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Stock版 - 震荡衰减是很不专业的说法
相关主题
TZA请不要跌到26以下今天赚钱的进来一下
what the real diehard bear should do now进了点儿TNA
道指3x etf 30年历史曲线做空很难的
学术上有“震荡损耗”这个说法么?厚厚
要想多用Margin,建议改成TD Ameritradehobo今天的大杀器很给力阿
现在做空TZA应该没风险了吧第17届选股大赛(11/25-12/09)
TZA拿两年怎么样?I am a bear for next week
他娘的,大盘真牛!昨天盘后谁卖了?
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话题: 衰减话题: 震荡话题: tza话题: sp500话题: 损耗
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1 (共1页)
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。

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”。

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

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。

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

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。
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。

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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现在做空TZA应该没风险了吧今天赚钱的进来一下
TZA拿两年怎么样?进了点儿TNA
他娘的,大盘真牛!做空很难的
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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。
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.

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。

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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。

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。
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。

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!
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.
1 (共1页)
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