सैद्धांतिक विकल्प मूल्य बनाम बाजार मूल्य
एक को दूसरे के लिए गलत समझे बिना मॉडल आउटपुट, बाज़ार उद्धरण और निष्पादन योग्य भरण की तुलना करें
सीधा जवाब
एक मॉडल मूल्य मान्यताओं के तहत एक पूर्वानुमान है, लाइव निष्पादन योग्य नहीं। बाज़ार में बोली/मांग/आकार की बाधाएँ, घटना जोखिम और तरलता की स्थितियाँ हैं। एक अच्छा वर्कफ़्लो दोनों संख्याओं की तुलना समान परिदृश्य घड़ी से करता है।
सैद्धांतिक कीमत क्या जवाब देती है
एक सैद्धांतिक मूल्य उत्तर देता है: यदि हम एक विशिष्ट समय पर इनपुट के एक सेट को फ्रीज करते हैं, उस मॉडल में क्या प्रीमियम निहित है।
इनपुट में स्पॉट, स्ट्राइक, समाप्ति का समय, निहित अस्थिरता धारणा, शामिल हैं। दर, और लाभांश उपचार।
दो व्यापारी एक ही सेकंड में अलग-अलग इनपुट के साथ अलग-अलग मूल्य उत्पन्न कर सकते हैं।
इसलिए महत्वपूर्ण सवाल यह नहीं है कि "क्या बाज़ार ग़लत है," बल्कि "वास्तव में कौन सा परिदृश्य है।" आज की बाधाओं के अनुरूप?"
जहां बाजार मूल्य श्रृंखला में रहता है
बाज़ार भाव सक्रिय तरलता का दृश्यमान परिणाम है। बोली वह है जो खरीदार उस सटीक श्रृंखला के लिए पेश करता है। पूछें वही है जो विक्रेता अनुरोध करता है।
अंतिम व्यापार ऐतिहासिक निष्पादन साक्ष्य है, गारंटीकृत भरण बिंदु नहीं। मध्य उद्धरण स्थान का सारांश दे सकता है, लेकिन यह किसी भी ओर से प्रतिबद्धता नहीं है।
यदि तरलता कम है, तो आपकी मात्रा के लिए निष्पादन योग्य मूल्य दोनों की तुलना में बहुत खराब हो सकता है मध्य और सैद्धांतिक.
संख्यात्मक केस अध्ययन: जब मॉडल और बाज़ार असहमत हों तो क्या करें
अनुबंध: एबीसी 100सी, 30 दिन शेष, गुणक 100
मॉडल आउटपुट: 2.40, इसलिए सैद्धांतिक 240 है
पुस्तक उद्धरण: बोली 2.20, पूछें 2.80, प्रत्येक पक्ष पर 1 से अधिक लॉट नहीं दिखाया गया है
आप 2 अनुबंध खरीदने की योजना बना रहे हैं।
यदि बाज़ार की बोली 2.20/पूछने योग्य 2.80 है और माँगने पर केवल 1 लॉट है, सर्वोत्तम व्यावहारिक मार्ग है:
मान लें कि 2.80 और 3.00 पर भरता है: कुल भुगतान = 2.80 + 3.00 = 5.80, औसत 2.90, तो 290 प्रति 2 लॉट, 145 प्रत्येक
मॉडल गैप अब कहानी का केवल एक हिस्सा है। आपका निष्पादन जोखिम प्रसार, आकार और समय से परिभाषित होता है।
- यदि पूछने पर केवल 1 लॉट उपलब्ध है, तो 2.80 केवल एक लॉट भर सकता है
- शेष लॉट अधूरा रह सकता है या बाद में खराब कीमत पर भर सकता है
- मिश्रित लागत दूसरे भरण पर निर्भर करती है
पूर्वाग्रह के बिना मॉडल/बाज़ार अंतर का उपयोग कैसे करें
असहमति को डायग्नोस्टिक लूप के रूप में उपयोग करें:
- यदि मॉडल बाज़ार से ऊपर है: कम अस्थिरता, उधार, लाभांश, या पुरानी-इनपुट धारणाओं का परीक्षण करें - यदि मॉडल बाज़ार से नीचे है: परीक्षण में लघु निचोड़ जोखिम, उच्च अल्पकालिक अस्थिरता, या प्रतिबंधित विक्रय पक्ष की तरलता - दोनों मामलों में, जांचें कि क्या मॉडल टाइमस्टैम्प अभी भी प्रासंगिक है
यदि धारणाएँ भिन्न हों तो अंतर वैध हो सकता है। निष्पादन योग्य जाँचें आपकी दर्ज की गई धारणाओं से असहमत होने के बाद ही यह एक चेतावनी बन जाती है।
एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो जिसका आप पुन: उपयोग कर सकते हैं
1. मॉडल रन के लिए इनपुट और टाइमस्टैम्प लॉक करें 2. लाइव बोली/पूछें और अपनी मात्रा के बारे में गहराई पढ़ें 3. समान परिदृश्य मान्यताओं से ऑर्डर प्रकार और सीमा चुनें 4. निष्पादन के बाद परिदृश्य मानचित्र रिकॉर्ड करें: भरण, लागत और शेष जोखिम
इससे यह निष्कर्ष निकालने की आम जाल से बचा जा सकता है कि "यह सस्ता है" क्योंकि मॉडल आउटपुट कम है।
संबंधित जोखिम जांच
- विकल्प प्रीमियम समझाया गया प्रीमियम को इस प्रकार स्पष्ट करता है एक अनुबंध-स्तर की लागत - विकल्प बोली-पूछें प्रसार की व्याख्या दिखाता है कि समाप्ति और तरलता के साथ प्रसार की गुणवत्ता क्यों बदलती है - विकल्प ऑर्डर टिकट कैसे पढ़ें निष्पादन समय के लिए एक और पुष्टिकरण कोण देता है [!TRYMARK] सैद्धांतिक बनाम बाज़ार जांच बिंदु मॉडल इनपुट सेट, प्रसार, आकार और निष्पादन परिणाम को एक पथ में रखें। यदि किसी बड़ी घटना या सत्र परिवर्तन के कारण इनपुट पुराने हो गए हैं, तो पुनः व्यवस्थित करने से पहले पुनः चलाएँ
आम सवाल
मेरे मॉडल का मूल्य बाज़ार से कहीं अधिक क्यों है?
संभावित कारणों में पुराने इनपुट, अपेक्षित अस्थिरता बेमेल और आपके आकार में खराब तरलता शामिल हैं। पहले टाइमस्टैम्प जांचें, फिर प्रसार और गहराई की पुष्टि करें।
क्या दो मॉडलर दोनों "सही" हो सकते हैं?
हाँ। विभिन्न धारणाएँ, परंपराएँ और दरें एक ही अनुबंध के लिए अलग-अलग आउटपुट उत्पन्न कर सकती हैं। आउटपुट की तुलना करने से पहले मान्यताओं की तुलना करें।
क्या विस्तृत बोली-पूछ प्रसार हमेशा एक ख़राब प्रविष्टि है?
हमेशा नहीं। यह घटना जोखिम या कम तरलता को प्रतिबिंबित कर सकता है। अत्यावश्यक प्रविष्टियों के लिए यह वर्तमान बाजार की वास्तविकता हो सकती है, लेकिन रणनीति जोखिम को संभावित फिसलन को प्रतिबिंबित करना चाहिए।