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ZABRモデル

ZABRは、一般的なバックボーンを持つSABRです。価格とボラティリティの間に固定的なべき乗則の関係を強制する代わりに、任意の滑らかな関数を組み込むことができます。「指数を選ぶ」のではなく、「好きな曲線を描く」ということです。

これが重要になるのは、SABRの硬直的なバックボーンがデータに明らかに適合しない場合です。たとえば、非対称なウィング、マイナス金利、あるいは単一のベータでは捉えられない価格とボラティリティの関係における屈曲などです。ZABRが生成するインプライド・ボラティリティのスマイルは、標準的なSABRでは構造的に到達できない形状を取ることができます。

💡
一言でいうZABR

SABRは「ボラティリティは価格に対してべき乗則でスケールする」と言います。ZABRは「ボラティリティはデータが示す通りに価格に対してスケールする」と言います。より柔軟ですが、より複雑です。ほとんどのクリプト業務では、SABRまたはSVIで十分です。

違いを見る

以下の各曲線は同一の確率的パラメータ(rho、nu)を使用しており、バックボーン関数だけが異なります。バックボーンの選択によって、特にOTMのウィングにおいて、異なるスマイル形状が生じることに注目してください。

ZABRバックボーン比較

固定パラメータ: ρ = -0.4, ν = 0.5, α = 0.28. 各バックボーンを切り替えてスマイルの形状を比較できます。ハイライト領域は、バックボーン間の乖離が最も大きい箇所を示します。
OTMプットOTMコール11%21%32%758595ATM105115125行使価格インプライド・ボラティリティ (%)平方根(標準SABR)対数正規正規区分型(非対称)

すべての曲線は同じスキュー、ボラティリティのボラティリティ、ボラティリティ水準を共有しています。唯一の違いはバックボーンの選択です。スマイルはATM付近では近い値を保ちながら、ウィング部分(網掛け領域)で最も大きく乖離する点にご注目ください。

SABRから何が変わったか

記法の小さな変更ですが、結果への影響は大きいです。

観点
SABR
ZABR
バックボーン
べき乗則 (F^beta) -- パラメータは1つ
任意の滑らかな関数 z(F) -- 必要なだけ柔軟
ウィングの制御
プットとコールのウィングは単一のベータに拘束される
バックボーンによって各ウィングを独立に制御可能
マイナス金利
分数ベータでは問題が生じる
適切なバックボーンでマイナスのフォワードに対応可能
速度
マイクロ秒(Hagan公式)
ミリ秒(PDE)から秒(モンテカルロ)
フィッティング
2パラメータのフィットで高速かつ安定
より難しい -- パラメータが多く、公式がない

一般的なバックボーンの選択肢

バックボーン
使いどころ
パラメータ数
F^beta(標準SABR)
デフォルト -- 明らかに適合しない場合を除きこれを使う
1
区分的べき乗則
プットとコールのウィングが、1つのベータでは捉えられない異なる曲率を持つ場合
3
sinh(シフトSABR)
マイナス金利またはゼロを跨ぐダイナミクス
2
自由形式スプライン
最大限の柔軟性 -- バックボーンをデータからフィット。強力だが危険(過学習リスク)
N個のノット
💡
ZABRがSABRについて教えてくれること

ZABRは「SABRの柔軟性が足りない場合」のフォールバックです。クリプトで必要になることはめったにありません。しかし、SABRにおけるベータが実際に何をしているかを示してくれます。それは、無限の族の中から特定の1つのバックボーンを選ぶことです。スキューボラティリティ・サーフェスの形状は、バックボーンが確率ボラティリティのダイナミクスとどのように相互作用するかに依存します。

ZABRでのプライシング

SABRと異なり、ZABRには閉形式のインプライド・ボラティリティ公式がありません。Hagan公式はべき乗則の構造に特化して依存しており、z(F)を一般化するとその構造は失われます。ZABRのオプション価格からブラック・ショールズのインプライド・ボラティリティを復元するには、数値的手法を使わなければなりません。

手法
速度
使いどころ
PDE(Andreasen-Huge)
オプション1件あたりミリ秒
本番環境でのデフォルト手法
モンテカルロ
オプション1件あたり数秒
検証、エキゾチックなペイオフ
摂動展開
オプション1件あたりマイクロ秒
バックボーンがSABRに近い場合の高速近似

ZABRの複雑さが見合う場面

シナリオ
ZABRが役立つ理由
適したバックボーン
マイナス金利
分数ベータではSABRのバックボーンがマイナスのフォワードに対して未定義になる
シフト型(sinh)
非対称なウィングの挙動
プットとコールのウィングが、1つのベータでは捉えられない異なる曲率(異なるバタフライのプロファイル)を持つ
区分的
目に見えるバックボーンの不適合
SABRのバックボーンが特定の領域でボラティリティを系統的に過大/過小評価する
スプラインまたは区分的
エキゾチックのプライシング
正確なローカル・ボラティリティ構造が重要となるバリアや経路依存型のオプション
観測されたダイナミクスへの最適フィット

ZABRに手を伸ばす前の実務チェックリスト

  1. SABRのバックボーンは本当に不適合か? バックボーン(ボル・オブ・ボルをゼロに設定)を観測されたスマイルと重ねてプロットしてください。合理的に追従しているなら、SABRで十分です。
  2. 不適合はバックボーンにあるのか、それともボル・オブ・ボルにあるのか? SABRのフィットが悪い場合、必要なのは異なるrho/nuであって、異なるバックボーンではないかもしれません。モデルを変更する前に、デルタ空間での残差を確認してください。
  3. 追加のパラメータをいくつ加えるのか? それぞれがより良いフィットによって正当化される必要があり、過学習リスクを増大させます。複数の満期をフィットする際は、カレンダー・アービトラージの違反に注意してください。
  4. ツール環境は整っているか? ZABRにはPDEソルバーが必要です。使用しているライブラリがSABRのHagan公式のみをサポートしている場合、切り替えは大きなエンジニアリング投資になります。
ℹ️
クリプトではスキップして良い

クリプトオプションでZABRが必要になることはほとんどありません。SVIがスマイルのフィッティングを担い、SABRが十分なダイナミクスを提供します。クリプトにおけるより大きな課題は、データの疎らさとマイクロストラクチャーのノイズであり、バックボーンの形状ではありません。ベガ期間構造のエクスポージャーは、利用可能なATM行使価格のデータにきれいにフィットする、よりシンプルなモデルで管理する方が良いでしょう。

数式エクスプローラー

インプライド・ボラティリティ、トータル・バリアンス、対数マネーネス、オプション価格の間の変換を行います。

数式エクスプローラー

w = σ2 × Ttotal variance = IV2 × time
%
インプライド・ボラティリティ
満期までの暦日数
総分散 (w)
0.022225
年率換算分散 (σ²)
0.2704
逆算IV
52.00%
総分散は、SVIなどのモデルがフィットする対象です。時間とともに増えるため、30日間の50%ボラは90日間の50%ボラよりも総分散が小さくなります。

次に進む前に理解度をテストしましょう。

Q: ZABRで z(F) = F^0.5 と設定しました。どのモデルが復元されたでしょうか?
Q: スワップションのデスクが、SABRのフィットがディープOTMプットを系統的に過小評価し、ディープOTMコールを過大評価していることに気づきました。ZABRは役立つでしょうか?
Q: sinhバックボーンのZABRでは、なぜHagan公式を使ってオプションをプライシングできないのでしょうか?
Q: クリプトオプション市場では、どのような場合にSABRやSVIではなくZABRを選ぶべきでしょうか?

💡 ヒント: 回答を見る前に自分で答えてみましょう。

数学的な直観を築く

ZABRをゼロから学ぶインタラクティブレッスン · 前提知識は不要です

このレッスンでは、ZABRを「カスタムバックボーンを持つSABR」として説明し、バックボーンが実際に何をしているのか、方程式がどのように変わるのか、そして追加の複雑さがいつ正当化されるのかを示します。


関連項目: