主要的问题是:
1 同花顺的期权价值是怎么算的?
2 可转债的期权价值逻辑上应该怎么算?或者说 用什么思路,什么模型去考虑?
注: 同行业对比法的就算了,包括评级对比,个人感觉有点“东施效颦”的感觉,当然对于写公众号的老师肯定够了
问题的起因:
接触可转债到现在快3年了,结果今天在看龙红亮的《债券投资实战》可转债&可交债部分给我整不会了。里面提到用蒙特卡洛模拟定价估值,然后有一张数据可视化图作为展示。
里面提到对“美式期权”进行定价,这意思就是说是可转债发行后6个月开始,到赎回前一直可以转股的这个“看涨期权”权力定价。
看到这里我就想不明白了,我之前理解的都是 可转债价值=纯债价值+期权价值。但是好像不准确,应该进行修正。查阅了下资料,大致得到下面的结论。
我的看法
当转股价值大于纯债价值时,可转债按照 期权价值(转股价值+时间价值)定价;当转股价值小于纯债价值时,可转债按照 纯债价值+虚值看涨期权价值定价。
这样来看的话,(如果不考虑正股出现流动性问题,或者专门做转债投机的资金玩法),溢价率应该一直存在:低价债价格相对纯债价值的溢价率是给虚值看涨期权(只有时间价值)的,高价债的溢价率是给期权价值中除了转股价值(内在价值)外的时间价值的。
问题来源
然后,我打开同花顺一看,就给我整不会了。。。。以小猪债为例
红框内三个数,我加减都得不到目前的转债价。。。
再以隔膜债观察一下
发现纯债价值+期权价值勉强等于转股价值。这个期权价值怎么能比转股价值还要小呢??
所以同花顺的数据到底怎么算的,或者说,可转债应该如何用期权模型定价?
我感觉我表述也不是很通顺...各位老师能看懂的话,希望能指点一二,感谢
7.10更新,感觉这个问题我搞懂了,谢谢老师们。
华泰固收那三个方法我也放上来吧,虽说没啥用,但是多了解一点总是好的。就比如说,”怎么定出精准的错误价格“,好歹有个方法,哈哈。
这个答案好,干净又卫生,已打赏。首先bs和二叉树本质是一回事,lsm没了解过但是看主贴图片的介绍,应该也是一码事。
想追问一下:程序跑下来,期权隐含波动率对投资转债有显著性意义吗?
因为我今天学习了一套华泰证券转债投资方法论,里面讲了三个可以量化的分析思路:1 BS模型 2 二叉树 3 LSM模型-蒙特卡洛模拟,然后主讲人点评了一句,“都没啥用”。哈哈
其次这个“都没啥用”我觉得更多是指绝对定价,精确的定价到几分钱没有什么实际意义,更多的用处是拿模型来判断现价到底偏离了合理价格多少。
再次就拿bsm说,用这个玩意赚钱最核心的地方在于imp vol和real vol的关系,简单拿rv当做iv套进去算出来个价格一定是错的,都不用说正态分布的问题。
至于iv怎么定,我觉得不如做个情景假设,尽可能取对自己不利的iv。
结论:目前转债价格基本合理,没有高估也没低估。
没啥用。我也用python写代码测过用隐含波动率作为单因子的投资收益,具体数值记不住了,反正不显著,不如双低和低溢价。那是因为你没考虑已实现波动率,否则这个因子单调性,稳定性和收益率都强于双低和低溢价,并且相关性不那么高
摘取论坛里都有的相关主帖的话
相较于转股溢价率、纯债溢价率等简单估值指标,隐含波动率不受平价、债底和正股价格相对高低的影响,这一特点使隐含波动率成为反映转债估值相对高低的有效指标。就像期权里单看隐波率没多大用,但看隐波率差就有用了,并且隐含波动率计算本来就要算强赎,所以简单BS模型算隐含波动率甚至不考虑已实现波动率不行,不是指标不行,是自以为是的人算的不行,否认错了
隐含波动率反映的是市场对近期股票波动率的预期,隐含波动率减去正股的已实现波动率,就能获得市场对于转债期权价值的预期因子,原文中将该因子命名为隐含波动率低估值因子。
隐含波动率低估值因子 = 可转债期权隐含波动率-正股60天年化波动率
该因子越低的转债越能获得超额收益,按文中给出的10天调仓的年化收益为43.69%。
从我实现策略后情况来看,用这个因子选出的可转债属于弹性比较好的,不在双低或者溢价偏离的组合里,最近涨幅比较多的可转债都曾经在组合里出现,从进攻性的角度来说要好于只按低转股溢价率选出的可转债。
看到就连这里还算是可转债投资者里有动脑的很多人(股吧里的人连期权价值是啥都没知道的),连同花顺都有的数据都不重视(就像瞧不起看新闻之后去抄巴菲特作业,把自己挑挑拣拣没抄到位才错说是自己抄了才错),反而盲信这种说起来一套一套,实则和事实彻底相反相矛盾的东西(类似A股把茅台这种高估成长股说成价值投资,把炒壳这种格雷厄姆派价值投资说成不是价值投资,瞧不起光看市盈率市净率买银行保险煤炭有色)我就放心了,这中国的可转债市场还是没被玩烂,还是有很多盲从洗脑大V的人的,镰韭比够好,比股票市场强,股票市场好歹有些人会看炒股软件里摆在最显眼地方的最基本指标
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B-S就是目前计算期权价值的权威算法,财报中期权和可转债成本是根据它算的。我没有完全搞懂,也没有算过,太复杂。看说明,它有很多假设。那么在一些情况下不适用。
A股的可转债变数比较多,主要有以下几种:
下调转股价
回售
强赎,时间就变化了
特别是下调转股价,可以说是可转债强于正股的利器,对可转债的价值提升非常大。但是B-S公司算不了这个,因为变数太多,调不调?什么时候下调?调到多少?
总结:
可转债价值=纯债价值+正股的期权价值+下调转股价价值+回售价值+强赎价值
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隐含波动率策略和低溢价策略做个组合,效果还行;因为两者的相关性低。
下面是主要的Python代码:
根据BS公式计算期权价值
def bsm_value(s,k,t,r,sigma,strbvalue):if t<0:
true_value=0
else:
d1 = ( log( s/k ) + ( r + 0.5*sigma**2 )*t )/( sigma*sqrt(t) )
d2 = d1 - sigma*sqrt(t)
value = (s*stats.norm.cdf( d1) - k*exp( -r*t )*stats.norm.cdf( d2))
option_value = 100 / k * value
true_value = option_value + strbvalue
return true_value
二分法求隐含波动率
def bsm_imp_vol(s,k,t,r,c,strbvalue):c_est = 0 # 期权价格估计值
top = 1 #上限
floor = 0 #下限
sigma = ( floor + top )/2 #初始值
count = 0 # 计数器
while abs( c - c_est ) > 0.1:#允许的最大误差
c_est = bsm_value(s,k,t,r,sigma,strbvalue)
#根据价格判断波动率是被低估还是高估,并对波动率做修正
count += 1
if count > 100: # 最大迭代次数
sigma = 0
break
if c - c_est > 0: #f(x)>0
floor = sigma
sigma = ( sigma + top )/2
else:
top = sigma
sigma = ( sigma + floor )/2
return sigma
计算隐含波动率和理论价格
def get_iv(rawdata, sd_df):#计算所有可转债的隐含波动率,存入iv矩阵中
iv = []
for i in range(rawdata.shape[0]):
tmp = rawdata.iloc[i]
res = bsm_imp_vol(tmp.s,tmp.k,tmp.t,tmp.rf,tmp.c,tmp.strbvalue)
iv.append(round(res, 4))
iv = pd.DataFrame(iv)
index = rawdata.index
iv.set_index(index, inplace=True)
iv.columns=['iv'] #重命名列名
#将隐含波动率与正股的年化波动率关联起来
tmp = rawdata.join(iv)
#计算波动率对应的是理论价格
theo_price = []
for i in range(tmp.shape[0]):
tmp1 = tmp.iloc[i]
k = int(str(ddate)[0:4])-2017
res = bsm_value(tmp1.s,tmp1.k,tmp1.t,tmp1.rf,tmp1.iloc[k],tmp1.strbvalue)
theo_price.append(round(res, 4))
theo_price = pd.DataFrame(theo_price)
index = tmp.index
theo_price.set_index(index, inplace=True)
theo_price.columns=['theo_price'] #重命名列名
#合并理论价格
all = tmp.join(theo_price)
return all
jjjlcym - 做“基金经理”之梦
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我写过一个小程序,用BS模型计算可转债的期权隐含波动率,简单说一下吧。这个答案好,干净又卫生,已打赏。
可转债价格=债券价值+看涨期权价格。
“债券价值”其实就是期权标的的"行权价",
“可转债价格”- "债券价值" 即为 “看涨期权价格”,
“转股价值”即为“期权标的当前价格”,
“可转债价格”- “转股价值”为 期权的“时间价值”。
无论转股价值是大于纯债价值或是小于纯债价值都适用,当转股价格大于债券价值时,是实值的期权,当...
想追问一下:程序跑下来,期权隐含波动率对投资转债有显著性意义吗?
因为我今天学习了一套华泰证券转债投资方法论,里面讲了三个可以量化的分析思路:1 BS模型 2 二叉树 3 LSM模型-蒙特卡洛模拟,然后主讲人点评了一句,“都没啥用”。哈哈
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可转债价格=债券价值+看涨期权价格。
“债券价值”其实就是期权标的的"行权价",
“可转债价格”- "债券价值" 即为 “看涨期权价格”,
“转股价值”即为“期权标的当前价格”,
“可转债价格”- “转股价值”为 期权的“时间价值”。
无论转股价值是大于纯债价值或是小于纯债价值都适用,当转股价格大于债券价值时,是实值的期权,当转股价格小于债券价值时,是虚值期权。
例子一、牧原转债,转债价格 141.500,转股价值 132.41,假设纯债价值 93.5(集思录数据)
那么 就是以48元(141.5-93.5)的价格,买了当前标的价格132.41,行权价格93.5的实值期权。付出的时间价值为9.09元(141.500-132.41)。
例子二、青农转债,转债价格 104.238,转股价值 74.64,假设纯债价值98.47(集思录数据)
那么 就是 以5.768元(104.238-98.47)的价格,买了当前标的价格为74.64,行权价格为98.47的虚值期权。付出的时间价值为5.768元(104.238-98.47)
去年年初出现不少70多元的转债,相当于倒贴的期权。
转债的下折和强赎对价值的影响无法量化计算,就不分析了。
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转债期权计算公式是基本合理的,但不是完备的。
经典转债期权计算的上空,飘着两朵乌云,一个是下修,一个是强赎。
在经典转债期权计算中,将下修作为一个事件,触发了,则根据新数值重算,这一点是合理的。至于下修概率,需要另行揣度,期权这边不管。下修概率,下修将对期权产生的前瞻影响,可以作为一个含权的事件。
强赎则更复杂一些。强赎造成到期时间的变化,对期权价值影响非常大。虽然也可以像下修那样作为一个事件,但是这个其实动摇了期权计算的根基:平均到期时间为2.5年的转债,用5、6年计算期权价值,无论如何都是高估了。
我倾向将转债期权及偏离度作为辅助参考,不轻易以偏离度折价判断贵贱。或者说,可以摊饼轮动,不建议以此为依据重仓一两支个券。
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纯债价值+价内价值=转股价值
所以纯债价值+转债期权价值>转股价值,而多出的部分就是时间价值
以恩捷转债举例:
纯债价值+期权价值-转股价值=290+100-374=时间价值16,290是根据期权定价理论算出来的价格,而转债价格-纯债价值-期权价值=415-100-290=25,这个25可以理解为期权市场定价和期权理论价格的差异
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我们发现阔转债,面值100。我们发现它在6年生命周期中,大概率完成强赎,完成强赎是因为,正股涨了,对应此刻阔转债的价格是130。
那么,我们100买的阔转债,不谈它的交易特征(T0,手续费低廉,流动性充裕,柚子哥起哄等等),就会未来某时刻到130,就是你投入100元,买了一个阔转债,未来能到130让你兑现。
这30元的许诺,类似所谓的期权,就是给你这样一个行驶权力的机会。
别人不傻,一看有这好事,你100买,我出110,他出120,就是愿意出钱购买这份价值30元的期权。
柚子大哥神奇,认为阔转债未来能涨到1000,于是有人信了,你出500,我出800, 冲鸭!
别人不傻,是用10块,20块。搏30块,勇敢的冲鸭们,则是用500,800搏1000乃至回归到100的亏损400和700的价值。
冲呀们是否可笑?一点也不,这就是炒作,此间乐,鸭自知。
哈哈
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在这个转债一直存续并且假设会持续到期还钱的前提下 可以认为 转债的合理价值(理论价值)=纯债价值+期权价值
各个软件和平台的期权价值有差异 计算方法是大同小异的 不比深研究 差异不很大 你了解这个是什么就是了
然后进一步的衍生出 理论偏离度这个概念 比如这个转债推导出来的合理价格 应该是 纯债价值(101)+期权价值(30) =131 而现在的现价是121 你可以认为他比计算出来的理论价格少了10元 或者说用除法计算得出偏离了百分之多少
进而衍生出了 根据理论偏离度或者理论价格的差值 进行轮动之类的一系列策略
终于这样赚不赚钱或者赚多少 那是另外一回事
反正期权价值的前提 就是 假设他到期还钱 中途不强赎 存续到周期最后一科(个人理解)