Dispersion trading: hedge ratio, rebalancing और risk checks
Index और component volatility legs का आकार तय करना, vega और variance exposure मिलाना और correlation तथा liquidity shocks stress-test करना सीखें
सीधा जवाब
Dispersion trading index की volatility exposure और उसके component basket की volatility exposure को compare करता है। असली चुनौती long और short leg चुनना नहीं, बल्कि weight, maturity, Greeks, rebalancing और correlation तथा liquidity shock संभालना है। यह educational risk map है, trading recommendation नहीं।
यह लेख क्या अलग करता है
Implied correlation और dispersion trading बताता है कि index variance में component variance और covariance क्यों होते हैं। यह लेख implementation पर है: vega या variance notional hedge ratio, contract count की सीमा, vega match के बाद delta gamma skew और event risk, तथा rebalancing rules।
Variance relation से शुरू करें
Index weight wᵢ, component variance σᵢ² और pairwise correlation ρᵢⱼ के लिए:
σ_index² = Σ(wᵢ²σᵢ²) + ΣΣ(wᵢwⱼρᵢⱼσᵢσⱼ)
Cross terms co-movement दिखाते हैं। इसलिए contracts या notional मिलाने से exposure अपने-आप neutral नहीं होता। पहले तय करें कि variance notional, vega, expected move, premium या कौन-सा measure match करना है।
Ratio से पहले उद्देश्य तय करें
Vega ratio का छोटा उदाहरण
Index leg का one-volatility-point absolute vega −120,000 डॉलर और component basket का +30,000 डॉलर per unit मानें।
Index hedge ratio = 120,000 ÷ 30,000 = 4 basket units
यह उसी snapshot का vega offset करता है, variance या delta neutral और event-safe नहीं बनाता। Price, volatility, remaining time या constituents बदलें तो फिर गणना करें।
Convenience नहीं, exposure से basket बनाएं
Index methodology और weights, included/omitted names, residual, expirations, strikes, exercise और settlement, price-volatility-dividend-borrow timestamps, liquidity limits और per-name size दर्ज करें। Liquid names की basket intended index variance को represent न करे तो residual risk है।
Vega match के बाद भी hedge बाकी है
Delta, beta, अलग strikes और maturities का gamma, theta, skew, volga, dividend, borrow, earnings, macro events और sector concentration देखें। किसी एक stock की earnings volatility बढ़ा सकती है जबकि index leg अलग चले। Parallel volatility hedge jump, skew या correlation shock neutral नहीं करता।
Rebalancing rule को mechanical बनाएं
Trigger measure, absolute और percentage threshold, minimum liquidity, maximum cost, schedule या event timing, dividend, roll, corporate action और missing quote का treatment पहले तय करें। बहुत बार rebalancing spread और commission बनता है; देर से weight और volatility surface बदलती रहती है।
Correlation regime को stress करें
Index और component volatility साथ बढ़ना, correlation बढ़ना, कुछ नामों के बड़े gaps, index skew का steep होना, किसी नाम का non-tradable होना और short leg बंद करने में कठिनाई के साथ spread बढ़ना test करें। Synchronized selloff दोनों volatility और correlation बढ़ा सकता है।
TryMark record
Index, components, weights, contracts, Greeks, ratio calculation, quote time, thresholds, event calendar, roll plan, stress results, fills, funding, borrow, hedges और P&L attribution रखें।
यह guide dispersion mechanics के लिए है, correlation forecast या profit guarantee नहीं। Option vega, option gamma और bid-ask spread देखें।
आम सवाल
Dispersion hedge ratio क्या है
किसी घोषित उद्देश्य जैसे vega या variance notional के लिए index volatility leg और component basket का scale ratio। Universal ratio नहीं होता।
क्या long dispersion हमेशा short correlation है
Simple construction में अक्सर ऐसा exposure होता है, लेकिन Greeks, events, weights, skew, jumps, rebalancing और execution इसे एक-factor bet नहीं रहने देते।
Contract count match क्यों नहीं करते
Multiplier, price, vega, maturity, strike, liquidity और settlement अलग होते हैं। बराबर count में बड़ा mismatch रह सकता है।
Basket कितनी बार rebalance करें
Universal schedule नहीं। Objective, liquidity, events, index changes और acceptable tracking error के अनुसार threshold और cost rule बनाएं।
Component volatility बढ़े फिर भी नुकसान हो सकता है
हाँ। Synchronized selloff index volatility और correlation बढ़ा सकता है, और short leg, skew, hedge cost तथा liquidity component gain से अधिक असर डाल सकते हैं।
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A risk-neutral price of average co-movement inferred from index and component option variances; it is not a guaranteed forecast of future realized correlation.
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