Blog déménagé
Le site de WordPress n’offre pas assez d’options donc j’ai déplacé le tout à quelque part d’autre:
Vous pouvez y accéder ici: http://options.temis.qc.ca
Comment régler une crise du crédit selon Obama
Comment régler une crise du crédit selon Obama
C’est fou comment les idées de grandeur monte à la tête des politiciens parfois.
Même si le socialisme a prouvé qu’il avait tort et même si la théorie de Keynes a prouvé qu’elle avait tort (voir, Grand Dépression, la Grande-Bretagne avant Thatcher et le Japon des années 90), le powertrip des politiciens est toujours présent. Quoi de mieux que de se faire du capital politique avec l’argent des contribuables.
Pourtant, c’est tellement évident: on ne peut créer de richesse en prenant une piasse dans la poche de quelqu’un et en la mettant dans la poche de quelqu’un d’autre. La piasse vaut encore une piasse. Sauf qu’elle n’est plus dans la poche de celui qui a travaillé pour mais dans celui qui a créé le problème en partant. Très belle façon d’arranger les choses !
La solution d’Obama à la crise du crédit: faire encore plus de crédit. Creuser un gros trou et payer ceux qui ont créé la crise avec l’argent des payeurs de taxes pour les enterrer bien comme faut. On a pas bien mieux ici… Même Harper a délaissé sa maîtrise en économie pour garder le pouvoir en nous annonçant un beau déficit de 30 milliards et un bailout des banques (passé inaperçu) de 75 milliards. La dette est présentement à 14% de plus que l’année passée. En quelques mois. Maudite politique…
Le commentateur John Stossel explique bien l’absurde de la situation. À voir.
L’implied volatility en chiffre et graphique
L’implied volatility en chiffres et graphique
Je me suis encore une fois amusé avec MathCAD. Ici, j’explique vite fait ce qu’est la volatilité. En gros, plus la volatilité est grande, plus le titre bouge. L’historical volatility calcule la volatilité du passé. Habituellement les 30 derniers jours. L’implied volatility calcule la volatilité à un moment précis et nous donne une bonne approximation de la tendance du titre dans le future.
Exemple: si l’implied volatility est semblable à l’historical volatility, on peut s’attendre à ce que le titre bouge de la même manière que dans le dernier mois. Le contraire est aussi vrai.
On calcule l’implied volatilité avec la même formule que pour calculer le prix théorique d’une option. C’est juste qu’à la place de cherche un prix correspondant à une tel volatilité (écart-type), on cherche la volatilité qui correspond à un tel prix. J’ai trouvé cette formule-ci dans la page Excel de Option Trading Tips. Elle cherche à “tâton” en fait. Tant que ça fonctionne…
Comme la matrice “Prix” l’indique, c’est une matrice des prix. Dans la colonne de gauche c’est le prix de l’option et la colonne de droite le prix de l’action. Dans la matrice “ImpData” on retrouve l’implied volatility et le graphique représente ces volatilités dans le temps. À première vu, l’IV est assez “stable” mais joue quand même entre 3-4 points. L’action réagit pas mal de la même manière. Donc, on s’attend que l’action continue à jouer dans ces eaux là (88-92). Les 2 jours suivants ces données, l’action a terminé à 90.80 et 90.30. Ca a de l’allure comme on dit.
Il parraît que c’est très important de bien comprendre l’IV. Surtout lorsqu’on veut établir une stratégie et qu’on veut déterminer ce que le titre va faire. L’IV sert puisqu’elle se base sur l’option qui est un produit dérivé de l’action et qui représente le futur. Plus l’IV est haute, plus on doit s’attendre à voir le titre bouger. Il faut se dire qu’il y a toujours des petits malins qui savent un peu d’avance des nouvelles et ça avait tendance à faire augmenter les options. Ainsi, grande IV = titre plus cher car plus on croit que le titre va monter, plus on va l’acheter.
Fun noir avec la Formule Black-Scholes et l’écart-type
Fun noir avec la Formule Black-Scholes et l’écart-type
Des petits bonjours des noms de Fischer Black et Myron Scholes ont inventé cette formule là en 1973 dans leur thèse “The Pricing of Options and Corporate Liabilities.” Ils voulaient prouver que le prix des options était lié implicitement au prix des actions correspondantes.
Bien, ils sembleraient qu’ils aillent trouvé quelque chose là car ils ont gagné un prix Nobel pour ça. Mais le problème, c’est que tout le monde (ou presque) utilise cette formule là maintenant. Alors, est-ce que c’est la formule qui fonctionne ou c’est parce que tout le monde l’utilise qu’elle fonctionne ? Bon, ca va faire la philosophie.
J’avais bien de la misère à tout mettre ça ensemble cette formule là. Après avoir fouiller un peu partout, j’ai rassemblé le tout et j’ai tenté de la reproduire, ce qui a fonctionné. Alors voici:
Tout ces valeurs sont des valeurs théoriques. Ca donne par contre une bonne idée du prix des options basé sur plusieurs variables. Ce qui m’a le plus compliqué la vie, c’était comment exprimer l’écart-type. En fait, quel écart-type fallait-il prendre ? Alors, j’ai trouvé la réponse: c’est l’écart-type des mouvements en pourcentage annualisés. Quoicé ca mange en hiver ca ?

Pour bien cercer ce qu’est l’écart-type, voici un petit dessin. L’abcisse correspond à la valeur des éléments de l’échantillion et l’ordonnée est le nombre d’éléments pour chaque valeur. Le milieu du graphique représente la moyenne. Les valeurs sont normalement distribuées autour de la moyenne. Plus on s’en éloigne, moins il y a d’éléments. L’écart-type est une valeur ayant comme symbole ‘sigma’. C’est une distance de chaque côté de la moyenne. Ce qui est intéressant, c’est que les pourcentages sont toujours les mêmes. Ainsi, dans le rayon ‘sigma’ autour de la moyenne, il y a 68% des valeurs incluses. À deux fois ‘sigma’, il y en a 95%. Et à 3 fois ‘sigma’, c’est presque la totalité: 99+%.
La plupart des programmes et des calculatrices scientifiques ont la fonction “stdev” qui correspond à l’écart-type. Ci-haut, je l’ai fait au complet sans passer par la fonction. Les prix ne sont pas là mais c’est une liste des 30 derniers prix quotidiens de GLD. Bien sûr, puisque ce sont des prix relatifs, ce sont tous des pourcentages. On voit alors que l’écart-type des 30 derniers jours est 28.092%. C’est ce qu’on appelle “historical volatility“. Fait à noter: l’écart-type est la racine carrée de la variance. Le temps est proportionnel à la variance donc l’écart-type est proportionnel à la racine carrée du temps. Puisque la formule Black-Scholes s’attend à un écart-type annualisé, je multiplie par la racine de 252 jours qui est environ le nombre de jour que la bourse est ouverte par année.
Depuis la dernière mise à jour, disons que ça n’allait pas trop bien. Le titre stagnait et glissait tranquillement. En plus, horreur ce matin: le titre se retrouvait au prix d’exercice. Dans le cas de ma stratégie c’est l’endroit où je ne devais pas être. Le call option était descendu à près d’un dollar (prix d’achat de 2.15$). Ca n’allait pas bien du tout.
Avec mes
Je me suis toujours intéressé à la bourse. Bien sûr, il y a le côté “argent” mais c’est surtout le côté mathématique et logique qui m’intéresse. Je suis comme ça moi. J’aime bien ça m’inventer des choses quand je m’endors pas et m’imaginer des matrices vectorielles ou un train qui va à près de la vitesse de la lumière avec quelqu’un qui cligne de l’oeil dedans. J’ai 





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