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ZABRモデル

ZABRは一般化された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のべき乗則を強制するのではなく、任意の滑らかな関数を当てはめることができます。「指数を選ぶ」のではなく、「好きな曲線を描く」という発想です。

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合わない場合です。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の折れ曲がりなどが該当します。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とることができます。

💡
ZABRの要点

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「ボラティリティは価格に対してデータが示すとおりにスケールする」と言います。より柔軟ですが、より複雑です。暗号資産のほとんどの用途では、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パラメータ(rho、nu)を使用しており、変わるのはバックボーン関数だけです。バックボーンの選び方によってスマイルの形状が変わること、特にOTMのウィングで違いが大きい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​

表記上の小さな変更ですが、結果への影響は大きくなります。

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が単一のベータで連動
バックボーンを通じて各ウィングを独立に制御
マイナス金利
分数ベータでは問題がある
適切なバックボーンを使えば負のフォワードに対応可能
速度
マイクロ秒(Haganの公式)
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
より困難。パラメータが多く、公式がない

代表的なバックボーンの選択肢​

バックボーン
使用する場面
パラメータ数
F^beta(標準SABR)
デフォルト。明らかに合わない場合を除きこれを使用
1
区分的べき乗則
プットとコールのウィングの曲率が異なり、単一のベータでは捉えられない場合
3
sinh(シフテッドSABR)
マイナス金利またはゼロを跨ぐダイナミクス
2
自由形式のスプライン
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(過剰適合のリスク)
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」の代替手段です。暗号資産ではほとんど必要ありません。しかし、SABRの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。スキューとボラティリティ・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う相互作用するかによって決まります。

ZABRにおける価格評価​

SABRとは異なり、ZABRにはインプライド・ボラティリティの閉形式の公式がありません。Haganの公式はべき乗則の構造に特化して依存しており、z(F) を一般化した時点で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、数値計算手法を使う必要があります。

手法
速度
使用する場面
PDE(Andreasen-Huge)
オプション1つあたりミリ秒
本番環境でのデフォルトの手法
モンテカルロ
オプション1つあたり秒
検証、エキゾチックなペイオフ
摂動展開
オプション1つあたりマイクロ秒
バックボーンがSABRに近い場合の簡易近似

ZABRの複雑さに見合う場面​

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
分数ベータのSABRバックボーンは負のフォワードに対して定義されない
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の曲率が異なり(バタフライのプロファイルが異なる)、単一のベータでは捉えられない
区分的
バックボーンの明らかな不適合
SABRバックボーンがある領域でボラティリティを系統的に過大または過小評価する
スプラインまたは区分的
エキゾチックの価格評価
ローカル・ボラティリティ構造の精度が重要となるバリアオプションや経路依存型オプション
観測されたダイナミクスに最もよく合うもの

ZABRに手を伸ばす前の実務チェックリスト​

  1. SABRバックボーンは本当に合っていないか? ボラティリティのボラティリティをゼロにしてバックボーンをプロットし、観測されたスマイルと比較します。概ね追従していれば、SABRで問題ありません。
  2. 不適合はバックボーンにあるのか、ボラティリティのボラティリティにあるのか? SABRのフィットが悪い場合、必要なのは異なるバックボーンではなく、異なるrho/nu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. 追加するパラメータはいくつか? パラメータを1つ追加するごとに、フィットの改善でその正当性を示す必要があり、過剰適合のリスクも高まります。複数の満期をフィットする際は、カレンダー裁定の違反に注意してください。
  4. ツールは揃っているか? 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の公式しかサポートしていない場合、切り替えには相当なエンジニアリング投資が必要になります。
ℹ️
暗号資産では不要

ZABRが暗号資産オプションで必要になることはほとんどありません。スマイルのフィッティングはSVIで対応でき、ダイナミクスはSABRで十分に表現できます。暗号資産における大きな課題は、バックボーンの形状ではなく、データの希薄さとマイクロストラクチャーのノイズです。ベガと期間構造のエクスポージャーは、利用可能なATMおよびストライク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ほうが適切です。

方程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で変換します。

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
日
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 とおきました。どのモデルが復元されますか?
Q: あるスワップションデスクは、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でオプションを評価する際に、Haganの公式を使えないのはなぜですか?
Q: 暗号資産オプション市場で、SABRやSVIではなくZABRを選ぶのはどのような場合ですか?

💡 ヒント: 回答を見る前に自分で答えてみましょう。

数学的な直感を養う​

ZABRを基礎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「カスタムの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するのか、方程式がどう変わるのか、 そして追加の複雑さがどのような場合に正当化されるのかを示します。


関連項目: