Trang này được dịch tự động. Bản gốc tiếng Anh là phiên bản chính thức. Đọc bằng tiếng Anh →
Chuyển đến nội dung chính

Stochastic Local Vol (SLV)

SLV là mô hình mà hầu hết các desk giao dịch thực tế đang sử dụng. Nó pha trộn local vol (biến động cục bộ) và stochastic vol (biến động ngẫu nhiên). Riêng từng mô hình đều không đủ tốt cho giao dịch thực. Mục tiêu: một bề mặt biến động vừa khớp với thị trường hôm nay vừa dịch chuyển một cách thực tế.

💡
Local vol khớp hôm nay; stochastic vol dịch chuyển đúng; SLV làm được cả hai

Local vol khớp hoàn hảo smile hôm nay nhưng sai về động thái (smile dịch chuyển quá nhiều theo giá spot). Stochastic vol đúng về động thái nhưng sai về smile (không đủ skew). SLV pha trộn cả hai.

Xem quá trình pha trộn​

Kéo thanh trượt giữa local vol thuần và stochastic vol thuần.

Demo pha trộn SLV

Pha trộn cân bằng. Đây là cấu hình mà hầu hết các bàn giao dịch thực tế đang dùng. Kết hợp ưu điểm của cả hai.
31%38%45%758595ATM105115125Giá thực hiệnBiến động ngụ ý (%)Kết hợp SLVBiến động cục bộBiến động ngẫu nhiên
Tỷ lệ pha trộn0.50
0 = Biến động cục bộ thuần túy50% Local / 50% Stochastic1 = Biến động ngẫu nhiên thuần túy

Đường SLV màu xanh lá pha trộn giữa smile biến động cục bộ màu cam và smile biến động ngẫu nhiên màu xanh dương. Hầu hết các bàn giao dịch vận hành gần mức 50/50.

Bạn đang xem gì​

  • Đường đứt nét màu cam (local vol): Smile local vol Dupire. Hình dạng dốc, thực tế, khớp hoàn hảo với thị trường hôm nay. Nhưng nó ngụ ý rằng smile gần như không dịch chuyển khi giá spot thay đổi, điều này là sai.
  • Đường đứt nét màu xanh dương (stochastic vol): Một smile kiểu Heston. Mượt hơn, ít skew hơn. Nó dự đoán tốt sự dịch chuyển của smile, nhưng tự nó không thể khớp với hình dạng thị trường hiện tại.
  • Đường liền màu xanh lá (SLV pha trộn): Mô hình dùng trong thực tế. Một tổ hợp có trọng số của cả hai. Ở tỷ lệ 50/50, bạn có một smile vừa khớp với thị trường hôm nay vừa dịch chuyển thực tế.

Tại sao không chỉ dùng một mô hình?​

Mô hình
Khớp hôm nay?
Động thái đúng?
Sẵn sàng cho thực tế?
Local vol (Dupire)
Hoàn hảo
Sai
Hiếm khi dùng riêng
Stochastic vol (Heston)
Xấp xỉ
Tốt
Đôi khi
SLV (pha trộn)
Hoàn hảo
Tốt
Có

Cơ chế pha trộn​

Lấy một mô hình stochastic vol (như Heston) và nhân biến động ngụ ý của nó với một hàm đòn bẩy (leverage function) được suy ra từ local vol. Hàm đòn bẩy là tỷ số giúp mô hình pha trộn khớp chính xác với thị trường hôm nay.

  • Tỷ lệ pha trộn gần 0 (thiên về local vol): Hàm đòn bẩy gánh phần lớn công việc. Smile khớp hoàn hảo nhưng dịch chuyển không thực tế.
  • Tỷ lệ pha trộn gần 1 (thiên về stochastic vol): Hàm đòn bẩy gần như phẳng (xấp xỉ 1 ở mọi nơi). Smile có thể không khớp hoàn hảo, nhưng động thái thực tế.
  • Tỷ lệ pha trộn khoảng 0.5: Điểm cân bằng mà hầu hết các desk nhắm tới. Khớp tốt, động thái tốt.
ℹ️
Hàm đòn bẩy đảm nhận việc hiệu chỉnh

Hàm đòn bẩy L(S,t)L(S, t) hấp thụ mọi thứ mà thành phần stochastic vol không giải thích được. Hàm đòn bẩy phẳng nghĩa là stochastic vol đang làm toàn bộ công việc. Biến thiên mạnh nghĩa là local vol đang làm toàn bộ công việc. Trong thực tế, bạn muốn nó biến thiên nhẹ quanh vùng ATM, nghĩa là tỷ lệ pha trộn đang cân bằng.

Khi nào tỷ lệ pha trộn quan trọng?​

Với quyền chọn vanilla kiểu châu Âu, nó gần như không quan trọng: mọi tỷ lệ pha trộn khớp với smile hôm nay đều cho cùng một giá. Tỷ lệ pha trộn quan trọng với sản phẩm phụ thuộc đường đi (path-dependent), nơi động thái của smile ảnh hưởng đến giá. Các lệnh hedge delta và vega có thể khác biệt đáng kể giữa các tỷ lệ pha trộn đối với sản phẩm exotic.

Sản phẩm
Độ nhạy với tỷ lệ pha trộn
Lý do
Vanilla kiểu châu Âu
Không có
Giá chỉ phụ thuộc vào smile hôm nay, điều mà mọi tỷ lệ pha trộn đều tái tạo được
Quyền chọn rào cản (barrier)
Cao
Xác suất chạm rào phụ thuộc vào cách smile dịch chuyển theo giá spot
Cliquet / accumulator
Rất cao
Quyền chọn khởi đầu kỳ hạn (forward-starting) là đặt cược thuần túy vào động thái của smile
Kiểu Mỹ / Bermuda
Trung bình
Quyết định thực hiện sớm phụ thuộc vào hình dạng smile trong tương lai

Điểm mạnh và hạn chế​

Điểm mạnh
Ý nghĩa với bạn
Khớp chính xác thị trường hôm nay
Hàm đòn bẩy đảm bảo hiệu chỉnh hoàn hảo với toàn bộ giá quyền chọn quan sát được.
Động thái thực tế
Thành phần stochastic vol đảm bảo smile dịch chuyển phù hợp với hành vi lịch sử.
Có thể tinh chỉnh
Tỷ lệ pha trộn cho bạn một núm điều chỉnh giữa chất lượng khớp và tính thực tế của động thái.
Tiêu chuẩn ngành
Đây là mô hình mà Goldman, JPM và hầu hết các desk hàng đầu dùng để định giá exotic.
Hạn chế
Ý nghĩa với bạn
Tốn kém về tính toán
Hiệu chỉnh hàm đòn bẩy cần bộ giải Monte Carlo hoặc PDE. Không chạy theo thời gian thực.
Tỷ lệ pha trộn là một lựa chọn
Không có tỷ lệ pha trộn nào là đúng tuyệt đối. Bạn chọn nó dựa trên hiệu quả hedge hoặc phân bổ P&L của sản phẩm exotic.
Hàm đòn bẩy có thể nhiễu
Với dữ liệu thị trường thưa (như crypto), hàm đòn bẩy có thể không ổn định ở hai cánh, đặc biệt là xa vùng ATM.
Khó hedge tỷ lệ pha trộn
Bạn không thể trực tiếp quan sát hay giao dịch tỷ lệ pha trộn. Đó là một giả định của mô hình.
💡
Bắt buộc cho exotic, thừa thãi cho vanilla

Khi định giá hoặc hedge quyền chọn rào cản, cliquet, autocallable, SLV là mô hình tối thiểu khả dụng. Với quyền chọn vanilla, hãy dùng SVI hoặc SABR. Hành vi cấu trúc kỳ hạn đến từ thành phần stochastic vol.

Công cụ khám phá phương trình​

Chuyển đổi giữa biến động ngụ ý, tổng phương sai, log-moneyness và giá quyền chọn.

Trình khám phá phương trình

w = σ2 × Ttotal variance = IV2 × time
%
Mức biến động ngụ ý
ngày
Số ngày dương lịch đến đáo hạn
Phương sai tổng (w)
0.022225
Phương sai theo năm (σ²)
0.2704
IV tính ngược lại
52.00%
Phương sai tổng là đại lượng mà SVI và các mô hình khác khớp (fit). Nó tăng theo thời gian, nên vol 50% trong 30 ngày có phương sai tổng nhỏ hơn vol 50% trong 90 ngày.

Kiểm tra hiểu biết của bạn trước khi tiếp tục.

Q: Tại sao riêng local vol không thể tạo ra động thái smile thực tế?
Q: Hàm đòn bẩy làm gì trong SLV?
Q: Với quyền chọn vanilla kiểu châu Âu, tỷ lệ pha trộn có quan trọng không?

💡 Mẹo: Hãy thử trả lời từng câu hỏi trước khi xem đáp án.

Xây dựng trực giác toán học​

Học SLV từ đầuBài học tương tác · không cần kiến thức nền

Bài học này giải thích vì sao local vol và stochastic vol đều thất bại khi đứng riêng, sau đó cho thấy cách hàm đòn bẩy pha trộn chúng thành mô hình thực tế mà nhiều desk exotic đang sử dụng.


Xem thêm: