La copertura che ha raddoppiato i costi di trading del nostro backtest

Pensavamo di avere una strategia sulle opzioni con un turnover basso. Acquistava una call con scadenza a una settimana quando si attivava un segnale di breve termine, la manteneva per un giorno o due e poi usciva. Il backtest mostrava poche operazioni sulle opzioni ogni settimana e costi che sembravano ridotti rispetto al P&L lordo.

Poi abbiamo contato le operazioni sul sottostante necessarie a mantenere la posizione vicina al delta obiettivo. Erano più di dieci volte quelle sulle opzioni. In una sessione volatile, una singola posizione in opzioni ha generato sei ordini di copertura prima di pranzo. La strategia non aveva trovato un modo economico di negoziare opzioni: il backtest si era semplicemente dimenticato che esistesse la copertura.

La distinzione è importante perché il delta di un’opzione cambia con il prezzo del sottostante, il tempo e la volatilità. Una posizione delta-neutral all’ingresso può diventare una scommessa direzionale pochi minuti dopo. Coprire in modo continuo, secondo una pianificazione o solo quando il delta supera una soglia cambia sia il rischio sia il turnover.

La posizione del nostro esempio consisteva in dieci call lunghe, ciascuna con delta 0.45, e un moltiplicatore del contratto pari a uno. All’ingresso, ciò implicava una copertura corta di 4.5 unità del sottostante. Il backtest arrotondava a cinque e apriva la copertura allo stesso prezzo mid usato per valutare l’opzione.

Il mercato è salito. Il delta della call è aumentato a 0.60, portando la copertura obiettivo a sei unità corte. La strategia ha venduto un’altra unità. Quando il prezzo è arretrato, il delta è sceso a 0.51 e la strategia ha ricomprato un’unità. Ogni aggiustamento sembrava modesto. Nel complesso, hanno pagato lo spread due volte prima ancora di chiudere la posizione in opzioni.

Da dove venivano i costi mancanti?

Il primo problema era il trigger. La simulazione ricalcolava la copertura dopo ogni barra, ma eseguiva l’aggiustamento al midpoint di quella barra. Il midpoint è un riferimento utile per la valutazione, ma non garantisce un’esecuzione. Per un ordine di copertura eseguibile subito, il prezzo rilevante è più vicino all’ask quando si compra e al bid quando si vende, con un ulteriore impatto se l’ordine è grande rispetto alla liquidità disponibile.

Abbiamo riprodotto la stessa copertura con un semplice modello basato sul lato della quotazione. Per ogni aggiustamento, abbiamo usato il miglior bid o ask disponibile, aggiunto una piccola stima d’impatto basata sulla dimensione dell’ordine e sulla profondità esposta, poi addebitato la commissione taker della venue. Non era un modello di esecuzione universale. Bastava però a mostrare quanto avesse nascosto l’assunzione del prezzo mid.

Il secondo problema era che “ribilanciare a ogni barra” era stato trattato come un innocuo dettaglio implementativo. Non lo era. Una pianificazione a intervalli di un minuto generava frequenti piccole operazioni di copertura. Una pianificazione a intervalli di cinque minuti riduceva le operazioni, ma lasciava che il delta si discostasse di più tra un controllo e l’altro. Una regola a soglia attendeva che l’errore assoluto della copertura superasse un’unità del sottostante: così riduceva parte delle operazioni superflue, accettando un’esposizione temporanea maggiore.

C’era una piccola complicazione pratica: le nostre istantanee storiche delle quotazioni erano discontinue nei minuti più intensi. Potevamo stimare i costi per quei vuoti, ma non avremmo dovuto fingere che una quotazione mancante contenesse un prezzo eseguibile affidabile. Nel replay abbiamo contrassegnato quegli aggiustamenti come incerti e li abbiamo riportati separatamente.

Nel periodo di test, passare dalle esecuzioni al midpoint a quelle sul lato della quotazione, includendo commissioni e impatto, ha ridotto il P&L netto della strategia. Anche la regola a intervalli di un minuto ha generato molte più operazioni sul sottostante di quanto suggerisse il registro delle operazioni sulle opzioni. La regola a soglia ha ridotto il turnover della copertura, ma l’esposizione delta è rimasta più a lungo lontana da zero. Nessuno dei due risultati indica quale politica sia migliore in generale: dipende dai limiti di rischio della strategia, dalla liquidità della venue e dall’esposizione residua che può tollerare.

Cosa dovrebbe registrare un backtest sulle opzioni per la copertura?

Come minimo, tenete un registro separato della copertura. Ogni riga dovrebbe indicare la posizione in opzioni, il delta obiettivo, la copertura corrente, la dimensione dell’aggiustamento, l’ora della decisione, l’ora di esecuzione ipotizzata, la base di prezzo, le commissioni e l’impatto. Se la copertura passa da una venue o da uno strumento a un altro, registrate anche questa scelta. Quando un risultato sembra sospettosamente buono, è difficile verificare una cifra unica di “costo delle opzioni” che somma le operazioni sulle opzioni e quelle di copertura.

Confrontate inoltre le politiche usando gli stessi segnali sulle opzioni e la stessa serie storica dei prezzi. Se la pianificazione della copertura cambia da un’esecuzione all’altra, riportate insieme alla performance il turnover e l’esposizione che ne derivano. Altrimenti, una curva a costo inferiore potrebbe semplicemente comportare più rischio senza copertura.

La nostra idea strategica originale è sopravvissuta alla revisione dei conti come quesito di ricerca. Il primo backtest, invece, non ha retto come prova. È un esito utile: la simulazione successiva aveva un registro chiaro, una regola di copertura esplicita e un modello dei costi le cui assunzioni potevamo verificare una alla volta.