Wall Street se nevyhnutelně dopouští chyb při oceňování opčních prémií, protože spoléhá na standardní Black-Scholesův model. Tento model předpokládá, že akcie se pohybují náhodně, mají konstantní volatilitu a nemají paměť. Realita trhu však vykazuje autokorelaci, volatilita kolísá v závislosti na katalyzátorech a historický vývoj ovlivňuje budoucí pohyby.
Klíčem k lepšímu pochopení trhu může být Markovova vlastnost. V tomto rámci je budoucí stav systému určen výhradně jeho aktuálním stavem, což klade důraz na bezprostřední tržní kontext. Zatímco Black-Scholesův model definuje riziko pouze jako vzdálenost od aktuální ceny (spot price) a ignoruje kontext, Markovova logika funguje jako analýza druhého řádu.
Tento přístup lze přirovnat k basketbalu: Black-Scholes tvrdí, že střela z dálky je vždy těžší než dvojtakt. Markovova analýza však zohledňuje, zda je koš bráněn – někdy je volná střela z dálky pravděpodobnější než bráněný nájezd. Využití kontextu namísto pouhých modelových předpokladů umožňuje investorům identifikovat chybně oceněné příležitosti, které standardní mechanismy Wall Street přehlížejí, což je relevantní pro tituly jako Palo Alto Networks či NetEase.
Wall Street se nevyhnutelně dopouští chyb při oceňování opčních prémií, protože spoléhá na standardní Black-Scholesův model. Tento model předpokládá, že akcie se pohybují náhodně, mají konstantní volatilitu a nemají paměť. Realita trhu však vykazuje autokorelaci, volatilita kolísá v závislosti na katalyzátorech a historický vývoj ovlivňuje budoucí pohyby.
Klíčem k lepšímu pochopení trhu může být Markovova vlastnost. V tomto rámci je budoucí stav systému určen výhradně jeho aktuálním stavem, což klade důraz na bezprostřední tržní kontext. Zatímco Black-Scholesův model definuje riziko pouze jako vzdálenost od aktuální ceny a ignoruje kontext, Markovova logika funguje jako analýza druhého řádu.
Tento přístup lze přirovnat k basketbalu: Black-Scholes tvrdí, že střela z dálky je vždy těžší než dvojtakt. Markovova analýza však zohledňuje, zda je koš bráněn – někdy je volná střela z dálky pravděpodobnější než bráněný nájezd. Využití kontextu namísto pouhých modelových předpokladů umožňuje investorům identifikovat chybně oceněné příležitosti, které standardní mechanismy Wall Street přehlížejí, což je relevantní pro tituly jako Palo Alto Networks či NetEase.
