Un tre

Mauro Cesa

Derivati

Derivati

L'artwork di The Dark Side of the Moon dei Pink Floyd è altrettanto celebrato quanto la musica dell'album. Un classico del design, raffigura un raggio bianco che brilla su un triangolo di vetro prima di diffrangersi nei colori costituenti dello spettro.

Ora Andrei Soklakov, responsabile dell’analisi quantitativa prime e delta-one per l’Asia-Pacifico presso la Citibank di Hong Kong, ha ideato quello che spera possa diventare il suo classico del design. E, come la copertina dell'opera magnum di Floyd, ha un triangolo al centro.

Nel 2008, Soklakov ha introdotto il concetto di derivati ​​informativi, con il quale intendeva migliorare la progettazione dei prodotti di volatilità aiutando gli strutturatori a personalizzare l'esposizione al rischio di volatilità. Gli è apparso chiaro che tutti i tipi di derivati ​​avrebbero potuto trarre vantaggio da un approccio progettuale altrettanto flessibile.

Sebbene il lavoro pubblicato negli anni successivi riguardasse la progettazione di prodotti di investimento, Soklakov ha ora esteso la sua teoria ai prodotti di copertura. Nel suo ultimo articolo, Geometria dell'informazione dei rischi e dei rendimenti, mostra come i derivati ​​possano essere visti da una nuova prospettiva e descrive la loro struttura di rischio come un triangolo.

Nel suo quadro di strutturazione dei derivati, l'informazione è l'asset sottostante del prodotto e assume la forma di distribuzioni di probabilità. Il valore di un prodotto dipenderà dalla differenza tra la distribuzione di probabilità implicita nel mercato e la distribuzione di probabilità basata sul punto di vista dell'investitore. Nel caso dei prodotti di copertura entra in gioco una distribuzione degli scenari che comprende fattori di rischio di mercato. Queste tre distribuzioni sono identificate da tre punti in uno spazio multidimensionale e quei tre punti formano un triangolo.

Le coordinate dei tre punti contengono le informazioni sulle tre distribuzioni di probabilità e ciascuna coordinata corrisponde a una statistica. Potrebbero indicare la media, la volatilità o i parametri della superficie di volatilità implicita. Questi punti sono, in un senso più algebrico, vettori di informazioni.

Tale rappresentazione è utile perché può essere gestita applicando la geometria dell’informazione, una branca della matematica sviluppata per analizzare le distribuzioni di probabilità e le loro relazioni, ad esempio misurando la loro distanza.

Gestire tutte le informazioni necessarie per progettare un prodotto in un semplice triangolo facilita la progettazione e, secondo Soklakov, consente un'allocazione ottimale delle risorse rispettando le opinioni dell'investitore. "Per come la vedo io, la finanza è tutta una questione di allocazione ottimale delle risorse", afferma. "I derivati ​​dell'informazione possono essere visti come il risultato di un'allocazione ottimale delle risorse nell'ambito di un singolo prodotto."

"È un lavoro intrigante", afferma Francois Buet-Golfouse, responsabile della scienza delle decisioni presso la divisione consumer britannica di JPMorgan Chase. "Non molte persone hanno provato a collegare la geometria dell'informazione e la finanza quantistica. La parte difficile è identificare la corretta struttura dei payoff, condizionata alle esigenze e alle preferenze del cliente. Ma una volta ottenuta, questo approccio ci consente di elaborare una struttura derivata che replica Esso."

Un cliente potrebbe, ad esempio, esprimere una visione positiva su un particolare asset e credere che la volatilità diminuirà. Vuole quindi una posizione lunga sull'asset e una posizione corta sulla volatilità. Questo cliente potrebbe anche essere un fondo pensione a cui viene richiesto di limitare la propria esposizione aggiungendo alla struttura una funzionalità di protezione del capitale. La prima idea che uno strutturatore tipicamente verrebbe in questo caso sarebbe un'opzione call. Tuttavia, questo tipo di opzione sarebbe una volatilità lunga, mentre il cliente vorrebbe una volatilità corta.

Il framework di Soklakov consente a uno strutturatore di costruire un prodotto ipotetico basato, in parte, sul punto di vista del cliente, ma incorporando anche la visione del mercato derivata da dati osservabili. Il framework fornisce gli strumenti per combinare le tre distribuzioni di probabilità e tradurle in una funzione di payoff che includa i requisiti del cliente. Nell’esempio sopra, la funzione di payoff verrebbe replicata con un paniere di call e put vanilla, che potrebbero essere raggruppati in un unico prodotto.