
Ayer leí un breve artículo "How options implied probabilities are calculated" de Morgan Stanley. Interesantísimo, porque habla de cómo sacar de los precios de las opciones las probabilidades implícitas. Con butterfly spreads.

Me voy a animar y lo voy a hacer yo. Image
No está muy explicado, y la verdad es que me parece una pena. Es chulísimo. A mí, que vengo del mundo de la probabilidad y de la estadística, la idea me suena y bastante a la estimación de densidades kernel.

Pero aquí la idea es mucho más sencilla y accesible. Voy a explicarla.
Pondré cosas matemáticas, evidentemente, pero todo lo explicaré de palabra. Así que espero que lo podáis seguir perfectamente. Básicamente la problemática es, a partir de opciones cotizadas, digamos calls, conseguir cierto juego de probabilidades. ¿Qué probabilidades?
Read 20 tweets
May 3
Alguno me ha contestado al tweet sobre Meloni: vale, pues dadle trabajo a todo el mundo. Joder, es que este es el problema. Esta mentalidad.

Una buena política no busca trabajos, una buena política facilita un entorno empresarial dinámico y atractivo para crear empleo. Una
buena política facilita un sistema educativo de calidad (y sí, perfectamente puede ser público, me remito al ejemplo de universidades como la Carlos III) que cree un buen capital humano que tenga poder de negociación para buscar trabajo bien remunerado.
Y si el empresario se pasa un pelo, que pueda enviarlo a tomar por culo, pues con su formación podría encontrar en muchos otros sitios. Una buena política facilita, no crea trabajos. A no ser que los cree a costa del erario público, evidentemente. Nadie va a llamar a vuestra
Read 7 tweets
May 2
Los derivados presentan por lo general un elevado riesgo de crédito, en especial por el alto grado de apalancamiento permitido. Uno puede entrar a un contrato de futuros depositando solamente unos pequeños márgenes.

Hubo que encontrar una solución: los mercados organizados. Image
El riesgo de crédito en el caso de los derivados suele conocerse por el nombre de riesgo de contrapartida y consiste simplemente en que tu contraparte no satisfaga sus obligaciones. Para mitigarlo, se han arbitrado mecanismos, tanto a través de los mercados organizados como a
través de los mercados más "informales", los mercados OTC (Over The Counter). Los mercados organizados de futuros (el MEFF en España, el LIFFE en Londres, el TIFFE en Tokio...) pivotan sobre una institución central, una institución que se encarga de ejercer de intermediaria
Read 11 tweets
May 1
Hoy voy a escribir sobre un asunto que hace tiempo que quería tratar. A no ser que estudiéis filología, este tema os interesa, pues casi todos, desde los físicos hasta los economistas, los usan para sus quehaceres diarios.

¿Qué son y para qué sirven los modelos matemáticos? Image
Empezamos el hilo con un disclaimer: las matemáticas no son ni la varita de Dumbledore ni una bola de cristal. Un matemático o cualquiera que use matemáticas no es un brujo ni ve el futuro jugando a las cartas. Si eso fuera así, todo el mundo estudiaría matemáticas, y con razón.
Las matemáticas son una forma de pensamiento estructurado fundado en una mezcla de lógica e intuiciones empíricas. Sí, lo segundo también. Sé que algunos filósofos no estarían de acuerdo conmigo, pero las matemáticas NO son lógica. Son la ciencia más próxima que hay a la lógica,
Read 27 tweets
Apr 30
Aquí Fabozzi definiendo el riesgo de liquidez como la magnitud del spread entre el bid y el ask. Dicho de otra forma, el problema de riesgo de liquidez en finanzas se traduce en malvender un activo porque no encuentras una buena contraparte. Image
Esto es interesante, porque el significado de liquidez es algo distinto al más puramente contable. Cuando uno habla de liquidez en un ámbito no financiero se refiere más a que no tiene suficiente tiempo de liquidar sus activos para hacer frente a un compromiso de pago.
En finanzas, los problemas de liquidez se dan cuando los mercados no son lo suficientemente profundos, cuando falten market makers que siempre te ofrezcan una horquilla bid - ask razonable para comprar y vender a cambio de una comisión. De hecho, en riesgos a veces se hace lo
Read 4 tweets
Apr 30
He comentado por aquí bastantes veces que el riesgo de mercado fue el que hizo quebrar a SVB. En concreto, el riesgo de tipos de interés en la cartera de bonos.

Por Taylor, las variaciones en el precio de un bono pueden descomponerse así. Hay un elemento (el de primer orden) Image
que recoge la primera derivada del bono respecto a la TIR o tasa interna de retorno. Ahí aparece que es la duración modificada, pero para que sea la duración modificada faltaría el valor del bono multiplicando. Pero bueno, la idea es que es la sensibilidad a los tipos de
interés. Además, la duración recoge una idea bastante intuitiva: se trataría de una especie de punto de equilibrio de los flujos del bono. Pensad que el bono paga cupones y al final para el cupón más el nominal. El punto de equilibrio estará cerca del vencimiento, pero no tiene
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