d********1 发帖数: 3828 | 1 康南说有这方面学术论文,但是他说的那个作者的几篇论我我看了,没有关于“震荡衰
减”的。我觉得不会有这个学术提法。
为了理解“遮挡衰减”这个说法多么可笑。我们做一下假设。
今天iwm跌了2%。假设康南大师帐号里面同时short了30%的tna和tza。按康南大师的算
法,他从震荡衰减赚了30%*(6%)^2大约是0.11%。但是实际上我们都知道他帐号完全没
变。股市是流动的,赚没赚钱完全看帐号变化。没变就是没赚。所以什么靠震荡损耗赚
钱就是扯淡。
所谓的震荡损耗赚钱,靠的就是大家熟知的跌买涨卖来在震荡市下比市场好那么一点点
。在单向市下要么严重落后市场,要么外婆。 |
B**********r 发帖数: 7517 | 2 我跟你解释一下.
首先这个估算公式是每天0.5*n(n-1)v^2。今天v=0.0213。
对TNA,n=3,对其NAV的损耗是大约0.136%。
对TZA,n=-3,对其NAV的损耗是大约0.272%。
这个损耗被今天的大涨跌幅度隐藏起来了,但等IWM回到原点时才体现出来。
无损耗的情况是什麽样的呢?如果没有振荡,今天的IWM跌幅分在很多天慢慢跌,那TNA
就要少跌0.136%,而TZA要多涨0.272%。
所以,这个损耗是大振荡产生的结果,我定义它叫“振荡损耗”。 |
m********o 发帖数: 2088 | 3 Due to volatility, TZA loses value more quickly in bear market.
【在 d********1 的大作中提到】 : 康南说有这方面学术论文,但是他说的那个作者的几篇论我我看了,没有关于“震荡衰 : 减”的。我觉得不会有这个学术提法。 : 为了理解“遮挡衰减”这个说法多么可笑。我们做一下假设。 : 今天iwm跌了2%。假设康南大师帐号里面同时short了30%的tna和tza。按康南大师的算 : 法,他从震荡衰减赚了30%*(6%)^2大约是0.11%。但是实际上我们都知道他帐号完全没 : 变。股市是流动的,赚没赚钱完全看帐号变化。没变就是没赚。所以什么靠震荡损耗赚 : 钱就是扯淡。 : 所谓的震荡损耗赚钱,靠的就是大家熟知的跌买涨卖来在震荡市下比市场好那么一点点 : 。在单向市下要么严重落后市场,要么外婆。
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d********1 发帖数: 3828 | 4 说“但等IWM回到原点时才体现出来”这是很好笑的。因为如果我今天根本没有
short tna, tza,而是在大跌之后按收盘价开跟我假设的你的仓位一样的仓位,那么我
也能一分不差地赚到这个"震荡损耗".
这就好比说我买了goog,它跌了10%,我说我不但没亏,还赚了50%,不过要等到它再涨
66%的时候才能体现出来。
TNA
【在 B**********r 的大作中提到】 : 我跟你解释一下. : 首先这个估算公式是每天0.5*n(n-1)v^2。今天v=0.0213。 : 对TNA,n=3,对其NAV的损耗是大约0.136%。 : 对TZA,n=-3,对其NAV的损耗是大约0.272%。 : 这个损耗被今天的大涨跌幅度隐藏起来了,但等IWM回到原点时才体现出来。 : 无损耗的情况是什麽样的呢?如果没有振荡,今天的IWM跌幅分在很多天慢慢跌,那TNA : 就要少跌0.136%,而TZA要多涨0.272%。 : 所以,这个损耗是大振荡产生的结果,我定义它叫“振荡损耗”。
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B**********r 发帖数: 7517 | 5 这个公式是我算出来的。我记得有正式的论文推导过,把它model成自衰减的Brownian
Motion。
我说的Volatility decay,就是比较有Volatility时的增减速度,和没有volatility时
的增减速度。这个差别,就是Volatility引起的underperforming程度。
【在 d********1 的大作中提到】 : 说“但等IWM回到原点时才体现出来”这是很好笑的。因为如果我今天根本没有 : short tna, tza,而是在大跌之后按收盘价开跟我假设的你的仓位一样的仓位,那么我 : 也能一分不差地赚到这个"震荡损耗". : 这就好比说我买了goog,它跌了10%,我说我不但没亏,还赚了50%,不过要等到它再涨 : 66%的时候才能体现出来。 : : TNA
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d********1 发帖数: 3828 | 6 我说的就是你这个“震荡衰减”的说法没啥学术价值。不信你看看你能不能发表你的公
式。
Brownian
【在 B**********r 的大作中提到】 : 这个公式是我算出来的。我记得有正式的论文推导过,把它model成自衰减的Brownian : Motion。 : 我说的Volatility decay,就是比较有Volatility时的增减速度,和没有volatility时 : 的增减速度。这个差别,就是Volatility引起的underperforming程度。
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B**********r 发帖数: 7517 | 7 这个已经有人研究过了,Wang Zhenyu,好像是“Econimics"。我只是通俗地解释一下。
【在 d********1 的大作中提到】 : 我说的就是你这个“震荡衰减”的说法没啥学术价值。不信你看看你能不能发表你的公 : 式。 : : Brownian
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d********1 发帖数: 3828 | 8 你是不是回帖不看帖啊,我都跟你说了我没找到这个作者发表的关于震荡衰减的文章。
下。
【在 B**********r 的大作中提到】 : 这个已经有人研究过了,Wang Zhenyu,好像是“Econimics"。我只是通俗地解释一下。
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B**********r 发帖数: 7517 | 9 olympiainv.com/Memos/ETFs.pdf
【在 d********1 的大作中提到】 : 你是不是回帖不看帖啊,我都跟你说了我没找到这个作者发表的关于震荡衰减的文章。 : : 下。
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d********1 发帖数: 3828 | 10 这篇文章是关于leverage etf的,里面并没提出“震荡衰减”这一说法。
【在 B**********r 的大作中提到】 : olympiainv.com/Memos/ETFs.pdf
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B**********r 发帖数: 7517 | 11 Equation (6), x is my n, and d is my v.
The exponential function is the compounding effect.
【在 d********1 的大作中提到】 : 这篇文章是关于leverage etf的,里面并没提出“震荡衰减”这一说法。
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d********1 发帖数: 3828 | 12 我从来就没否定这个数学的存在,这就是简单地(1-x)(1+x)=1-x^2.
初中代数。我说的是“震荡衰减”这个说法没啥学术价值,学术上也不会这么说。
【在 B**********r 的大作中提到】 : Equation (6), x is my n, and d is my v. : The exponential function is the compounding effect.
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B**********r 发帖数: 7517 | 13 wrong!
(1-x) then (1+x) is a misunderstanding, because it does not return to the
original value 1.0
I think you need to learn, and be modest. Wang Zhenyu was VP of Federal
Reserve New York, and his publication is something worth reading.
【在 d********1 的大作中提到】 : 我从来就没否定这个数学的存在,这就是简单地(1-x)(1+x)=1-x^2. : 初中代数。我说的是“震荡衰减”这个说法没啥学术价值,学术上也不会这么说。
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k**g 发帖数: 1558 | 14 我觉得你就别纠这这个词了,“震荡衰减”言简意赅.
你要写学术文章,多看看JF/JFE/RFS/JFQA,在股版讨论不出来。
【在 d********1 的大作中提到】 : 我从来就没否定这个数学的存在,这就是简单地(1-x)(1+x)=1-x^2. : 初中代数。我说的是“震荡衰减”这个说法没啥学术价值,学术上也不会这么说。
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d********1 发帖数: 3828 | 15 他说的跟你的公式根本不是一回事。(1-x)(1+x)这是先跌x再涨x。你说的回到1就是一
点点变化而已。本质上还是这种初中代数的原理。而这篇文章里面的sigma(不是d)根
本就不是你的v。这篇文章涉及到了随机过程,当然远非你的初中代数。
【在 B**********r 的大作中提到】 : wrong! : (1-x) then (1+x) is a misunderstanding, because it does not return to the : original value 1.0 : I think you need to learn, and be modest. Wang Zhenyu was VP of Federal : Reserve New York, and his publication is something worth reading.
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B**********r 发帖数: 7517 | 16 好了,你看懂了就知道这个一点点变化,意味着对多倍Bull和多倍Bear,有本质的区别
。不是(1-x)(1+x)能理解的。
你可以说我是初中数学,但是容易理解。搞个随机过程,到达的是近似的效果。
【在 d********1 的大作中提到】 : 他说的跟你的公式根本不是一回事。(1-x)(1+x)这是先跌x再涨x。你说的回到1就是一 : 点点变化而已。本质上还是这种初中代数的原理。而这篇文章里面的sigma(不是d)根 : 本就不是你的v。这篇文章涉及到了随机过程,当然远非你的初中代数。
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d********1 发帖数: 3828 | 17 另外,你可能没看出这篇文章的公式(6)明显是错的。这个错误在于公式4和5中各有
一个标准正态分布变量z,作者把它们当作同一个随机变量来处理了给消掉了。实际上
应该是两个同样有着标准正态分布的随机变量。它们既不是同一个随机变量,也不是两
个完全独立的随机变量。正确的结果中,leverage etf的价格比和underlying
index的价格比之间的关系不可能是确定的,而必须是随机的。
当然,这就超出初中代数的范畴了。
【在 B**********r 的大作中提到】 : 好了,你看懂了就知道这个一点点变化,意味着对多倍Bull和多倍Bear,有本质的区别 : 。不是(1-x)(1+x)能理解的。 : 你可以说我是初中数学,但是容易理解。搞个随机过程,到达的是近似的效果。
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B**********r 发帖数: 7517 | 18 White noise is canceled out in long run.
【在 d********1 的大作中提到】 : 另外,你可能没看出这篇文章的公式(6)明显是错的。这个错误在于公式4和5中各有 : 一个标准正态分布变量z,作者把它们当作同一个随机变量来处理了给消掉了。实际上 : 应该是两个同样有着标准正态分布的随机变量。它们既不是同一个随机变量,也不是两 : 个完全独立的随机变量。正确的结果中,leverage etf的价格比和underlying : index的价格比之间的关系不可能是确定的,而必须是随机的。 : 当然,这就超出初中代数的范畴了。
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B**********r 发帖数: 7517 | 19 你把我真当初中生了?我中学时候数学物理都全年级第一,杭州地区数学物理竞赛都得
奖的呢。
【在 d********1 的大作中提到】 : 另外,你可能没看出这篇文章的公式(6)明显是错的。这个错误在于公式4和5中各有 : 一个标准正态分布变量z,作者把它们当作同一个随机变量来处理了给消掉了。实际上 : 应该是两个同样有着标准正态分布的随机变量。它们既不是同一个随机变量,也不是两 : 个完全独立的随机变量。正确的结果中,leverage etf的价格比和underlying : index的价格比之间的关系不可能是确定的,而必须是随机的。 : 当然,这就超出初中代数的范畴了。
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d********1 发帖数: 3828 | 20 均值会消去,但是这个公式里面的都不是均值,而是spot price本身。它们都应该是随
机变量。
虽然均值会消去,但是具体公式是什么样的就不好说了。这篇文章这里明显是错的。
【在 B**********r 的大作中提到】 : White noise is canceled out in long run.
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B**********r 发帖数: 7517 | 21 这两个 z 是完全同步的,或者说,其实就是同一个。
【在 d********1 的大作中提到】 : 均值会消去,但是这个公式里面的都不是均值,而是spot price本身。它们都应该是随 : 机变量。 : 虽然均值会消去,但是具体公式是什么样的就不好说了。这篇文章这里明显是错的。
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d********1 发帖数: 3828 | 22 这是不可能的。这个公式一看就是错的。按这个公式leverage etf的价格变化比率跟具
体价格变化过程完全无关,只跟underlying的最终价格变化比率与时间有关,可能正确
么?而错误的原因就是这个z。是个低级错误。
【在 B**********r 的大作中提到】 : 这两个 z 是完全同步的,或者说,其实就是同一个。
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B**********r 发帖数: 7517 | 23 除了倍数x外,剩下这个z的分布,对单倍或多倍是完全一样的!
【在 d********1 的大作中提到】 : 这是不可能的。这个公式一看就是错的。按这个公式leverage etf的价格变化比率跟具 : 体价格变化过程完全无关,只跟underlying的最终价格变化比率与时间有关,可能正确 : 么?而错误的原因就是这个z。是个低级错误。
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j*x 发帖数: 931 | 24 Holding ETF for long period loses money (or needs significant gain to
overcome the losses from simply holding it). This is so far the known
results. |
j*x 发帖数: 931 | 25 If you short 2/3 shares of SPXU(-3 times SP500) and short 1/3 shares of UPRO
(3 times SP500), that is seemingly the same as holding one share of SP500.
However, in the long run, the former outperforms the latter. |
d********1 发帖数: 3828 | 26 你要是不懂概率就别装懂。4和5分别是两个stochastic differential equation的解,
它们只是决定了分布,而不能确定z是同一个随机变量。这一点从公式6本身就看得出来
。那个公式不可能是对的,如果它是对的,就意味这给定underlying的初始价格和终止
价格,完全不需要中间的价格信息,就可以决定leverage etf的价格。你应该知道这个
是不可能的。否则也别搞leverage etf了。
【在 B**********r 的大作中提到】 : 除了倍数x外,剩下这个z的分布,对单倍或多倍是完全一样的!
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d********1 发帖数: 3828 | 27 这个说法又是错误的。tza在熊市是涨的,怎么会lose value?所谓的lose value是指的
价格比开三次方与iwm价格比相比的“衰减”。这个是很误导的一种算法。你如果short
tza的话,帐号是否外婆不是看这个比值是否衰减。到时候tza翻n翻的时候你不能去跟
borker说:“你看它实际上衰减了,我应该赚钱”。而另一个long tza的帐号涨了几倍,
你去跟他说:“你惨了,tza都衰减没了”,只能被人嘲笑。不管你觉得人家的tza衰减
了多少倍,人家转手一卖就是几倍的收益。市场是流动的,帐号上的钱就是你是否赚钱的
唯一指标。
value=价格。其它的计算value的方法都是扯淡。
另外,你说的这个所谓tza熊市“衰减”的快,反过来就是牛市“衰减”的慢。这里我
用引号是因为我不认同这个词。
熊市正是烧tza最危险的时候。所以short tza不是一个很好的策略。在牛市的时候“衰
减”很小。不信你去算一算过去一个月它“衰减”了多少。所以牛市short tza跑不过大
盘。熊市烧就是刀头舔血。
有人说“我小仓位烧不行么?”当然行。可是小仓位盈利就小。比如5%的仓位它跌没了
也就赚5%。总之这个东西是风险跟收益比很不划算的东西,多少的仓位都不划算。
当然也不是说就不能烧。在特定的市场环境下(震荡市)它确实是有优势的,但除非是
仓位小的可以忽略,否则就不能抱定死捂的心态。不要把它当成是旱涝保收的“稳赚”
策略,而是要当成是对市场的一种预测,跟long和short一个道理。
【在 m********o 的大作中提到】 : Due to volatility, TZA loses value more quickly in bear market.
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