주식 변동성 거래 전략

6 변동성 거래 전략.

거의 모든 변동성 거래 전략은 다음 6 가지 아이디어 중 하나로 특징 지어 질 수 있습니다. 변동성에 따라 묵시적 변동성 (옵션 시장에 의해 드러날 것으로 예상되는 미래의 변동성)과 실제 변동성 (기본 시장의 가격 변동성)을 구별하는 것이 중요합니다. 변동성 거래의 대부분은 내재 변동성에 대한 연루를 포함합니다.

1. 거래는 자기 자신에 대한 내재 변동성을 암시합니다.

역사적 가치에 비해 부유하거나 싸다고 여겨지므로 변동성 거래. 예를 들어, 상인은 5 년 시계열을 고려할 때 VIX가 12 %로 저렴 해 보이고 변동성 랠리를 암시하는 희망으로 일부 주식 지수 옵션 또는 VIX 선물을 구매하기로 결정할 수 있습니다.

2. 베가 플레이로서 실제 변동성에 대한 트레이딩을 함축적으로 암시.

상인은 묵시적인 변동성이 실제 변동성보다 훨씬 높다는 것을 알 수 있으며 이러한 불균형을 시정하기 위해 묵시적인 변동성이 떨어질 것으로 예상 할 수 있습니다. 그는 실제 변동성이 상승 할 것으로 기대하지 않는다는 사실에 주목하십시오. 따라서, 그는 짧은 베가가되기 위해 몇 가지 옵션을 판매하기로 결정할 수 있습니다. 내재 변동성이 뒤 떨어진다면이 위치는 수익성이 있어야합니다.

3. 트레이딩은 감마 상장과 같이 실제 변동성에 대한 변동성을 암시합니다.

상인은 다시 묵시적인 변동성이 실제 변동성보다 높음을 다시 확인합니다. 그는 짧은 감마와 쎄타 수집을위한 옵션을 팔아서 차이를 만들기 위해 노력할 수도 있습니다. 그의 전략은 감마 헤징 (hedging)을 포함 할 것이고, 이러한 음의 감마 헤지 스로부터의 후속 손실은 그의 세타 - 콜렉션 이익보다 중요하지 않기를 바랄 것이다. 물론, 반전 전략 (긴 옵션, 긴 감마, 지불하는 theta)은 실제 변동성이 내재 변동성을 초과 할 것으로 예상 할 때 완벽하게 그럴듯하다.

4. 서로 다른 제품에 대한 옵션간에 내재 변동성 거래 : (상대 가치, 거래량)

상인은 두 개의 다른 상품에 대한 옵션의 묵시적 변동성 간의 불균형을 묵시적 변동성이 표시 한 역사적 관계와 비교하여 알 수 있습니다. 상인이 불균형을 시정 할 것을 기대한다면 그는 한 제품에 대한 옵션을 구입하고 다른 제품에 대한 옵션을 판매하기로 결정할 수 있습니다. 어떤 제품에서는 제품이 근본적으로 관련이있는 것이 일반적입니다. 2 개의 상관 관계 지수 등. 이것은 전략에 장황한 특성을 부여하여 원치 않는 노출의 일부가 스스로 완화 될 수 있음을 의미 할 수 있습니다. 예를 들어, 전략은 대략 vega 중립적이되도록 구성 될 수 있습니다. 즉 묵시적인 변동성 수준과 관련하여 일반적으로 상대적으로 중립적이다.

5. 거래는 동일한 제품의 옵션간에 내재 변동성을 의미합니다.

상대적인 가치 아이디어. 예를 들어 스큐 거래가 포함될 수 있습니다. 풋 (put)은 예를 들어 동일한 만료일을 가진 동일한 제품의 호출에 대해 교환 될 수 있습니다. 다시금 동기는 상대적 내재 변동성 스프레드가 높거나 낮고 다시 되돌릴 것이라고 생각합니다. 그리고 다시, 많은 바람직하지 않은 위험 요소가 중립화 될 수 있습니다. 예를 들어 풋 대 콜 전략은 베가와 감마 중립으로 구성 될 수 있습니다.

6. 트레이딩은 장기 구조 전반에 걸쳐 변동성을 암시합니다.

다른 만기가있는 옵션의 내재 변동성이 재조정 될 것으로 기대. 이것은 원하지 않는 그리스인에 대한 자기 헤징 가능성을 가진 또 하나의 상대 가치 개념이다. 예를 들어, 동일한 근원이지만 감마와 쎄타 중립적 인 다른 만료 옵션을 사용하여 캘린더 (또는 시간) 스프레드를 생성 할 수 있습니다. 그것은 상인이 노출되기를 원했던 묵시적인 변동성 스프레드 일 경우 바람직 할 수 있습니다.

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자산 클래스로서 거래 변동성.

변동 성 거래는 펀드 매니저와 그의 궁극적 인 투자자 모두에게 매력적인 특성을 가지고 있습니다. 자산 클래스로서 불확실성이 증가하면 변동성의 비용이 증가하지만 평균으로 되돌아가는 경향이 있습니다. 순전히 투기 적으로 또는 차익 거래를 포함하여 여러 가지 방법으로 거래 될 수 있습니다 (예 : 인덱스 대 주식 또는 단기 대 장기 또는 묵시적 또는 과거). 그러나 성공적인 변동성 기반 전략의 핵심은 옵션의 효과적인 사용입니다.

헤지 펀드 전략으로서, 변동성 거래는 많은 변동성 전문 펀드가 헤드 라인 번호를 게시 한 금융 위기 이후 크게 발전했습니다. 그 이후로 투자자들은 변동성이 큰 시장에 대한 헤지 그 이상으로 변동성 펀드를보기 시작했다. 이는 숙련 된 펀드 매니저가 장기간 변동성과 단기 변동성 모두를 달성 할 수 있음을 입증하기 시작하면서 발생했습니다.

VIX & reg; 색인 & ndash; CBOE & reg; (시카고 보드 옵션 거래소) 변동성 지수 & ndash; 시장의 주요 변동성 벤치 마크 중 하나로 확고히 자리 잡고 있으며 펀드 매니저가 장기 또는 단기 베가 (기초 자산의 변동성에 대한 민감도의 수준)를 가지도록 훌륭한 옵션 거래 기회를 제공합니다. VIX & reg; 계약은 변동성 옵션 주력이며 다른 변동성 지수는 VXEEM (CBOE Emerging Market ETF 변동성 지수) 및 GVZ (CBOE Gold Volatility Index)를 포함하여 인기를 얻고 있습니다.

묵시적인 변동성은 옵션의 가격 책정 방식의 일부이며 소포입니다. 옵션의 공정 가격은 묵시적인 변동성뿐만 아니라 시장 역학 및 공급 및 수요의 힘을 반영합니다. 이것은 차익 거래 전략에 개방되어있어, 펀드 매니저가 기초 자산 (예 : 지수)의 예측 변동성과 옵션의 기존 묵시적 변동성을 비교합니다. Black-Scholes 공식에 따른 옵션의 정확한 가격 결정을 위해서는 변동성에 대한 관리자의 예측에 대한 신뢰도와 날카로운 관리자가 활용할 수있는 잘못된 가격 결정 상황을 밝힐 수있는 분석이 필요합니다.

펀드는 암묵적 변동성 익스포저를 헤지 할 수 있습니다. 예를 들어 리스크 중개자 (riskra arbitrageur)는 합병을 계획하고있는 회사의 주식에서 더 좁은 스프레드를 활용하기를 희망 할 수 있습니다.

옵션을 사용하여 변동성을 교역합니다.

변동성 거래를 전문으로하는 펀드는 종종 통화 옵션을 약간 벗어나 돈 벌기 옵션에서 벗어나 외상을 추가로 매수하는 것과 함께 외채를 추가로 매도함으로써 비정상적으로 높은 내재 변동성을 활용합니다 아래쪽에 더 내세 요. 일반적으로 아이언 콘도르 (Iron Condor)라고 불리는이 거래는 내재 변동성에 대한 수익을 창출하는 유리한 수단 중 하나입니다.

과거에는 시장 참여자의 99 %가 방향 편향을 사용했기 때문에 옵션 계약이 과다 가격 인 경향이있었습니다. 오늘날의 기술 거래가 향상되기 전에는 헤지 펀드가이 알파를 이용함에 따라 풍부한 차익 거래 기회가 창출되었습니다. 초기의 변동성 펀드 중 일부는 오랫동안 주식 변동성 추이 추적기였습니다. 변동성 지수 추적기가 현재 제공 할 수있는 것과 유사한 기능입니다.

상장 된 옵션 시장은 광범위한 시장 지수와 미국 우량주로 유동성이 높기 때문에 변동성 전략은 수십억 달러 규모의 포트폴리오로 성장할 수 있습니다. 이 분야의 성공적인 기금은 기본 시장과 옵션 시장에서 가능한 기회의 변화하는 본질을 계속 진화시키고 자본화 할 수있는 자금입니다.

대부분의 헤지 펀드 거래 변동성은 여전히 ​​주식 또는 지수 변동성 공간에 초점을 맞추지 만 변동성 헤지 펀드는 또한 상품 및 통화를 포함한 여러 다른 시장에서 변동성을 효과적으로 교역 할 수 있습니다. 이는 기회를 확대하고 집중 위험을 줄입니다. 변동성 거래는 기초 및 양적 전략이 될 수 있지만, 성공적인 펀드가 자산 클래스에 대한 규칙 기반 접근 방식을 점점 채택하고 있습니다.

변동성 거래의 매력 중 하나는 지수에 대해 말하지만 헤지 펀드 관리자는 옵션을 사용하여 위 또는 아래에 상관없이 특정 지수에 이익을 얻을 수 있습니다. 델타 헷징은 펀드 매니저가 통화 옵션의 선형 구성 요소를 헤지하여 곡선 P & L이있는 보안을 생성 할 수있게합니다. 매도 포지션이 긴 상인의 경우, 실현 된 변동성이 내재 변동성을 충분히 초과하면 수익을 낼 수 있습니다.

델타 헷지 옵션은 변동성에 대한 순수하고 깨끗한 내기를 나타내지는 않습니다. 원활한 주식 이동, 거래 비용 제로 및 알려진 역사적 변동성에 의존하기 때문입니다. 실제로 시장은 옵션 가격 결정의 순수한 적용에 부합하지 않습니다. 특히 관리자가 지속적으로 헤지 할 수 없으며 이산 적으로 헤지해야하기 때문에. 이러한 성격의 불완전 성은 기금이 이론적으로 만들 수있는 이익을 훼손시킬 수 있습니다. 예를 들어, 지속적으로 헤지 스팅을하는 것은 관리자의 예상 수익에 영향을 줄 수있는 추가 거래 비용을 발생시킵니다.

Black-Scholes는 옵션 가격을 공정 가치로 만들기 위해 인덱스가 미래 변동성의 예상 수준을 가져야한다고 요구하지만, 모델이 옳다면 모든 옵션은 동일한 내재 변동성을 가질 필요가 있습니다. 이는 간단히 말해서 경우. 이것은 변동성을 거래 할 때 헷지를 어렵게 만든다. 1987 년 이래로 휘발성 스큐는 지속적이고 직선적이며 Black-Scholes와 일치하지 않는 것으로 관찰되었습니다. 소위 말하는 '휘발성 미소 (volatility smile) & rsquo; (옵션의 파업 및 만기 가격과 관련된 묵시적 변동성의 변동)은 통화를 포함한 다양한 시장에서 관찰 가능합니다.

선호 된 변동성 기반 전략.

걸음 걸이 : 통화 옵션과 풋을 동일한 파격 ​​가격과 만료일로 구매할 때 긴 걸음 걸이가 이루어집니다. 포지션은 돈에 있기 때문에 최고의 시간 가치와 최고의 절대 변동성 노출을 제공합니다. 이것은 단기 변동성의 즉각적인 증가를 기대하는 단기 교역입니다. 그들은 단일 옵션 구매와 비교할 때 실질적으로 변동성에 대한 노출을 두 배로 늘리지 만 상당한 시간의 부패가 있습니다. (도 2 참조).

목을 매는 것보다 덜 비싸다. 목 매매는 두 계약의 성숙도는 같지만 파업 가격은 다르다. 일반적으로 돈 옵션을 사용하여 동일한 상쇄 효과가 달성됩니다. 이는 걸음 걸이에 비해 작은 보험료를 의미하며 시간의 감소는 더 적습니다. 묵시적 변동성에 갑작스럽고 급격한 변화가있을 경우, 금전 옵션에서 벗어나 백분율 변화에 가장 큰 영향을 미친다.

위의 두 거래는 펀드 매니저가 기본 시장이 어디로 가고 있는지에 대한 의견이 없지만 단기적으로 변동성이 커지고 시간 감퇴가 포지셔닝의 가치를 상쇄하기 전에 확실히 느낄 때 사용됩니다.

변동성 판매 : 옵션이 과대 평가되는 경우 기민한 관리자가 변동성을 판매 할 수 있습니다. 미래 변동성에 대한 정확한 추정치를 수립 할 수 있는지 여부와 묵시적 변동성 감소로부터 이익을 얻을 수있는 옵션 전략을 사용하는 여부에 따라 크게 달라집니다. 단기간의 교역은이 기회에 대한 가장 순수한 접근법 중 하나로 간주됩니다. 짧은 목 졸화 (통화량 외지 매각과 외환 매도)도 효과가있을 수 있습니다. 변동성을 팔면 펀드 매니저는 변동성의 감소와 시간의 감소에 모두 돈을 벌 수 있습니다.

긴 통화 나비 퍼짐 : 이것은 재정적 인 보험으로 돈 선택권에서 그리고 돈 선택권에서 모두를 구매하고있는 동안 가장 높은 시간 가치를 가진 돈 선택권에의 판매를 포함한다. 낮은 시간 가치 옵션은 거래의 위쪽과 아래쪽 모두에서 손실 위험을 제한하는 데 사용됩니다. 직위 확립을 위해서는 순 보험료를 납부해야합니다. 나비를 설정하는 데에는 여러 가지 다른 접근법이 있습니다 (예 : 곰 통화 스프레드와 곰 통화 스프레드). 단기 변동성 거래로 변동성 감소로 인한 수익을 창출합니다. 그것은 종종 변동성을 판매하고자하는 자본가 이하의 거래자들에 의해서도 사용되지만, 스 트래들 (straddle)이나 목을 조르는 접근법에서 잠재적 인 무제한 손실을 방지하기 위해 사용됩니다.

캘린더 스프레드 : 한 가지 옵션이 판매되고 다른 옵션은 동시에 구입되며 다른 옵션은 만료되는 달입니다. 목표는 기본 가격을 짧은 파업 가격에 근접하여 계약 기간 만료로 유지하는 것입니다. 판매 된 또는보다 가까운 옵션의 프리미엄은 구입 한 옵션보다 더 빨리 감소해야합니다. 인수 옵션은 내재 변동성에 대한 민감도가 높기 때문에 옵션의 내재 변동성이 높아지면 관리자가 수익을 창출 할 수 있습니다. 일정 거래는 투기적일 수 있습니다 (스프레드의 가격은 현재 가격에서 더 멀리 떨어져 있기 때문에 이익 실현 전에 더 큰 움직임이 요구됨) 또는 소득 기반 (옵션 프리미엄 하락은 관리자 입장에서 유리하게 작용할 수 있습니다) 일 수 있습니다. (도 3 참조).

시장은 자주 예측할 수 없습니다. 변동성을 자산 클래스로 거래하는 경영자는 용어 변동성과 특정 파업 기반 변동성을 소유하고 있음을인지하고 있어야합니다. 또한 사용하는 모델은 기본 시장에 따라 다릅니다. 예를 들어, 통화는 확률 적 변동성을 갖는 경향이 있고, 이자율 변동성은 금리 수준을 중심으로 회전 할 것입니다. 또한 전략을 효과적으로 테스트하는 것이 매우 어려울 수 있습니다.

변동성을 이용하기위한 옵션을 거래 할 때, 관리자는 시간 붕괴에 민감해야합니다. 이것은 주어진 위치를 유지하는 데 비용이 많이 들고, 때로는 예기치 않게 변동성이 지속적으로 낮게 유지되는 경우도 있습니다.

스프 레 트 기반 전략을 사용하여 변동성을 포착 할 때는 규율이 필요합니다. 무역은 별도의 구성 요소로 보지 않고 확산으로 이어져야합니다. 변동성이 낮은 수준에서 팔린다면 며칠 내에 높을 것이라는 기대로 인해 관리자는 내재 된 시장 충격과 스프레드의 한쪽을 닫으려는 유혹에 저항해야합니다.

변동성의 판매자는 또한 기존의 짧은 거래와 마찬가지로 상당한 손실 가능성이 있음을 인식해야합니다. 이것은 변동성의 습관적 인 판매자가되는 펀드의 특별한 위험입니다.

2007 년 이전의 변동성 전문가는 OTC 옵션의 사용자가 많았지 만 금융 위기 이후 많은 변동성 헤지 펀드가 OTC 노출을 완전히 줄이거 나 없앴습니다. 대부분의 경우 상장 옵션에 중점을두고 거래 상대방의 위험을 제거하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.

변동성 펀드는 먼저 변동성이 무관 한 플레이를 나타 내기 때문에 투자자를 끌어 들였습니다. 초기 단계부터 변동성을 일관되게 자산 클래스로 교환 할 수있는 관리자는 헤지 펀드 포트폴리오의 다각화 이점을 잘 나타낼 것입니다. 시장 변동성이 높아짐에 따라 투자자들은이 전략이 더 높은 수익을 낼 것으로 기대하면서 변동성 펀드에 집중할 것입니다.

이용 가능한 전략의 다양성에 대한 투자자의 지식은 수익의 원천이 매우 다양 할지라도 동일한 분석적 우산 아래 모든 변동성 펀드를 묶는 경향으로 인해 제한적입니다. 여러 시장과 부문에 분산되어있는 변동성 기반 투자의 필요성에 대한 인식이 증가하고 있습니다.

변동성 펀드가 변동성이 더 높은 기간에 더 많은 돈을 버는 경향이 있다는 사실은 다른 펀드의 손실에 대한 포트폴리오 헤지로 매력적입니다. 외환 거래 옵션 계약의 사용 증가로 인해 펀드는보다 투명하고 가격 대비 쉽지 만 투자자 관점에서 보면 또 다른 이점이 있습니다.

자산 클래스로서의 변동성 거래자는 시장이 비교적 조용한시기에도 시장을 완전히 떠나는 변동성을 보지 못합니다. 기본 변동성 & ndash; VIX가 일반적으로 싱크 할 가장 낮은 지점 (& ndash); 2008 년 이전보다 높습니다. 글로벌 뱅킹 시스템, 유로존 및 미국의 부채 한도를 둘러싼 근본적인 문제는 장기간의 디 레버 리징과 함께이 공간에서 헤지 펀드의 기회가 계속됨을 의미합니다. 결과적으로 투자자의 관심도 여전히 높을 것입니다.

OIC (옵션 산업 협의회)는 1992 년에 설립되어 투자자 및 재무 고문에게 상장 지수 옵션의 이점 및 위험에 대해 교육했습니다. BATS 옵션 거래소, BOX 옵션 거래소, C2 옵션 거래소, 시카고 보드 옵션 거래소, 국제 증권 거래소, NASDAQ OMX PHLX, NASDAQ 옵션 시장, NYSE Amex 옵션, NYSE Arca 옵션 및 OCC 등이 그 구성원입니다. 옵션 업계 전문가는 소프트웨어, 브로셔 및 웹 사이트에서 컨텐츠를 제작했습니다. 적절한 준수 및 법률 담당자는 모든 OIC 생산 정보가 옵션의 편익과 위험의 균형을 포함하는지 확인합니다. OptionsEducation. org를 방문하십시오.

OIC 후원. 표현 된 견해는 전적으로 OIC의 견해를 반영하지는 않습니다. 제시된 정보는 투자 자문이나 어떤 회사의 증권을 매매, 보유 또는 보유 할 것을 권고하는 것이 아니며 옵션 사용과 관련하여 사용자를 교육하기위한 것입니다.

카테고리 : 변동성 재정 거래.

변동성 지수의 통계적 분포.

VIX 관련 제품 (ETN, 선물 및 옵션)은 요즘 헤징과 추측 모두에서 인기있는 금융 수단이되고 있습니다. 변동성 지수 VIX는 90 년대 초반에 개발되었습니다. 초기에는 파생 시장을 주도했습니다. 오늘날 역 동성이 변했습니다. 현재 VIX 선물 시장이 현금 인덱스를 이끌고 있다는 강력한 증거가 있습니다.

이 글에서는 VIX 인덱스의 몇 가지 통계적 속성을 살펴 보겠습니다. 1990 년 1 월에서 2017 년 5 월까지 데이터를 사용했습니다. 아래 그래프는 VIX 지점의 커널 분포를 보여줍니다.

현장 VIX 색인의 커널 배포.

현장 VIX의 분포가 정상이 아니며 오른쪽 꼬리를 소유하고 있음을 알 수 있습니다.

다음으로 자리 VIX의 Q-Q 플롯을 봅니다. 아래 그래프는 Q-Q 그래프를 보여줍니다. 현장 VIX의 분포가 정상이 아니라는 것은 명백합니다. 오른쪽 꼬리 거동도 명확하게 볼 수 있습니다. 직관적으로 VIX 지수는 종종 매우 날카 롭고 상승하는 스파이크를 경험하기 때문에 의미가 있습니다.

스팟 VIX와 표준 표준의 Q-Q 그래프.

흥미로운 점은 왼쪽에 9 % 정도의 자연스러운 바닥이 있다는 것입니다. 즉, 역사적으로 말하면 9 %가 VIX 현장에서 최소였습니다.

이제 VIX 수익의 분포를 살펴 보겠습니다. 아래 그래프는 VIX 수익의 Q-Q 플롯을 보여줍니다. 우리는 귀환 분포가 현장 VIX 분포보다 정상에 가깝다는 것을 관찰했다. 그러나 여전히 올바른 꼬리 동작을 보여줍니다.

VIX의 Q-Q 도표는 표준 법선과 비교합니다.

리턴 스페이스에서 VIX 분포가 지분 인덱스와 비슷한 왼쪽 꼬리를 갖는 것을 보는 것은 흥미 롭습니다. 이것은 아마도 급격한 변동성 급등 이후 현장 VIX의 큰 감소 때문일 것입니다.

스팟 VIX 인덱스의 자연스러운 플로어와 리턴 스페이스의 왼쪽 꼬리는 좋은 위험 / 보상 거래 전략의 구축으로 이어질 수 있습니다.

업데이트 : 지점 VIX의 확률 질량 함수를 로그 눈금에 플로팅했습니다. 아래 그래프는 샘플 VIX가 샘플 기간 동안 대부분의 시간을 12 % -22 % (log (VIX) = 2.5 ~ 3.1) 영역에서 보냈다는 것을 보여줍니다.

로그 규모의 커널 배포.

변동성의 변동성이 증가합니까?

지난 수요일 SP500 지수는 -1.8 % 하락했지만 변동성 영역에서는 세계가 끝날 것처럼 느껴졌다. VIX / VXV 비율에 의해 측정 된 바와 같이 변동성 기간 구조는 1, 즉 문턱 값이 역전 상태에서 역방향 상태로 통과하는 임계 값에 도달했다. 휘발성 기간 구조의 거의 반전은 VIX 선물 곡선에서도 볼 수 있습니다 (비록 다소 적지 만).

VIX 선물은 5 월 16 일 (파란 선), 5 월 17 일은 2017 (검은 선). 출처 : Vixcentral.

기본 SPX의 -1.8 % 변경으로 관련 지점 VIX는 10.65에서 15.59로 46 %의 비례 증가가있었습니다. 현장 및 VIX 선물의 큰 변화는 VIX ETN의 가격에도 반영되었습니다. 예를 들어 SVXY가 약 18 % 하락했습니다. 즉 SPX 수익의 9 배가됩니다. 우리는 정상적인 시간에 SVXY가 약 3-4의 베타를 가지고 있음을 주목합니다 (SPY 참조).

그래서 정상적인 변동성의 스파이크와 정확히 무슨 일이 일어 났습니까?

이 질문에 답하기 위해 SPX가 반환하는 VIX의 일일 비율 변화를 먼저 살펴 보았습니다. 아래 그림은 VIX의 변경 사항을 보여줍니다. SPX는 매일 반환합니다. 기본 SPX가 전일 종가 대비 1.5 % 이상 감소한 날만 플로팅했습니다. 화살표는 지난 수요일의 데이터 포인트를 가리 킵니다.

매일 VIX 변경 v. s. SPX가 반환합니다.

그래프를 자세히 보면 기본 SPX의 작은 변화가 VIX에서 큰 변화를 일으킨 것은 드물다는 것을 알 수 있습니다.

확률을 정량화하기 위해 일일 SPX 수익률이 -2.5 % ~ -1.5 % 일 때 발생 건수를 계산했지만 VIX 지수는 30 % 이상 증가했습니다. 데이터 세트는 1990 년 1 월부터 2017 년 5 월 19 일까지이고 총 샘플 크기는 6900입니다.

지난 수요일의 변동성 스파이크가 단지 0.16 %에 불과하다는 것을 의미하는 11 건의 발생 만 있습니다. 그래서 실제로 그러한 사건은 드물게 발생합니다.

아래 표는 11 건의 날짜와 VIX 변경 사항을 나타냅니다.

그러나 무슨 일이 일어 났고 VIX가 그렇게 많이 올라 갔습니까?

VIX ETN의 인기 상승과 그에 따른 단기이자의 기하 급수적 인 증가로 인해 정확한 결과가 다른 결과 (표시되지 않음)와 일화적인 증거를 바탕으로 정확한 조사가 이루어져야하지만, 우리는 변동성의 증가에 크게 기여했습니다. 휘발성.

또한 위의 표에서 11 건 중 절반 이상 (정확히 6 건)이 2010 년 이후, 즉 VIX ETN 도입 이후에 발생한 것으로 나타났습니다.

변동성의 변동성이 증가함에 따라 위험 관리가 더욱 중요 해졌습니다. 특히 단기 순 변동성이 있거나 스큐에 대한 노출이 많은 경우 (dGamma / dSpot).

Forward Volatility 및 VIX Futures.

지난 주 VIX 지수는 다소 평탄했고 contango는 호의적 이었지만 XIV, SVXY와 같은 VIX ETF는 시장을 underperform했다. 이 게시물에서 우리는 설명을 찾으려고 할 것입니다.

"변동성 기간 구조 기반 거래 전략"이라는 제목의 블로그 게시물의 각주에서 간단히 언급했듯이 VIX 선물은 VIX가 아닌 포워드 묵시적 변동성의 (위험 중립적 인) 기대 가치를 나타냅니다. 미래의 변동성은 다음과 같이 계산됩니다.

위의 방정식을 사용하고 σ 0, T에 대해 σ 0, t, VXV에 VIX 지수를 사용하면 다음과 같이 1M - 3M의 순 변동성을 구할 수 있습니다.

2016 년 10 월부터 2017 년 2 월까지 1M -3M 포워드 변동성.

아래 그래프는 VXX (녹색과 빨간색 막대)와 VIX 4 월 미래 (노란색 라인)의 가격을 대략 같은 기간 동안 보여줍니다. 2 월 중순부터 순 변동성과 함께 가격이 상승한 반면 VIX (표시되지 않음)는 다소 평탄한 모습을 보였습니다.

VXX (녹색과 빨간색 막대) 및 VIX 4 월 미래 (노란색 라인) 가격.

기초를 VIX 선물 가격 자리 VIX로 정의하면 지난 주에는 성숙의 시간이 단축 되었음에도 불구하고이 기준이 확대된다는 것을 알 수 있습니다.

요약하면, VIX 선물 및 ETF 거래자는 VIX 자리뿐 아니라 포워드 변동성에도주의를 기울여야합니다. 전방 및 현물 휘발성은 함께 움직이는 경우가 종종 있지만 때때로 갈라집니다. 발산은 위험뿐만 아니라 기회의 원천입니다.

변동성 비뚤림 기반 거래 전략.

이전 블로그 게시물에서 VIX 관련 ETF 거래를위한 시장 타이밍 시스템을 설계 할 때 다양한 변동성 지수를 사용할 가능성을 모색했습니다. 시스템 논리는 대부분 옵션 시장의 지속적인 리스크 프리미엄에 의존합니다. 위험 프리미엄에는 3 가지 주요 유형이 있다는 것을 기억하십시오 :

1- 묵시 / 실현 변동성 (IV / RV)

첫 번째 2 위험 프리미엄을 기반으로 개발 된 시스템에 대한 요약이이 게시물에 게시되었습니다.

이 기사에서는 3 가지 유형의 위험 프리미엄 인 변동성 왜곡에 기반한 거래 시스템을 구축하려고 시도합니다. 변동성 왜곡의 척도로서 CBOE SKEW 지수를 사용합니다.

CBOE 웹 사이트에 따르면 SKEW 지수는 다음과 같이 계산됩니다.

CBOE SKEW 지수 (& # 8220; SKEW & # 8221;)는 S & P 500 테일 리스크의 가격에서 파생 된 지수입니다. VIX®와 마찬가지로 S & amp; P 500 꼬리 리스크의 가격은 S & P 500의 아웃 오브 더 돈 옵션의 가격에서 계산됩니다. SKEW는 전형적으로 100 내지 150의 범위이다. 100의 SKEW 값은 S & P 500 로그 - 리턴의인지 된 분포가 정상이며, 이상 값의 반환 확률이 무시 될 수 있음을 의미한다. SKEW가 100 이상으로 상승함에 따라 S & amp; P 500 분포의 왼쪽 꼬리가 더 많은 가중치를 획득하고 특이 치를 반환 할 확률이 더욱 높아진다. SKEW의 가치로이 확률을 추정 할 수 있습니다. 인식 된 꼬리 위험의 증가는 낮은 파업 혐의에 대한 상대적인 수요를 증가시키기 때문에, SKEW의 증가는 또한 옵션 거래자에게 익숙한 묵시적 변동성 곡선의 전반적인 급격한 변화에 해당한다.

우리 시스템의 규칙은 다음과 같습니다.

SKEW의 SKEW & gt; = 10D 평균 인 경우 VXX를 구매 (또는 커버링)합니다.

SKEW & lt; SKEW 평균 10D.

아래 표는 거래 시스템의 중요한 통계를 요약 한 것입니다.

아래 그래프는 2009 년 2 월에서 2016 년 12 월까지의 형평성을 보여줍니다.

변동성 SKEW 거래 전략을위한 포트폴리오 형평성.

우리는이 시스템이 다른 2 개의 시스템처럼 잘 수행되지 않음을 관찰합니다 [1]. 약한 성과에 대한 가능한 설명은 VXX 및 기타 유사한 ETF의 가격이 변동성 왜곡보다 IV / RV 관계 및 기간 구조에 의해 직접적으로 영향을 받는다는 것입니다. 그러므로 변동성 기울기를 타이밍 메커니즘으로 사용하는 것은 다른 변동성 지수만큼 정확하지 않습니다.

요약하면, CBOE SKEW 기반의 시스템은 VRP 및 RY 시스템만큼 견고하지 못합니다. 따라서 기존의 거래 전략 포트폴리오에 추가하지 않을 것입니다.

[1] 우리는 또한이 시스템과 결과의 다양한 조합을 테스트하여 같은 결론을 도출했습니다.

재 방문 된 VIX와 SP500 사이의 관계.

블룸버그 웹 사이트에 최근 게시 된 S & amp; P 500 Rising VIX Paints Doubt의 제목은 흥미로운 관찰을 지적했다.

S & P 500 지수가 2 일째 사상 최고치까지 올랐지 만 옵션 진로가 통상 반대 방향으로 움직이는 상장 지수의 상승이 동반됐다.

이 기사는 정상적인 시장 조건 하에서 VIX와 SP500 지수가 음의 상관 관계가있는, 즉 반대 방향으로 움직이는 경향이있는 잘 알려진 현상을 언급합니다. 그러나 시장이 긴장되거나 공황 상태에 빠지면 VIX / SP500 관계가 무너질 수 있으며 지표가 빗나가서 움직이기 시작합니다.

이 포스트에서 우리는 SP500 지수와 VIX 지수 간의 관계를 재검토하고 그들의 전위를 정량화하려고 시도합니다. SP500 / VIX 관계와 전위의 빈도를 알면 옵션 거래자는 포트폴리오 및 ES / VX 선물 중개인을 헤징하여 기회를 찾아 낼 수 있습니다.

먼저 SP500 일일 수익률과 VIX 지수의 변화 사이의 상관 관계를 조사합니다 [1]. 아래의 그래프는 1990 년부터 2016 년까지 SP500 일일 수익의 함수로서 VIX의 일일 변동을 나타냅니다.

VIX v. s. SP500 반환.

우리는 일일 SP500 수익률과 VIX의 일일 변동간에 높은 상관 관계가 있음을 확인합니다. 우리는 상관 관계를 계산했고 그것은 -0.79이다 [2].

다음으로 SP500 / VIX 전위의 정량화를 시도합니다. 그렇게하기 위해 잔차를 계산했습니다. 아래 그래프는 2016 년 1 월에서 12 월까지의 잔차를 보여줍니다.

VIX / SP500의 잔여 물.

정상적인 시장 상황에서, SPX와 VIX가 높고 (그리고 부정적으로) 상관 관계가 있다는 사실을 반영하여 잔여 물은 작으며 종종 잠금 단계로 이동합니다. 그러나 시장 스트레스 나 신경 상태에서 SPX와 VIX는 라인을 벗어나 잔류 물이 커질 수 있습니다.

잔차의 절대 값이 각각 1 % 및 2 %를 초과하는 발생 비율을 계산했습니다. 아래 표는 결과를 요약 한 것입니다.

우리는 SP500 / VIX 잔차의 절대 값이 시간의 약 17.6 %를 1 % 초과한다는 것을 관찰했습니다. 이것은 델타 중립 옵션 포트폴리오가 시간의 약 17 %, 즉 연간 약 14 회 1 베가 정도의 일별 PnL 변동을 경험한다는 것을 의미합니다. 전위가 드물지 않게 발생합니다.

표는 또한 2 % 이상의 발산이 덜 자주 발생하는 것으로 나타 났으며, 이는 약 3.8 %의 시간을 나타냅니다. 올해 1 월 매각과 Brexit, 미국 대통령 선거에서 2 %의 탈조가 발생했다.

대부분 이런 종류의 발산은 예측할 수 없습니다. 상인을 자신의 입장에서 몰아 내고 상실을 깨닫게하는 마켓 투 마켓으로 이어질 수 있습니다. 따라서 옵션 포트폴리오를 관리하는 핵심은 분기가 발생하면 손실이 제한적이며 허용 가능한 한도 내에서 포지션을 구성하는 것입니다.

[1] 서로 다른 상황에서 VIX의 변화율을 상관 관계 연구에 사용할 수 있습니다. 그러나이 게시물에서는 일일 포인트 차이로 측정 한 VIX 변경을 사용합니다. VIX의 변화가 옵션 포트폴리오의 Vega PnL과 직접 관련 될 수 있기 때문에 그렇게합니다.

[2]이 게시물의 범위는 선형 회귀 모델의 예측 가능성을 연구하는 것이 아니라 SP500 / VIX 분기의 빈도를 추정하는 것입니다. 따라서 우리는 1990 년부터 2016 년까지의 전체 데이터 세트에 선형 회귀 분석을 적용했습니다. 보다 정확한 헤지를 얻으려면 거래자는 빈번한 재 보정으로보다 짧은 기간을 사용해야합니다.

변동성 트레이딩 전략, 변동성 리스크 프리미엄과 롤 수익률 전략 비교.

변동성 거래 전략.

이전 게시물에서는 변동성 리스크 프리미엄 (VRP)과 변동성 기간 구조 (RRO)에 기초한 두 가지 변동성 거래 전략을 제시했습니다. 이 게시물에서 우리는이 두 가지 전략을 상세하게 비교하고 최근 실적을 분석합니다.

첫 번째 전략 (VRP)은 변동성 위험 프리미엄에 기반합니다. 거래 규칙은 다음과 같습니다 [1] :

VIX 지수가 SPD500의 10D HV 평균보다 작 으면 VXX를 구입 (또는 커버)하십시오.

VIX 인덱스가 & gt; 인 경우 VXX를 판매 (또는 Short) SP500의 5D 평균 10D HV.

두 번째 전략 (RY)은 변동성 기간 구조의 contango / backwardation 상태를 기반으로합니다. 거래 규칙은 다음과 같습니다.

5 일 이동 평균 VIX / VXV & gt; = 1 (즉, 역방향) 인 경우 VXX를 구입 (또는 커버)

VIX / VXV의 5 일 이동 평균 인 경우 VXX (또는 Short) VXX 1 (즉, 콘탱고)

아래의 표는 2009 년 1 월에서 2016 년 12 월까지의 백 테스팅 결과를 보여줍니다. 초기 자본은 10000 달러이며 각 거래에 완전히 투자되었습니다 (포지셔닝에 따라 다른 포지션 사이징 스킴은 다른 결말 값을 산출 할 것입니다. 그러나 각 거래의 수익률은 동일하게 유지됩니다)

우리는 RY가 거래가 적고 연간 수익률은 낮지 만 VRP보다 하락폭이 적음을 확인합니다. 아래 그래프는 2 가지 전략에 대한 포트폴리오 주식을 보여줍니다.

VRP 및 RY 전략의 포트폴리오 형평성.

그래프에서 볼 때 VRP는 2015 년 8 월의 매도 중 큰 손실을 입었지만 RY는 훨씬 개선되었습니다. 다음 섹션에서 우리는 축소의 배경을 조사 할 것입니다.

Performance during August 2015.

The graph below depicts the 10-day HV of SP500 (blue solid line), its 5-day moving average (blue dashed line), the VIX index (red solid line) and its 5-day moving average (red dashed line) during July and August 2015. As we can see, an entry signal to go short was generated on July 21 (red arrow). The trade stayed short until an exit signal was triggered on Aug 31 (blue arrow). The system exited the trade with a large loss.

10-day Historical Volatility and VIX.

The reason why the system stayed in the trade while SP500 was going down is that during that period, the VIX was always higher than 5D MA of 10D HV. This means that 10D HV was not a good approximate for the actual volatility during this highly volatile period. Recall that the expectation value of the future realized volatility is not observable. This drawdown provides a clear example that estimating actual volatility is not a trivial task.

By contrast, the RY strategy was more responsive to the change in market condition. It went long during the Aug selloff (blue arrow in the graph below) and exited the trade with a gain. The responsiveness is due to the fact that both VIX and VXV used to generate trading signals are observable. The graph below shows VIX/VXV ratio (black line) and its 5D moving average (red line).

In summary, we prefer the RY strategy because of its responsiveness and lower drawdown. Both variables used in this strategy are observable. The VRP, despite being based on a good ground, suffers from a drawback that one of its variables is not observable. To improve it, one should come up with a better estimate for the expectation value of the future realized volatility. This task is, however, not trivial.

[1] T Cooper, Easy Volatility Investing, SSRN, 2013.

A Volatility Term Structure Based Trading Strategy.

In previous 2 articles, we explored a volatility trading strategy based on the volatility risk premium (VRP). The strategy performed well up until August 2015, and then it suffered a big loss during the August selloff.

In this article, we explore another volatility trading strategy, also discussed in Ref [1]. This strategy is based on the volatility term structure [2].

It is well known that volatilities exhibit a term structure which is similar to the yield curve in the interest rate market. The picture below depicts the volatility term structure for SP500 as at August 31 2016 [3].

SP500 Volatility Term Structure at Aug 31 2016.

Most of the time the term structure is in contango. This means that the back months have higher implied volatilities than the front months. However, during a market stress, the volatility term structure curve usually inverts. In this case we say that the volatility term structure curve is in backwardation (a similar phenomenon exists in the interest rate market which is called inversion of the yield curve).

The basic idea of the trading strategy is to use the state (contango/backwardation) of the volatility term structure as a timing mechanism. Specifically, we go long if the volatility term structure is in backwardation and go short otherwise. To measure the slope of the term structure, we use the VIX and VXV volatility indices which represent the 1M and 3M implied volatilities of SP500 respectively.

The trading rules are as follows,

Buy (or Cover) VXX if 5-Day Moving Average of VIX/VXV >=1 (i. e. backwardation)

Sell (or Short) VXX if 5-Day Moving Average of VIX/VXV < 1 (i. e. contango)

The Table below presents the results.

The graph below shows the portfolio equity from 2009 up to August 2016.

Equity curve for trading strategy based on volatility term structure.

The annual rerun is 46% and the drawdown is 50%. There are 2 interesting observations.

This strategy did not suffer a large loss like the VRP strategy during the August selloff of last year Long volatility trades are profitable.

In the next installment we will compare the 2 strategies, volatility risk premium and roll yield, in details.

[1] T Cooper, Easy Volatility Investing, SSRN, 2013.

[2] Note that there is a so-called term structure risk premium in the options market that is not often discussed in the literature. The strategy discussed in this post, however, is not meant to exploit the term structure risk premium. It uses the term structure as a timing mechanism.

[3] The volatility term structure presented here is calculated based on VIX futures, which are the expectation values of 30-day forward implied volatility. Therefore, it is theoretically different from the term structure of spot volatilities which are calculated from SP500 options. Practically speaking, the 2 volatility term structures are highly correlated, and we use the futures curve in this article for illustration purposes.

Volatility Trading Strategy, a System Based on Volatility Risk Premium.

Last year, we presented backtested results for a VXX trading strategy. The system’s logic is based upon the concept of volatility risk premium. In short, the trading rules are as follows:

Buy (or Cover) VXX if VIX index <= 5D average of 10D HV of SP500.

Sell (or Short) VXX if VIX index > 5D average of 10D HV of SP500.

The strategy performed well in backtest. In this follow-up post, we look at how it has performed since last year. The Table below summarizes the results.

The strategy produced 11 trades with 6 trades (55%) being winners. However, it suffered a big loss during August. The graph below shows the portfolio equity since last August.

VRP volatility trading strategy.

Large losses are typical of short volatility strategies. An interesting observation is that after the large drawdown, the strategy has recovered, as depicted by the upward trending equity line after August. This is usually the case for short volatility strategies.

Despite the big loss, the overall return (not shown) is still positive. This means that the strategy has a positive expectancy. Drawdown can be minimized by using a correct position size, stop losses, and a good portfolio allocation scheme. Another solution is to construct limited-loss positions using VXX options.

Volatility Trading through VIX ETFs.

It is well known that persistent biases exist in various markets. For example, in the tennis market, there exists a longshot bias. Similarly, financial markets exhibit a persistent bias called the risk premium. Formally, the risk premium is defined as.

where E Q denotes the expectation value of X , a stochastic variable, in the risk-neutral world, and E P denotes the expectation value of X in the real world. X can be, for example, commodity prices, FX rates, etc. See reference 1 for a thorough discussion of various risk premia in financial markets.

Of our particular interest is the case where X is the realized volatility (RV) of a stock or stock index. The risk premium in this case is often called volatility (or variance) risk premium (VRP). If we substitute X in the above equation with the RV of SP500, then E Q (RV) becomes the VIX index, and the VRP becomes VIX - E P (RV) .

Traders often try to exploit the VRP by trading listed options or OTC variance swaps. Another way to harvest the VRP is through trading VIX - based Exchange Trade Funds such as VXX. In this post we explore the latter possibility.

The most difficult problem when designing a VRP-based trading strategy is that E P (RV), which is needed in order to calculate the VRP, is not observable. The best we can do is to use a quantitative method to estimate it.

Reference 2 tested various forms of E P (RV) estimate: GARCH, historical volatilities (HV). The author found that 10-day HV is the most effective. They then further smoothed out the HV by using a 5-day moving average in order to avoid whipsaws. The trading rules are as follows:

Buy (or Cover) VXX if VIX index <= 5D average of 10D HV of SP500.

Sell (or Short) VXX if VIX index > 5D average of 10D HV of SP500.

The Table below summarizes the trading strategy’s statistics. The starting capital is $10000. It is fully invested in each trade.

We observe that the short trades are profitable while the long ones lost money. The CARG is 93.4%, which is high, but so is the drawdown of -52%. The graph below shows the portfolio equity.

VRP Volatility Trading Strategy.

In summary, the VRP can be harvested through VIX ETF. However the drawdown is high. This strategy is viable if it is part of an asset allocation scheme. It would enhance the portfolio risk-adjusted return if we allocate, for example, 10% of our portfolio to this strategy, and the rest to equity and fixed income investments.

[1 ] A. Ilmanen, Expected Returns: An Investor’s Guide to Harvesting Market Rewards , John Wiley & Sons , 2011.

[2] T Cooper, Easy Volatility Investing , SSRN, 2013.

Volatility of Gold Pairs.

It is commonly believed that commodity pairs are relatively easy to trade because their underlying stocks are pegged to a certain commodity market. Sometimes, however, this is not the case.

Gold stock pairs have been difficult to trade lately. One of the economic reasons is that as the gold spot declines, it approaches the production cost of around $1200 per ounce, and a small change in the spot would induce a big change (in percentage terms) in the profit margin of the producer. In other words, a small change in the spot would make a larger impact on the company’s profit and loss, thus causing a bigger fluctuation in the stock price. The big fluctuation magnifies the fundamental discrepancies inherent in the stocks of the pair. Consequently, deviations from the norm are likely due to more fundamental than statistical reasons. For quantitative traders who rely solely on statistics to make decision, it has been more difficult trading gold pairs profitably.

We can look at this problem from the options pricing theoretic point of view. The average production cost of $1200 per ounce can be considered a put option strike. If gold spot deeps below $1200, then the stock is considered in the money. Since late 2012 the “options” are near at the money, and gold stocks behave more or less like ATM options that have greater gamma risks.

In the chart below, the solid black line shows the ratio of two gold stocks, AngloGold Ashanti (AU) v. s. Harmony Gold Mining (HMY). As it can be seen, starting August 2012 (marked with the blue vertical line), the declining in the stock prices started accelerating, and the oscillation in the pair ratio started increasing accordingly. Put it differently, the gamma has caused a greater oscillation in the pair ratio.

In the future, if gold spot trends up, the “options” will get out of the money, and the gamma risk will decrease. In this case gold stock pairs are expected to behave more regularly, thus providing better trade opportunities for statistical arbitrage traders.

What does GS Volatility Trading do?

It was brought to my attention that GS has a dedicated Volatility Trading desk. Sounds very interesting to me but I have to admit that I don't know anything about it. If you're familiar with this desk, please help me by answering the following questions.

Is it a prop or a client-driven desk? If client-driven: How exactly do they make their money (fees, market making, . ), what is their business model? Which products are they trading (only volatility index derivatives or also normal equity options)? In which office is the desk located? What elso do you know about it?

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Comments ( 8 )

LouisWinthorpe3 ? | 201 | Rank: Senior Baboon.

My former TA interviewed with that group a couple years ago - they were looking for a physics or stats post-doc with a strong stochastic calc background to join as a quant developer.

I believe Joe Zhou runs the desk now - he gave a talk a few years back on his research.

Start Time: 5:30pm.

Speaker: Joe Zou, Goldman, Sachs & 주

Location: Interschool Lab, Schapiro CEPSR.

ABSTRACTWe examine the relationship between leveraged firms' default probabilities and their equity options' implied volatility surfaces. We extract asset value distributions consistent with the equity options volatility skew and term structure. The model inputs include only observable equity options market data plus the expected recovery rate in a default event. The equity option implied asset value distributions do not rely on assumptions about the stochastic process followed by the assets. Numerical implementation of the model is straightforward and robust. Application of the model to current credit default swap market yields promissing results.

Outline of the presentation:

. A brief review of structural models for risky debt valuation.

. Extraction of the default probability based on the information embedded in the equity options volatility surface.

. Term structure of default probabilities and credit default swap valuation.

. Empirical tests and results.

. Greeks of Credit Default Swaps.

BIO Dr. Zou is a Vice President with the GSPS volatility trading group at Goldman, Sachs & Co. Since joining Goldman Sachs in 1994, he has played a wide range of roles in developing equity derivatives pricing and risk management models, equity volatility trading strategies, and proprietary trading . He holds a Ph. D. in theoretical physics from Princeton University. Prior to joining Goldman Sachs , he was a Research Associate at Stanford University and a long-term Research Fellow at the Institute for Advanced Study in Princeton. Dr. Zou is based in New York.

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untilted ? | 400 | Rank: Senior Orangutan.

Volatility desk = just means option desk (mostly flow trading ) generally. Sure this GS one can be different though.

example 1: description of a desk at UBS.

Electronic Volatility Trading The EVT desk is a market-making desk in equity single stock and index options. As the name suggests, EVT trades options electronically, with links to 5 options exchanges in the US. During market hours, they continuously post quotes on the exchanges for the various options they trade (approximately 800 names).

example 2: i interned for another European bank, and spoke to oil volatility trading desk MD. i asked him what products his desk traded. he said they just make markets on crude oil options.

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chewingum IB | 144 | 순위 : 개코 원숭이.

^ I think they're talking about the Quant Vol Trading group. It's listed under GSPS in the interview excerpt.

Website says: Quant Vol Trading is a proprietary trading group that uses various statistical and fundamental signals to trade equity and index options on electronic options exchanges in the US, Europe and Asia.

Would it be accurate to say that except for the quant trading groups in GSPS, all the other GS prop arms (GSPS, SSG, PIA) want people with IBD valuation/modeling backgrounds? 감사.

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LouisWinthorpe3 ? | 201 | Rank: Senior Baboon.

I don't know anyone personally who works in prop at GS . My guess is the vast majority come up through the Securities group or the Markets division of another bank or perhaps a hedge fund. Here are the bios of a few top current and former execs:

Mark McGoldrick is co-head of the Global Special Situations Group for the Fixed Income, Currencies & Commodities (FICC) Division of Goldman Sachs . He became a partner at Goldman Sachs in 2000. He earned a BA from Bowdoin College and an MA from Columbia University.

Raanan Agus is a graduate of the Ramaz Upper School, Class of 1985. He.

continued on to Yeshivat Har Etzion for a year, and received his A. B. in economics from Princeton. He received a joint JD/MBA degree from Columbia.

University, and has been at Goldman Sachs for ten years. He now serves as a partner at the firm in the Principal Strategies Group of the Equities Division.

Goldman named Richard Ruzika, 48, the global co-head of its special situations group in February, 2008. Ruzika, like CEO Lloyd Blankfein, joined Goldman by way of commodities house J. Aron. Ruzika is a 1981 graduate of Columbia College.

Dinakar Singh is the founding partner of TPG - Axon Capital, a leading global investment firm. Through offices in New York, Hong Kong, and Tokyo, TPG-Axon invests over $6 billion of investor capital in public and private markets across the world. He was previously a partner at Goldman Sachs , where he was co-head of the Principal Strategies department. The Department is one of the key franchises at the firm, and is responsible for investing the firm's capital across global markets. Mr. Singh helped build and lead a premier global multi-strategy investment group, and had responsibility for a multi-billion dollar portfolio of investments spanning a wide spectrum of products and markets. Mr. Singh is a 1990 graduate of Yale University.

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LouisWinthorpe3 ? | 201 | Rank: Senior Baboon.

Josh - I don't have the Zhou presentation on file but here is a good article on the topic.

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ShreddiesBrah HF | 1,358 | Rank: King Kong.

When I was in GS , some of the option traders referred to themselves as Vol traders. It was a flow desk.

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Ok guys, thanks for all your comments. That has clarified a lot.