JP2009528634A

JP2009528634A - リスク管理のための方法およびシステム

Info

Publication number: JP2009528634A
Application number: JP2008557433A
Authority: JP
Inventors: チェンジャン・シュ
Original assignee: タウンセンド・アナリティクス・リミテッド
Priority date: 2006-03-01
Filing date: 2007-03-01
Publication date: 2009-08-06
Also published as: EP2105879A3; WO2007103292A3; EP1999711A4; US20110173135A1; US20070219893A1; EP2105879A2; US7925561B2; EP1999711A2; JP2009080860A; WO2007103292A2

Abstract

一態様では本発明は証券ポジションとリアルタイム価格データとに関するバックグラウンドデータを獲得するステップと、証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するステップと、証券のポートフォリオ構成データと1又は複数のデータ要求とを受け取るステップであって、データ要求の少なくとも1つがポートフォリオのバリューアットリスクレポート要求を含むステップと、パーキンソンのボラティリティ推定に基づきバリューアットリスクレポートを提供するステップとを含む。別の態様では本発明はツリー構造表示をグラフィカルユーザインタフェース表示の第1部分に表示するステップと、ユーザによるツリー構造表示から項目選択に応答して対応する表項目をグラフィカルユーザインタフェース表示の第2部分の表形式表示内に表示するステップと、ユーザによる表形式表示内の表項目選択に応答して対応する項目をツリー構造表示内に表示するステップとを含む。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、2006年3月1日に出願された米国仮特許出願第60/778475号の優先権を主張する。同仮出願の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

ブローカ-ディーラは、今日、リスク管理において独特な課題に直面している。電子取引の急増が、記録的な数のトレーダおよび出来高を生み出している。トレーダの様々なリスク負担行動は、会社の与信方針(credit policy)およびリスク管理プロセスを複雑にする。今日の投資会社の特殊な必要に対処するため、リアルタイムリスク管理ソフトウェアが必要とされている。

市場リスクは、企業に最も直接的な影響を及ぼす。投資商品(investment instrument)の価値の変化は、売買勘定の資産価値に直接的に影響する。大部分の勘定が十分な資金を与えられている一方で、勘定のいくつかは、資産価値がレバレッジのリスクをカバーし得ない状況に遭遇することがある。この問題に対処するため、大部分の企業は、いわゆる証拠金ルール(margin rule)による与信方針を設け、そのルールにおいては、勘定がリスク特徴に基づいて分類され、勘定内の資産は、定義された1組のルールに基づいて、適切に証拠金の差し入れが行われる。

大部分の取引所、清算会社、およびブローカ-ディーラは、明確に定義された独自の証拠金ルールを有する。最近、シカゴマーカンタイル取引所(www.cme.com)のリスクの標準ポートフォリオ分析(SPAN(登録商標):Standard Portfolio Analysis of Risk)と、オプションクリアリングコーポレーション(www.optionsclearing.com)の理論的市場間証拠金システム(TIMS:Theoretical Inter-market Margin System)が、先物契約およびオプションの証拠金差し入れにおいて、牽引力を獲得している。取引日末にバックオフィスのバッチプロセスによって勘定毎に適切に証拠金を差し入れるのが、標準的な方法である。しかし、そのような遅延プロセスによって問題が検出される時までに、大きな損害がすでに起こっていることもある。今日の刻一刻変化する市場においては、企業に対するリスクを抑制するために、資産タイプ間(cross asset types)および多通貨間(cross multiple currencies)での証拠金違反のリアルタイム検出が必要とされる。

いくつかの金融ソフトウェアベンダ、特にリアルタイムシステムを専門とするベンダは、日中リスク管理(intraday risk management)に対する需要を満たすために、近リアルタイムリスク管理ソフトウェアの導入を開始した。リアルタイム価格および取引活動を使用して、資産時価(asset market value)、損益、および委託証拠金(margin requirement)などの金融尺度を計算するために、これらのリスク管理システムは、リアルタイム値付けおよび売買システム(real-time quoting and trading system)を利用して、数千の売買勘定をスキャンする。リスク管理者に潜在的な問題を警告するため、リスクレポートが、これらの尺度に基づいて日中に生成される。今日の強力なハードウェアと、ソフトウェアで実現される最新の並列プログラミングモデルは、そのような複雑なタスクを非常に妥当な時間枠内で完了することを可能にする。例えば、本発明の一態様に含まれるクレジットアットリスク(CaR:Credit-at-Risk)機能は、そのようなレポートを毎分毎に受け渡すことを可能にする。

そのような監視リスク管理システムが直面する大きな難題の1つは、情報オーバロード(information overload)である。数千の勘定においてリアルタイムデータによって生成される膨大な量の情報は、リスク管理者が重要な情報を咀嚼し、迅速に行動することを不可能にする。ソフトウェアデベロッパは、中核監視機能の拡張として、従来の意思決定支援システム(DSS:decision support system)における多くの概念を利用している。例えば、本発明の一態様では、完全なリスクレポートを提供する代わりに、リスクが集中しがちな問題項目を管理可能な数だけ報告するために、ユーザ定義基準に基づいた例外レポートが生成できる。さらに、ドリルダウン機能(drill-down feature)による分析機能が導入でき、ユーザは、例外レポートによって強調された項目を介して、詳細な情報に直観的に移動することができる。多くの場合、問題を調査し、適切な行動を助言する際に、分析機能自体がきわめて有益なものとなる。

金融業界においてリスク管理がますます重要になっていく一方で、多くのブローカ-ディーラは、リスクに対する即時反応を要求し始めている。例えば、いくつかの業界部門は、日末証拠金レポート(end-of-day margin report)の後に追証が行われるT+1追証方針(margin call policy)から、証拠金違反が発見されると直ちに追証が行われるT+0追証方針に移行しつつある。さらに、先物および外国為替など、変動性が高くかつレバレッジの大きい商品を取引する際、数分以内に高リスク状況に対処して損失を制限するために、そのようなリアルタイムリスクレポートが必要である。リアルタイムリスク管理システムの使用可能性は、ブローカ-ディーラにおいてリスク管理部門(risk management desk)がどのようにオペレーションを行うかを徐々に変えていく革命的な力である。

ブローカ-ディーラが直面する別の主要なリスクは、顧客であるトレーダのリスク負担行動である。RealTick(登録商標)(www.realtick.com)など、プロ級の調査および売買ソフトウェアが、ますます、小口トレーダのデスクトップに配備されるようになっている。これらの売買ツールは、今日のますます拡大する電子売買環境および高流動性に対する主要な貢献者である。けれども、これらの売買プラットフォームの優れた遂行能力も、トレーダの行動を規制するために、等しく有能なリスク管理コンポーネントを必要とする。

売買プラットフォーム内に組み込まれる、リアルタイム証拠金差し入れを行う今日の証拠金システムは、取引前リスク管理用の従来のアプローチに基づいて開発され、それを拡張したものであり、ポートフォリオリスクに基づいて委託証拠金を計算することができる。例えば、RealTickのリスクベース証拠金システムは、トレーダの勘定ポジションおよび未約定取引(pending trade)をリアルタイムにスキャンして、スプレッドなどのヘッジポジションおよび信用証拠金(margin credit)のカバーを認識しながら、現在のポジションおよび未約定取引における委託証拠金を計算する。正確な取引前および取引後ポートフォリオ証拠金は、リアルタイム価格情報に基づいて計算され、勘定が企てられた取引をまかなうのに十分な購買力を有するかどうかを決定するために比較される。さらに、数字を適正に保つために、規制要件および交換ルールと共に、特別な証拠金アルゴリズムが適用される。RealTickの場合、ミラノ株式取引所における商品は、イタリアの規則に従うように、TIMS方法を使用して証拠金の差し入れが行われる一方、CMEの先物は、商品内スプレッド(intra-commodity spread)および商品間スプレッド(inter-commodity spread)の定義を認識する、取引所の公開ルールに従って証拠金の差し入れが行われる。この機能は、トレーダが追証状況に陥る取引を行うことをほぼ不可能にする一方で、トレーダの勘定の購買力を価格変動に応じて速やかに調整する。

取引前リスクベース証拠金差し入れと取引後証拠金ベースリスク監視の組み合わせは、ほとんどの場合、トレーダによって負わされる与信リスクに対処するのに十分強力である。しかし、証拠金ルールは通常、過度に一般的であり、個々の商品のボラティリティおよび相関する資産額に対処することができない。この状況は、企業の決済リスク(settlement risk)に対処する際、また企業の自己資本(capital adequacy)を評価する際に、CaR方法を効果のないものにする。ブローカ-ディーラ、特に自己清算(self-clearing)を行うブローカ-ディーラは、そのようなリスクを予測するために、統計的方法を利用しなければならない。この目的で使用される従来の方法は、バリューアットリスク(VaR:Value-at-Risk)である。

VaRは、通常の市場条件の下、一定の時間間隔の間に、与えられた信頼水準において予想される最悪の損失を測定する。1990年代に評判を得るようになったので、VaRは、短期市場リスクを報告するため、また投資会社の自己資本を評価するために、今では広く使用されている。今日のリスク管理実施は通常、VaRレポートのための最も人気がある3つ方法、すなわち、分散-共分散アプローチ(variance-covariance approach)、ヒストリカルシミュレーション(historical simulation)、およびモンテカルロシミュレーション(Monte Carlo simulation)のうちの1つを利用する。

VaRの主要な特徴の1つは、その比較可能性である。ポートフォリオのサイズが与えられた場合、ポートフォリオの内容に拘わらず、VaRが大きいほど、リスクも大きい。この特性は、リスク管理において、(1)VaRレポートが定期的に同じポートフォリオに対して生成される場合、時間経過に伴うリスク負担のレベルを追跡することができ、また(2)VaRレポートが同じ時間に多くのポートフォリオに対して生成される場合、これらのポートフォリオのリスクレベルを対照して比較できるという、2つの重要な応用を可能にする。全社的なリスクを時間とともに追跡することによって、管理は、集約的レベルにおいて、リスク負担行動についての戦略的視点を獲得することができる。これは、長期リスク管理実施の重要な構成要素であるばかりでなく、金融レポートの重要な構成要素でもある。ポートフォリオリスクの対照比較は、投資領域内におけるリスク分散を分析するための戦術的ツールを、リスク管理者に与える。最も大きくリスクが集中する領域を迅速に見つけることは、損害を迅速に回避する行動を取るための手段を、リスク管理者に与える。

本明細書で説明されるリスク管理ソフトウェアは、さらに歩を進めて、VaRレポートの上に分析機能を追加する。一実施形態は、個々のポジションばかりでなく、ユーザが同じ原資産(underlying asset)を有する株式とオプションのグループに対するリスクもさらに検査し、リスクレベルに基づいてサブセットをランク付けできるように、ドリルダウン機能をVaRレポートに具備している。わずか数回のクリックで、リスク管理者は、ポートフォリオにとって最もリスクが高い主要な領域を、正確に特定することができる。多くの場合、リスクを緩和する適切な行動を調査する際にリスク管理者を支援するために、仮定(what-if)シナリオ分析ツールも含まれる。

VaR計算における計算量のため、大部分の会社は、レポートを生成するために、夜間バッチプロセスを使用する。この実施は、企業リスクの戦略的制御にとっては満足できるが、戦術的分析、日中リスク制御、仮定調査、およびリスクベース取引にとっては十分ではない。オンデマンドVaRレポートを可能にするため、ベンダは、計算量に対処する様々な方法を利用する。本発明の一実施形態は、ボラティリティおよび相関などの中間リスク尺度を計算するために、夜間バッチプロセスを利用し、リアルタイム価格およびポジションは、オンデマンドVaRレポートを生成するために使用される。この実施は、非常に効果的なので、1万ポジションのポートフォリオも、そのVaRを20秒以内に計算することができる。

多くのブローカ-ディーラは、リアルタイムリスク管理ソフトウェアにおける技術的進歩を十分に利用し始めた。取引前リスクベース証拠金システムは、トレーダのリスク負担行動が企業の与信方針に対する違反を引き起こす可能性をほぼ取り除いた。リアルタイム証拠金ベースリスク監視は、与信方針違反を速やかに捕らえることを可能にする。オンデマンドVaR計算は、リスク集中を見つけ、リスクを緩和する適切な行動を取るためのツールを、リスク管理者に提供する。そのようなソフトウェアパッケージを利用した後、多くの企業は、リスク部門における速やかな生産性上昇を目にする。やがて、今ではソフトウェアによって処理される反復的なルーチン作業から解放されたリスク管理者は、人間の介入を必要とする複雑な問題を解決するのに、より多くの時間を費やすようになる。いくつかの企業は、顧客に提供するサービスのレベルに深みを加えるために、ソフトウェアの分析的機能も利用する。より低いリスク、改善された生産性、より顧客に密着したサービス、事業の成長という好循環が、リスク管理の実施を利益の発生源にしていく。

一態様では、本発明は、(a)証券ポジションと、リアルタイム価格データと、に関するバックグラウンドデータを獲得するステップと、(b)証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するステップと、(c)証券のポートフォリオについての構成データと、1つまたは複数のデータ要求と、を受け取るステップであって、データ要求の少なくとも1つが、ポートフォリオに関するバリューアットリスクレポートの要求を含む、ステップと、(d)バックグラウンドデータ、計算、および構成データに基づいて、バリューアットリスクレポートを提供するステップと、を含む方法であって、バリューアットリスクレポートが、パーキンソンのボラティリティ推定(Parkinson's volatility estimation)に基づく、方法を含む。

様々な実施形態において、(1)バックグラウンドデータを獲得するステップは、1つまたは複数の注文管理システムからポジションに関するリアルタイムデータを取得するステップを含み、(2)バックグラウンドデータを獲得するステップは、1つまたは複数の市場データサービスからリアルタイム価格データを取得するステップを含み、(3)バックグラウンドデータを獲得するステップは、複数の最近の取引日に基づいて、ハイローボラティリティ(high-low volatility)データを取得するステップを含み、(4)複数の最近の取引日は、約10日であり、(5)証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するステップは、ブラック-ショールズ方程式(Black-Scholes formula)および市場価格に基づいて、オプションのインプライドボラティリティ(implied volatility)を計算するステップを含み、(6)証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するステップは、オプションのインプライドボラティリティおよび株式のハイローボラティリティに基づいて、多点リスクアレイ(multi-point risk array)を計算するステップを含み、(7)証券のポートフォリオについての構成データを受け取るステップは、運用成績の計算済の中間尺度を受け取るステップを含み、(8)運用成績の中間尺度は、ポジション、ボラティリティ、およびリスクアレイを含み、(9)バリューアットリスクレポートを提供するステップは、原証券(underlying security)によってポジションをグループ化するステップを含み、(10)バリューアットリスクレポートを提供するステップは、リスクアレイを集約するステップを含み、(11)バリューアットリスクレポートを提供するステップは、1つまたは複数のポートフォリオの各々における先物ポジションについてリスクアレイを集約するステップと、相関係数(correlation coefficient)を適用するステップと、を含み、(12)バリューアットリスクレポートを提供するステップは、表示のためにレポートをグラフィカルユーザインタフェースに転送するステップを含む。

別の態様では、本発明は、(a)証券ポジションと、リアルタイム価格データと、に関するバックグラウンドデータを獲得するように動作可能なソフトウェアと、(b)証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するように動作可能なソフトウェアと、(c)証券のポートフォリオについての構成データと、1つまたは複数のデータ要求と、を受け取るように動作可能なソフトウェアであって、データ要求の少なくとも1つが、ポートフォリオに関するバリューアットリスクレポートの要求を含む、ソフトウェアと、(d)バックグラウンドデータ、計算、および構成データに基づいて、バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能なソフトウェアと、を含むソフトウェアであって、バリューアットリスクレポートが、パーキンソンのボラティリティ推定に基づく、ソフトウェアを含む。

様々な実施形態において、(1)バックグラウンドデータを獲得するように動作可能なソフトウェアは、1つまたは複数の注文管理システムからポジションに関するリアルタイムデータを取得するように動作可能であり、(2)バックグラウンドデータを獲得するように動作可能なソフトウェアは、1つまたは複数の市場データサービスからリアルタイム価格データを取得するように動作可能であり、(3)バックグラウンドデータを獲得するように動作可能なソフトウェアは、複数の最近の取引日に基づいて、ハイローボラティリティデータを取得するように動作可能であり、(4)複数の最近の取引日が、約10日であり、(5)証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するように動作可能なソフトウェアは、ブラック-ショールズ方程式および市場価格に基づいて、オプションのインプライドボラティリティを計算するように動作可能であり、(6)証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するように動作可能なソフトウェアは、オプションのインプライドボラティリティおよび株式のハイローボラティリティに基づいて、多点リスクアレイを計算するように動作可能であり、(7)証券のポートフォリオについての構成データを受け取るように動作可能なソフトウェアは、運用成績の計算済の中間尺度を受け取るように動作可能であり、(8)運用成績の中間尺度は、ポジション、ボラティリティ、およびリスクアレイを含み、(9)バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能なソフトウェアは、原証券によってポジションをグループ化するように動作可能であり、(10)バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能なソフトウェアは、リスクアレイを集約するように動作可能であり、(11)バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能なソフトウェアは、1つまたは複数のポートフォリオの各々における先物ポジションについてリスクアレイを集約するように、また相関係数を適用するように動作可能であり、(12)バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能なソフトウェアは、表示のためにレポートをグラフィカルユーザインタフェースに転送するように動作可能である。

別の態様では、本発明は、(a)分散-共分散モデルを実行するステップと、(b)日中調整を用いて、パーキンソンのボラティリティ近似を計算するステップと、(c)ブラック-ショールズモデルに基づいて、定期バッチによるオプション再評価(option revaluation)を実行するステップと、(d)理論価格の中間尺度についての多点リスクアレイをモデル化するステップと、(e)多変量モデル(multivariate model)に基づいて、相関を推定するステップと、(f)デルタ/ガンマ推定(delta/gamma estimation)のために2次回帰(quadratic regression)を実行するステップと、(g)バリューアットリスクレポートを生成するステップと、を含む方法を含む。

様々な実施形態において、(1)ポートフォリオ内の1つまたは複数のポジションの各々について、対応するリスクアレイの1つまたは複数の要素が、価格と、出来高と、ポジションを保有する証券についてのリスクアレイ要素との積に基づいて計算され、(2)2次回帰が、少なくとも部分的にリスクアレイから取り出されたデータ点に対して実行され、(3)ポートフォリオ内の証券の価値は、対数正規分布しているものと仮定され、(4)ポートフォリオ内のデリバティブは、非線形分布しているものと仮定され、(5)ゼロ相関が、異なる資産クラス内の資産間で仮定され、(6)0.5の相関が、1つの資産クラス内の資産間で仮定され、(7)高い相関が、同じ原資産を有する資産に対して仮定され、(8)バリューアットリスクレポートは、3つのレベル、すなわち、ポートフォリオ、原資産グループ、およびポジションのレベルを含み、(9)

ルールが、日中に日毎ボラティリティ(daily volatility)を推定するために使用される。

別の態様では、本発明は、(a)分散-共分散モデルを実行するように動作可能なソフトウェアと、(b)日中調整を用いて、パーキンソンのボラティリティ近似を計算するように動作可能なソフトウェアと、(c)ブラック-ショールズモデルに基づいて、定期バッチによるオプション再評価を実行するように動作可能なソフトウェアと、(d)理論価格の中間尺度についての多点リスクアレイをモデル化するように動作可能なソフトウェアと、(e)多変量モデルに基づいて、相関を推定するように動作可能なソフトウェアと、(f)デルタ/ガンマ推定のために2次回帰を実行するように動作可能なソフトウェアと、(g)バリューアットリスクレポートを生成するように動作可能なソフトウェアと、を含むソフトウェアを含む。

ルールが、日中に日毎ボラティリティを推定するために使用される。

別の態様では、本発明は、(a)ツリー構造表示を含むグラフィカルユーザインタフェース表示の第1の部分を表示するためのソフトウェアと、(b)表形式表示を含むグラフィカルユーザインタフェース表示の第2の部分を表示するためのソフトウェアと、を含むソフトウェアであって、ツリー構造表示内の1つまたは複数の項目の各々は、ユーザによって選択された場合、表形式表示内に表示された対応する表項目を有し、表形式表示内の1つまたは複数の表項目の各々は、ユーザによって選択された場合、ツリー構造内の対応する項目を表示させる、ソフトウェアを含む。

様々な実施形態において、(1)ツリー構造表示内の項目は、チェックボックスを使用して選択され、(2)表形式表示内の表項目は、強調表示を使用して選択され、(3)ツリー構造表示は、マルチレベル階層を表し、(4)ツリー構造表示内の1つまたは複数の選択項目の各々について、表形式表示内の対応する表項目は、ツリー構造表示内の1つまたは複数の選択項目の階層属性を含み、(5)階層の少なくとも1つのレベルは、1つまたは複数の銀行に対応し、(6)ツリー構造内の1つまたは複数の項目は、勘定に対応する。

別の態様では、本発明は、(a)ツリー構造表示をグラフィカルユーザインタフェース表示の第1の部分に表示するステップと、(b)ユーザがツリー構造表示から項目を選択したのに応答して、対応する表項目をグラフィカルユーザインタフェース表示の第2の部分の表形式表示内に表示するステップと、(c)ユーザが表形式表示内の表項目を選択したのに応答して、対応する項目をツリー構造表示内に表示するステップと、を含む方法を含む。

別の態様では、本発明は、(a)ブローカ-ディーラの証拠金ルール設定に基づいて、勘定の1つまたは複数の純資産価値(net asset value)を計算するステップと、(b)証拠金ルール設定に基づいて、勘定の1つまたは複数の委託証拠金を計算するステップと、(c)1つまたは複数の委託証拠金および1つまたは複数の正味清算価値(net liquidation value)に基づいて、勘定の購買力を計算するステップと、(d)1つまたは複数の純資産価値、1つまたは複数の委託証拠金、および勘定の購買力についての計算結果を、勘定要約画面上に表示するステップと、を含む方法を含む。

別の態様では、本発明は、(a)ブローカ-ディーラの証拠金ルール設定に基づいて、勘定の1つまたは複数の純資産価値を計算するように動作可能なソフトウェアと、(b)証拠金ルール設定に基づいて、勘定の1つまたは複数の委託証拠金を計算するように動作可能なソフトウェアと、(c)1つまたは複数の委託証拠金および1つまたは複数の正味清算価値に基づいて、勘定の購買力を計算するように動作可能なソフトウェアと、(d)1つまたは複数の純資産価値、1つまたは複数の委託証拠金、および勘定の購買力についての計算結果を、勘定要約画面上に表示するように動作可能なソフトウェアと、を含む。

Risk Managerソフトウェア
一態様では、本発明は、好ましくは2つの主要コンポーネント、すなわち、クレジットアットリスク(CaR)およびバリューアットリスク(VaR)を有する、Risk Managerソフトウェアを含む。

VaRは、そのユーザインタフェース部分がRisk Analyzer(クライアント)に存在し、その分析部分がRiskEngine(サーバ)に存在する、ソフトウェアコンポーネントである。VaRは、中間尺度をRiskEngineからユーザのデスクトップに引き出し、金融尺度を計算し、ユーザの選択基準に基づいてレポートを表示する。

CaRは、ブローカ勘定の与信リスクを監視する近リアルタイムのレポートツールであり、例えば、CaRは、好ましくは、ブローカ-ディーラの証拠金ルール設定に基づいて、各勘定について純資産価値および委託証拠金を計算し、勘定の購買力を導き出し、勘定がブローカ-ディーラの与信方針に違反している場合、リスク管理者に警告する。勘定ユーザがブローカ-ディーラの証拠金ルールにはなはだしく違反している場合、リスク管理者は、追証および/または強制清算(forced liquidation)を使用することができる。

一実施形態では、本発明の一態様のVaR実施は、リアルタイムであるが、従来のVaR実施は、夜間バッチジョブである。リアルタイム応答を可能にするため、VaR実施形態は、好ましくは、分散-共分散モデル、日中調整を施したパーキンソンのボラティリティ近似、ブラック-ショールズモデルに基づいた毎分のバッチによるオプション再評価、理論価格の中間尺度についての19点リスクアレイ(19-point risk array)、相関を推定するための多変量モデル、およびデルタ/ガンマ推定のための2次回帰を使用する。

一態様では、本発明は、(1)バックグラウンドデータ獲得、(2)中間尺度のための事前計算、(3)クライアント要求およびデータローディング、ならびに(4)レポート生成のステージを含む。

バックグラウンドデータ獲得は、ある実施形態では、以下のステップ、すなわち、(a)リアルタイムポジションに関するデータを維持するために、Risk Managerが注文管理システムに接続するステップと、(b)すべての証券タイプのリアルタイム価格データを取得するために、Risk Managerが市場データサービスに接続するステップと、(c) Risk Managerが過去10日のデータに基づいたハイローボラティリティデータをロードするステップと、を含む。

中間尺度のための事前計算は、ある実施形態では、以下のステップ、すなわち、(a)オプションのインプライドボラティリティおよびグリーク(Greek)を計算するために、ブラック-ショールズ方程式および市場価格を使用するステップと、(b)19点リスクアレイを計算するために、オプションのインプライドボラティリティおよび株式のハイローボラティリティを使用するステップと、を含む。

クライアント要求およびデータローディングは、ある実施形態では、以下のステップ、すなわち、(a)クライアントがPortfolio Managerを使用してポートフォリオを構成し、サーバにアップロードするステップと、(b)クライアントが、VaRレポートを要求するステップと、(c)中間尺度(例えば、ポジション、ボラティリティ、およびリスクアレイ)がRisk Analyzerによって受け取られるステップと、を含む。

レポート生成は、ある実施形態では、以下のステップ、すなわち、(a)ポジションが原証券によってグループ化され、リスクアレイが集約されるステップと、(b)リスクアレイがポートフォリオにわたって先物について集約され、相関係数が適用されるステップと、(c)最終尺度が計算されるステップと、(d)レポートがユーザインタフェースに送られるステップと、を含む。

上記およびその他の実施形態のさらなる詳細が、以下で提供される。本明細書で説明される実施形態は、単に例示的なものであることが意図されている。本発明に包含されるすべての実施形態を説明することは、可能でも、現実的でもないと思われる。本明細書で説明されない他の多くの実施形態が、本発明に包含され、また添付の特許請求の範囲に包含されることは、当業者には理解される。

従来技術の方法は、
1)分散-共分散モデルよりも時間のかかる、ヒストリカルシミュレーションおよびモンテカルロシミュレーション、
2)時間のかかる回帰分析に基づき、日中補正が不可能な、ヒストリカルボラティリティ、
3)ブラック-ショールズよりも時間のかかる、2項オプション価格モデル(binomial option pricing model)、
4)リスクアレイを保存するよりもリソース必要量が大きい、オンデマンドオプション再評価、
5)多変量モデルよりも1000倍多くのリソースが必要な、ペアワイズ相関係数行列(pair-wise correlation coefficient matrix)、
6)2次回帰よりも正確でない、デルタの加重平均、を含む。

リスクベース証拠金実施形態は、リアルタイムであるが、従来技術の製品は、夜間バッチジョブである。一実施は、ヘッジポジションを識別して性能を改善するために、アクティブアプローチを取る。このアプローチは、RealTickシステムのために構築された、リアルタイム取引および価格インフラストラクチャを十分に利用し、類似の機能を有するシステムのために同様に働く。

競合製品は、スタンドアロン製品である傾向にあり、リアルタイム値付けおよび売買システムを利用するのに問題がある。

「VaR」という用語は、本明細書では、以下で説明される概念と、その概念を計算し、使用する本発明のソフトウェアとの両方を指すために使用される。

バリューアットリスク(VaR)は、金融ポートフォリオがある期間中に失うかもしれないことが(一定レベルの確率により)予測される金額である。例えば、($100, 1 day, 95%)は、ポートフォリオが、1日の間に$100より多額の損失を出さないことについて、95%の公算を有することを意味する。

米国では、1日95%基準(1-day 95% standard)が、RiskMetrics(商標)によって発表されている。ヨーロッパでは、より用心深い10日99%基準(10-day 99% standard)が、バーゼル銀行監督委員会(BASLE Committee on Banking Supervision)によって発表されている。本明細書で便宜的に「Risk Manager」と呼ばれる、本発明の一実施形態のソフトウェアは、両方の尺度に加えて、1日99%と10日95%の2つのさらなる中間レベルも提供する。どのVaRレポートも、ヒストリカルデータに基づいており、したがって、その予想は、「通常の状況」の下では、常に有効と考えられる。

リアルタイム価格
清算会社によって早朝ファイル(morning file)を介して供給されるオーバナイトポジション(overnight position)は、好ましくは、すべての取引日に、市場が開く前に、MFImporterによってRisk Databaseにアップロードされる。取引実行は、近リアルタイムに、TradeStufferプロセスによってRisk Databaseにアップロードされる。Risk ManagerのサーバコンポーネントであるRiskEngineは、証券の一覧をRisk Databaseに問い合わせ、リアルタイム価格情報および付加的属性を取得するために、価格サーバに問い合わせる。

近リアルタイム価格をロードすることは、エクイティリスク(equity risk)を報告するための重要な機能であるばかりでなく、デリバティブの理論価格を推定するのに必須な要素でもある。システムは、準強度(semistrong form)の市場効率性を仮定し、これは、すべての公開情報が、資産の価格に反映されることを意味する。したがって、システムは、オプションの原資産の無リスク金利(risk-free interest rate)およびインプライドボラティリティなど、取得困難な経済的尺度を推定するために、リアルタイム価格を使用する。

ボラティリティ推定
VaRを計算するのに必要な主要ヒストリカルデータは、各証券のヒストリカルボラティリティ情報である。ボラティリティを推定するために、業界では、多くの方法が使用される。最も人気のある方法は、単純移動平均(SMA: Simple Moving Average)、指数加重移動平均(EWMA: Exponentially Weighted Moving Average)、およびより一般的なGARCH法を含む。好ましくは、Risk Managerは、その主要推定方法として、パーキンソンのハイローレンジボラティリティ(Parkinson's High-Low Range Volatility)を使用する。

パーキンソンの方法
1980年に物理学者のマイケル・パーキンソン(Michael Parkinson)によって開発されたパーキンソン数(Parkinson number)、すなわちハイローレンジボラティリティは、任意の特定の期間における高値および安値を使用して、ランダムウォーク(random walk)についての収益のボラティリティを推定することを目的とする。パーキンソンのボラティリティ数は、以下のようにして計算され、ここで、H_tは期間中の高値であり、L_tは期間中の安値である(tは期間である)。

パーキンソンのボラティリティVは、ある特定の証券における収益率の標準偏差の推定値である。収益率Rは、以下のように定義される、その期間についての連続複利(continuously compound rate)であり、ここで、P₁は期間1における終値であり、P₀は直前の期間の終値である。nは観測の総数であり、t = 0, 1, 3,..., nは個々の観測である。

パーキンソンは、極値法(extreme value method)が、従来の方法よりもはるかに優れており、分散度の変化(variation of dispersion)に対してはるかに敏感であることを示した。ボラティリティを推定するためのパーキンソン法の使用は、回帰ベースの従来の方法を使用した場合に必要とされるはるかに大量のデータと比べて、所定の精度を得るのに、より少量のデータしか必要とされないので、ボラティリティにおける時間と価格の依存性を調査する際に特に重要となり得る。

日中推定値
Risk Managerは、すべての収益率を日毎複利(compounded daily percentage)に標準化する。ボラティリティは、取引日中の日毎の高値および安値に基づいた日毎の収益率の尺度であるので、この数は、推定され得るに過ぎない。市場におけるランダム要因の影響を最小化するために、証券の取引開始の1時間後に、RiskEngineは、その推定を開始する。推定式は、以下の通りであり、HおよびLは、高値および安値、T_Dは取引日の総時間、T₀は、証券がその日の取引を開始してから経過した時間である。

直観的には、この方法は、取引時間の高値および安値を使用して、パーキンソンのボラティリティを計算する。その後、方法は、資産価格が対数正規分布しており、連続独立(serial independent)であると仮定して、取引日のボラティリティを推定するために、「

ルール」を適用する。

ヒストリカル平均
日中推定値は、取引時間中のボラティリティを捉えるが、情報分散(information dispersion)に関連するボラティリティなど、著しく異常な短期ボラティリティを含む。この問題に対処するため、Risk Databaseは、10から15取引日のパーキンソンのボラティリティを履歴として保持する。過去の取引日および日中数の2乗平均(squared average)は、アプリケーションによって使用される最終ボラティリティ数である。以下の式は、2乗平均を計算するために使用され、ここで、V_iは日毎のパーキンソンのボラティリティである。

その他の経済的尺度
株式、債券、および先物の理論価値は、ボラティリティデータを使用して計算され得るが、デリバティブは、ブラック-ショールズおよび疑似アメリカン(pseudo-American)を含む非線形モデルを必要とする。したがって、無リスク金利および原資産ボラティリティなどの、その他の経済的尺度は、推定されなければならない。Risk Managerは、好ましくは、プロセスを簡略化するために、保有期間に拘わらず、無リスク金利として5%を使用するが、必要に応じて調整可能である。原資産ボラティリティは、ブラック-ショールズモデル(すなわち、インプライドボラティリティ用のニュートン-ラフソン推定(Newton-Raphson estimation))を使用して推定される。詳細なプロセスは、以下のデリバティブ用のRisk Arrayセクションにおいて説明される。

中間尺度
VaR計算は、計算集約的であり、特にデリバティブが含まれる場合にそうである。プロセスを管理可能にするいくつかのアプローチが市場には存在する。RiskMetrics(商標)などのいくつかのシステムは、オプションの理論価値を計算するために、デルタ-ガンマ推定を使用する。その難点は、方法が、原資産の動きが比較的小さい状況だけしか扱うことができず、したがって、変動性証券のデリバティブのリスクを過小評価することである。一方、SPANおよびTIMSは、全評価モデル(full valuation model)を使用するが、これは、最もリソースを要する。ユーザシステムの負担を抑制するため、SPANおよびTIMSは、複雑な計算の大部分をサーバ側で夜間バッチジョブとして実行し、Risk Arrayの異なるシナリオに基づいて、結果の理論価格を保存する。このようにすることで、クライアントデスクトップは、Risk Arrayに基本算術演算を適用して、最終レポートを形成する、レポートツールとして機能しさえすればよい。Risk Managerは、好ましくは、オプション評価のために、SPANおよびTIMSの方法と類似した方法を使用するが、主にパーキンソンの方法を使用する利点により、日中ボラティリティを推定し、Risk Array計算を2分毎に行うことによって、そのアプローチを改善し、拡張する。

TIMS準拠として勘定がフラグ付けされている場合、Risk Managerは、好ましくは、一実施形態ではサーバ側のRisk Analyzerの一部である、上述のソフトウェアに対する拡張ライブラリを使用して、TIMS方法を適用する計算をトリガする。

基礎資産(fundamental asset)用のRisk Array
Risk Arrayは、好ましくは、現在の取引価格に対する価格インデックスを19要素の配列内に保存する。中央ポジションは1であり、現在価格それ自体を表し、その他のポジションは、異なるシナリオに基づいた現在価格に対する比としての理論価格である。表1は、株式のためのRisk Arrayを示している。ボラティリティは収益の標準偏差であるので、ボラティリティを表すのに、標準偏差の記号σを使用する。

上記の例では、株式は、2.5%の日毎ボラティリティを有すると仮定し、Zは、標準正規確率変数(standard normal random variable)である。ポジション-5では、例えば、株式の理論価値は、現在価格の0.96倍である。この点においてZ = -1.65であるので、株式価値がこの数字を下回る公算が、N(Z < -1.65) = 5%存在し、ここで、N(x)は、標準正規累積分布(standard normal cumulative distribution)である。

1日予想の場合、ポジション-6から6があれば十分である。しかし、予想を10日間に拡張する必要がある場合、

ルールを適用する必要がある(すなわち、

、ここで、T = 10)。価値 = e^zσであるので、これは、

ルールをZに適用するのに等しい。したがって、10日予想の場合、ポジション-9、-8、8、および9が使用される。

デリバティブ用のRisk Array
デリバティブ用のRisk Arrayは、好ましくは、株式のRisk Arrayと同じ形式を有する。表2は、オプション用のRisk Arrayを示している。

主な相違は、ボラティリティおよびZが今度は、デリバティブ自体についてのものである代わりに、原資産についてのものであることである。価値は今度は、好ましくは、より複雑なブラック-ショールズモデルに基づいており、このモデルは、価値を非線形にする。

ブラック-ショールズモデルが、以下の形式を有すると仮定し、P = オプション価格、P_u = 原資産価格、R_f = 無リスク金利、T = 残存期間(time to expiration)、およびV = 原資産ボラティリティとする。
P = BS(P_u, R_f, T, V)

システムは最初、ニュートン-ラフソン推定を使用してインプライドボラティリティ(V₀)を求めるために、現在オプション価格を使用する。次にシステムは、オプション用のRisk Arrayを計算し、ここで、i = -9, -8, ..., 0, ..., 8, 9であり、R_uiは原資産用のRisk Arrayである。

シミュレートされた価格インデックス点は今では、原資産のインデックス点と正確に同じ確率を有し、完全な相関を示す。これは、同じ原資産を有するポジションのグループについて、市場価値Risk Arrayを容易に構成することを可能にする。

グリーク
以下のグリークは、好ましくは、各オプションに対して計算されるが、それらの定義は、すべての証券に対応するように拡張される。
デルタ:原資産の単位価格変化当たりのオプション価格の変化。ブラック-ショールズ方程式の1次導関数である。
ガンマ:原資産の単位価格変化当たりのデルタの変化。ブラック-ショールズ方程式の2次導関数である。
ベガ:原資産の年率換算ボラティリティ(annualized volatility)のパーセンテージ変化当たりのオプション価格の変化。
セータ:残存期間における日数減少(day reduction)当たりのオプション価格の変化。
ラムダ:原資産価値のパーセンテージ変化当たりのオプション価格のパーセンテージ変化。

これらのグリークは、計算され、ユーザに報告される。デルタおよびラムダは、同じ原資産を有する資産のグループ(すなわち、「原資産グループ」)への集約のために利用可能である。

Ａ．バリューアットリスク尺度
原資産グループについてのVaR
ポートフォリオの各ポジションについて、市場価値Risk Arrayは、好ましくは、以下のように計算され、ここで、R_iは証券のRisk Array、mv_iは市場価値である。
mv_i = 価格・出来高・R_i

その後、ポートフォリオは最初に、原資産グループ(同じ原資産を有するポジションのグループ)に分類される。市場価値Risk Arrayは、その後、以下のように集約される。
UMV_i=Σmv_i

直観的には、原資産グループ内のすべてのポジションは、同じ原資産を有するので、それらの市場価値の動きは、完全に相関している。Risk Arrayの各ポジションは、原資産の動きの1つの可能なシナリオを表すので、原資産グループ市場価値Risk Arrayは、各シナリオについてのグループの可能な市場価値を含む。各シナリオのZ値および累積確率は、原資産のRisk Arrayと正確に同じである。したがって、原資産グループについて、
VaR 1 Day 95% = MIN(UMV[-5, -4,..., 4, 5]) - UMV[0]
VaR 1 Day 99% = MIN(UMV[-6, -5,..., 5, 6]) - UMV[0]
VaR 10 Day 95% = MIN(UMV[-8, -7,..., 7, 8]) - UMV[0]
VaR 10 Day 99% = MIN(UMV[-9, -8,..., 8, 9]) - UMV[0]
である。

その一方で、シミュレートされた18通りのシナリオは、原資産グループについて、他の2つの重要なリスク尺度、すなわち、デルタおよびラムダ(弾力性(elasticity))を推定することを可能にする。

2次回帰: UMV(PR) = aPR² + bPR + cを実行するため、中央の3つのデータ点(UMV_-1, PR_-1)、(UMV₀, PR₀)、および(UMV₁, PR₁)を取り、したがって、

および

である。

デルタは、現在の市場価値UMV₀における1次微分すなわち勾配である。したがって、

である。

原資産グループにおける以下のリスクは、上記の尺度を提供することによって対処される。

ポートフォリオについてのVaR
VaRをポートフォリオに集約する完全な方法は存在せず、特にポートフォリオが複数のタイプの資産およびデリバティブを含む場合にそうである。Risk Managerは、好ましくは、集約プロセス中に以下の仮定を設ける。

システムは最初に、好ましくは、以下の式を適用することによって標準偏差を推定するために、原資産グループ市場価値Risk Arrayを使用し、ここで、P(x)は値xの確率であり、uは算術平均である。

ポートフォリオは分散化されていると仮定するので、すべての原資産グループの市場価値の合計としてのポートフォリオの市場価値は、正規分布している。したがって、ポートフォリオ市場価値の標準偏差は、以下のように計算され、ここで、σ_iは、原資産グループの市場価値の標準偏差であり、ρ_ijは、原資産グループiおよびjの間の相関係数である。

したがって、VaRの値は、ポートフォリオ市場価値の正規分布の仮定に基づいて、以下のように計算される。
VaR 1 Day 95% = 1.65σ
VaR 1 Day 99% = 2.33σ

ポートフォリオリスクレベルを比較する際にユーザの助けとなるように、システムはまた、ポートフォリオに現金等価物を含む、ポートフォリオ純資産価値のパーセンテージとしてのVaRも提供する。

レポート
VaR計算は複雑なプロセスであるが、VaRのレポートは、好ましくは、単純な表計算に似たデータグリッドに基づいている。ユーザは、ポートフォリオを恣意的に定義し、VaR尺度の組を選択し、かつレポート階層中を移動する自由を有する。

恣意的なポートフォリオ定義
おおまかに定義すると、ポートフォリオは、1組の投資資産である。特定のポートフォリオを効率的に生成するようにユーザを支援するため、Risk Managerは、好ましくは、Portfolio Manager機能を提供する。Portfolio Manager機能は、ユーザが、企業-銀行-支店-顧客-預金階層と結びつくポートフォリオを恣意的に生成することを可能にする。Portfolio Manager機能はまた、ユーザ自身のポジションを追加する柔軟性も提供し、それもまた、VaRレポートに関連する仮定シナリオを分析するツールとして使用できる。VaRレポートは、複数のポートフォリオを含んでよく、ユーザが、異なるポートフォリオのリスクエクスポージャ(risk exposure)を比較すること、またはある取引活動の影響を評価するために、仮説ポートフォリオを生成することを可能にする。

レポート階層
VaRレポートは、3つのレベル、すなわち、ポートフォリオ、原資産グループ、およびポジションを有する。レポートは、表計算形式で提示されるが、ユーザは、レポート階層中を移動することができる。好ましいGUIのさらなる詳細は、以下で提供される。

市場の効率性および収益率の正規性
設計哲学においては、あるレベルの市場の効率性が仮定されている。

1.株式、債券、外国為替、および先物などの基礎証券は、短期成長期待(short-term growth expectation)を0とするランダムウォークを示すことが仮定される。したがって、これらの基礎証券の価格は、対数正規(デルタ正規)分布を示す。

2.価格の動きは、短期においては連続独立である(すなわち、時間自己相関(time autocorrelation)が0に接近する)ことが仮定される。したがって、これらの証券の収益率は、独立同一正規分布(iind: independently identically normally distributed)する。

3.デリバティブの価格は、保有コスト(無リスク金利)、保有期間中の原資産ボラティリティ、および時間プレミアム(time premium)の合理性(早期行使(early exercise)なし)に対する市場の期待を十分に捉えることが仮定される。したがって、ブラック-ショールズモデルは、デリバティブの理論価格を計算するのに有効である。

上記の仮定のすべては、業界実務者および学界によって普通に行われている。

T平方根ルール
「

」ルールという用語は、以下の事柄、すなわち、同一独立確率変数(identical independent random variable)の標準偏差としてσが与えられた場合、T回の実験の合計は、標準偏差

を有する。時系列において、σが1回の周期の標準偏差であり、かつiindを仮定する場合、

は、T回の周期の標準偏差である。

ルールは、好ましくは、Risk Managerにおいて、いくつかの方法で使用される。それは、日中に日毎ボラティリティを推定するために使用される。例えば、取引日が8時間の場合、5時間目に、ボラティリティVを観測したならば、1日分のボラティリティは、

であると予測する。年率換算ボラティリティを報告する場合、

を使用し、ここで、Vは日毎ボラティリティである(典型的には年当たり225日の取引日が存在する)。最終的に、VaR計算のための10日間のボラティリティとして、またポートフォリオ市場価値の10日間の標準偏差を推定するために、

を使用し、ここで、Vは日毎ボラティリティであり、σはポートフォリオ市場価値の日毎標準偏差である。

金融証券の短期時系列は、非常に低い自己相関を有する。したがって、

ルールは、優れた近似を提供する。しかし、金融証券の時系列の長期自己相関は、はるかに大きい。したがって、

ルールは、長期的には著しい誤差をもたらすことがある。

年率換算ボラティリティ

は、使用するVが10〜15取引日の2乗平均であるので、そのような問題をこうむらない。20〜30回の周期の範囲は、短期時系列として取り扱われる。

資産の相関
Risk Managerシステムは、好ましくは、どの資産クラスについても相関値を保有しない。相関計算は、純粋にルールベースである。

1.同じ原資産を有するデリバティブおよび原資産自体は、完全に相関する。これは、Risk Array計算の基本である。この仮定は、原資産の価格の動きが、そのデリバティブの価格の動きの支配的要因であるという事実により設けられる。しかし、現実には、デリバティブ価格は、金利、ボラティリティの期待値、および時には流動性によっても影響されるので、これは強い仮定である。

2.同じ資産クラス内の証券間(すなわち、株式対株式および債券対債券)の相関係数は、0.5であると推定される。相関の大部分が、0.4と0.7の間にあることを、調査が示している。適度に分散されたポートフォリオの市場価値標準偏差は、相関係数にあまり敏感でないこと、特にポートフォリオが合理的に分散されている場合にそうであることも、調査が示している。一実施形態では、適度なレベルのシステム性能を維持するために、この強い仮定が設けられる。本発明が0.5の相関に限定されないことは、当業者には理解される。実際、本発明または添付の特許請求の範囲から逸脱することなく、相関係数行列を使用することもできる。

3.同じルート(root)をもつ先物契約間の相関係数は、0.95であると仮定される。先物契約価値は、原商品運賃(underlying commodity rate)および金利の両方によって影響されるが、商品価値は、その影響よりも優位を占める。2つの先物契約の保有期間の間の先物金利(forward interest rate)も、価格に影響する。原商品価格の動きが先物契約に対する影響の95%を有するという強い仮定が設けられる。

4.異なる資産クラス内の証券に対して、ゼロ相関が仮定される。ほとんどの場合、この仮定は合理的である。しかし、場合によっては、高い相関が存在する(例えば、S&P Mini先物契約は、S&Pベースのインデックスファンド(index fund)と非常に高い相関を有し、統計的にはどの株式ともかなりの相関を有する)。好ましくは、Risk Managerは、そのような相関を認識せず、それらを独立の資産として扱う。

ポートフォリオの分散化
Risk ManagerのVaR計算において設けられた強い仮定の大部分は、適切に分散化されたポートフォリオでは重要でない。ポートフォリオは、以下の場合により大きく分散化される。
・複数の証券に投資される。
・複数の産業部門に投資される。
・複数の資産クラスに投資される。
・投資がロングポジションおよびショートポジションの両方を含む。
・投資がヘッジ目的で先物またはデリバティブを含む。

ほとんどの場合、ポートフォリオが8つより多い無相関部門にポジションを保有する場合、そのポートフォリオは適度に分散化されているものとして取り扱われる。

ポートフォリオがあまりよく分散化されていない場合、そのポートフォリオ内の原資産グループは、個別に検査されなければならない。ポートフォリオ内で大部分のVaRを生み出す原資産グループは、精査されなければならない。全体リスクを評価するために、分散化されていないポートフォリオに対するポートフォリオVaRの使用が推奨される。

以下の説明「RealTickにおける与信リスクベースの証拠金」は、好ましくはRisk Analyzerのサーバ側(RiskEngine)の一部であるソフトウェアコンポーネントについて説明する。RealTickは、ユーザの売買勘定に対してリアルタイム取引前証拠金計算を行うために、そのコンポーネントを使用することができる。RiskEngineは、好ましくは、20000を超える売買勘定に対する委託証拠金を定期的に計算するために、そのコンポーネントを使用し、計算に基づいて、危険な勘定にフラグ付けを行う。

一実施形態は、以下の特徴を有する証拠金エンジンを含む。
1.取引前:先手を取って危険な行動を阻止する。
2.リアルタイム:リスクを評価するためにリアルタイムデータを使用する。
3.ポートフォリオベース:信用度(credit worthiness)および委託証拠金を決定するためにポートフォリオ全体(勘定)を検査する。
4.証券タイプの掛け合わせ:混合された投資手段(investment vehicle)(現金等価物、株式、インデックス、ミューチュアルファンド(mutual fund)、債券、先物、オプション、FXなど)を用いてポートフォリオを操作する。
5.通貨意識(currency aware):異なる為替/通貨で売買された証券に証拠金を差し入れる。

Ｂ．リスクベース証拠金
尺度
リスクベース証拠金のために使用される好ましい尺度は、リアルタイム購買力である。
・購買力 = 正味清算価値 - 委託証拠金
・正味清算価値 = 現金の取引日残高 + 投資の正味市場価値
・委託証拠金 = 当日ポジションのための当初委託証拠金(initial margin requirement) + オーバナイトポジションのための維持委託証拠金(maintenance margin requirement)

リアルタイム正味清算価値、ポートフォリオ委託証拠金、ポートフォリオ購買力、および増加委託証拠金が、到来した注文に対して計算される。一実施形態は、勘定のリアルタイム正味清算価値(RISK_NET_LIQ)、現在ポジションにおけるリアルタイム委託証拠金(RISK_MARGIN_REQ)、未約定注文(pending order)を含むリアルタイム委託証拠金(RISK_MARGIN_REQ_PENDING)、およびリアルタイム購買力(RISK_EXCESS_EQUITY)を、Account Summary画面を介して報告する。不十分な購買力のために取引が拒否された場合、ユーザに取引拒否を通知するために、メッセージボックスが表示される。

証拠金ルール
Account Manager Pro(AMPro)およびWeb Account Manager(WAM)は、勘定に対して証拠金ルールを設定するための、GUIおよびバッチ更新方法を提供する。AMPro & WAMユーザマニュアルを参照されたい。特定の勘定に対してショート、ネイキッド(naked)などを許可しないなどの別個の機能Suitability Rulesは、証拠金ルールに取って代わることに留意されたい。

現在、AMProは、TALサポートスタッフによって使用されるが、WAMは、ブローカ-ディーラによって使用される。2つのアプリケーションの機能は、非常に類似しているが、微妙な相違が存在する。証拠金ルールに対するある種の日中変更は、要求時にTALスタッフによって行われなければならない。ブローカ-ディーラは、そのような場合に対処するのに適切なプロトコルおよび手順を決定するために、TALスタッフと共に働かなければならない。

一実施形態は、AMProから証拠金ルール設定を取得し、それらのルールに基づいて適切な委託証拠金を計算するために、ルールをMargin Engineに渡す。

証拠金ルール機能は、好ましくは、以下の通りである。
1.ルールを証拠金ルールセットにグループ化し、それらを勘定に割り当てる。
2.証券タイプに基づくことができる。
3.記号に基づくことができる。
4.記号のワイルドカードパターンマッチングに基づくことができ、例えば、/ESH5および/ESM5は共に/ES*とマッチングすることができる。
5.エクイティおよび先物の場合:当初ロング、当初ショート、維持ロング、維持ショート、および信用銘柄(marginable stock)のカットオフ価格(cut-off price)。
6.地方債(municipal bond)および社債(corporate bond)の場合:市場価値パーセントおよび額面価値パーセント、国債(government bond)の場合、長期債券パーセントおよび短期債券パーセント。
7.オプションの場合:原資産パーセント、およびディープアウトオブマネーオプション(deeply out of money option)については原資産最小パーセント。
8.各証拠金ルールは市場価値のパーセンテージまたは固定金額とすることができる。
9.任意の増強:通貨(引用通貨(quote currency)によって上書きされ得る)。

Ｃ．委託証拠金
以下の投資タイプが、好ましくは、証拠金に関してサポートされる。

現金等価物:
1.マネーマーケットファンド(money market fund) - 一般に現金として扱われる。
2:外国為替(スポット) - 一般に証拠金の2〜10%。

債券:
1.国債 - 一般に短期の場合は額面の5%、長期の場合は10%。
2.地方債 - 一般に市場価値の15%または額面の10%のうち、より高いほう。
3.社債-一般に市場価値の30%または額面の15%のうち、より高いほう。

エクイティ:
1.株式 - 一般に信用価値あり(marginable)であると$5プラス、ロング/ショート、当初/維持は、ハウス固有(house specific)。
2.ミューチュアルファンド - すべて証拠金可能、ルールは株式と同様。
3.インデックス - ミューチュアルファンドと同様。

デリバティブ:
1.株式オプション - ロングポジションは信用価値ありではなく、ネイキッドの場合は原資産価値の25%、ディープアウトオブマネーネイキッドの場合は10%、認定ヘッジポジション(recognized hedging position)の場合は証拠金ブレイク(margin break)。

先物:
1.先物 - 契約に応じた一定のドル金額、カレンダおよび商品間スプレッドは、取引所ルールに応じて信用証拠金を受け取る。

任意項目:
1.その他:正味清算価値の100%で証拠金差し入れ - デフォルト設定。

Ｄ．現金および等価物
現金残高(取引日残高)は、開始現金ポジションに、すべての支払いならびに買持ちおよび売持ち証券からの収益をプラスしたものを含む。証拠金は現金に対して利用できない。

マネーマーケットファンドおよびFXスポットは、エクイティと同様の証拠金ルールに基づいて証拠金が差し入れられる。

Ｅ．エクイティポジション
ロング株式
株式が購入され、現金が支払われる。$5以上の価格を有する株式は、信用価値ありである。

例:
1.ロング信用価値ありエクイティポジション(30%委託証拠金)
ロング 100 C at $35; MMR = 100 * 35 * 30% = 1050
2. ロング信用価値なし(non-marginable)エクイティポジション(100%委託証拠金)
ロング 100 LU at $4; MMR = 400

信用価値あり株式ポジションは、好ましくは、マージンローン(margin loan)を取得するために、担保として使用される。信用価値なし株式ポジションは、勘定証拠金に影響をもたない。信用価値あり株式に対する$5カットオフは、AMProにおいて設定可能である。この例における30%委託証拠金は、オーバナイトポジションか、それとも日中ポジションかに応じて、当初委託証拠金または維持委託証拠金として設定可能である。

AMProの証拠金ルール管理機能は、より複雑なシナリオを扱うことができる。株式リストが、それらが信用価値ありとならないように、借入困難(hard-to-borrow)リストとして生成され得る。実施形態はシナリオのすべてを扱うことができるが、ブローカ-ディーラは、そのような設定を生成する必要があることがある。

Ｆ．ショート株式
株式が売持ちで売られ、現金が受け取られる。

例:
1.ショート信用価値ありエクイティポジション(30%委託証拠金)
売持ち売り 100 C at $35; MMR = 100 * 35 * 30% = 1050
2.ショート信用価値なしエクイティポジション(100%委託証拠金)
売持ち売り 100 LU at $4; MMR = 400

現金収益が現金残高に含められ、それが購買力を提供し、市場価値はマイナスであり、それが購買力を減少させる。この相殺を利用して、これらのポジションに対する委託証拠金が、ロングポジションと一貫性をもって計算される。同様に、$5カットオフおよび30%当初または維持委託証拠金の数は、AMProにおいて設定可能である。

Ｇ．株式オプション
オプションのためのリスクベース証拠金は、好ましくは、以下の哲学に従って設計される。
1.オプション価格(全プレミアム)は、2つの成分、本質的価値(intrinsic value)(インザマネー(in-the-money))+時間プレミアムを有する。
2.時間プレミアムは、時間およびボラティリティ変化とともに消失するので、常に100%で要求される。
3.インザマネーの場合、本質的価値は、マッチング株式ポジション(matching stock position)に証拠金のための付加価値を提供する。
4.オプション対オプションマッチング(option-to-option matching)の場合、満期日に生じ得る最大損失に対して、オプションペイオフ行列(option payoff matrix)に基づいて、追加証拠金が要求される。
5.SPANまたはTIMSとは異なり、一実施形態のシステムは、株式ボラティリティを自動的に計算に含めない。しかし、ブローカ-ディーラは、独自に株式を調査し、オプションルート(option root)上でのパターンマッチングに基づいて委託証拠金を設定することができる。

ハイブリッド株式オプション
ハイブリッド株式オプションは、決済日に株式の持分に加えて、現金の受け渡しも必要とする。合併&買収および株式分割を含むコーポレートアクション(corporate action)が、これらのデリバティブを生じさせる。ハイブリッドエクイティオプションに対して効果的に委託証拠金を計算するため、有効行使価格(effective strike price)が必要とされる。有効行使価格は、以下のようにして計算される。
有効行使価格 = (行使価格 - 現金決済) * ベーシス値(basis value) / 決済数量
デフォルト値:現金決済(0)、決済数量(100)、ベーシス値(100)

例:
原株式記号(記号1):TYC
ルート記号(ルート):TNY
オプション記号(ティッカ):TNYGC
行使価格(行使価格):15.00
1株当たりの現金決済(決済現金):0.19050
決済数量/ロットサイズ(持分):31
ベーシス値:100
TNYGC有効行使価格 = (15.00 - 0.19050) * 100 / 31= 47.77

ベーシス値は、常に100であるわけではない。例えば、3対2の株式分割は、株式オプションのベーシス値を150に変更する。(2対1の株式分割は通常、未決済オプション(outstanding option)の数を2倍に増やし、ベーシス値は100のままとする)。決済数量 = 0の場合、式は、好ましくは、決済数量なしで計算される。

**「行使価格」に関するすべての計算において有効行使価格を使用する。

以下の式のすべては、ハイブリッドオプションを考慮に入れる。

Ｈ．アンカバード(ネイキッド)オプション
ロングオプション
オプションが購入され、そのプレミアムである現金が支払われる。

例:
1.ロングコールオプション
ロング 1 C 3月 35 コール at $2; 証拠金 = 2 * 100 = 200
2.ロングプットオプション
ロング 1 C 3月 35 プット at $2; 証拠金 = 200

アウトライトロングオプションポジションは、プレミアムの100%で証拠金が差し入れられる。AMPro証拠金ルールは必要とされないが、AMProは組み込みルールを上書きすることができる。

Ｉ．アンカバード(ネイキッド)ショートオプション
オプションが売持ちで売られ、そのプレミアムである現金が受け取られる。

例:
1.ショートコールオプション
ショート 1 C 3月 35 コール; 証拠金 = ORQ計算がORQ要件で指定される
2.ショートプットオプション
ショート 1 C 3月 35 プット; 証拠金 = ORQ計算がORQ要件で指定される

以下はアルゴリズムの説明である。
A)オプションがディープアウトオブマネー(最低所要額)である場合:
アンダーライン株式(underline stock)の10%にプレミアムの100%をプラスしたもの。例えば、Cが20で売買する場合、状況1)は、$200に時間プレミアムをプラスしたものを必要とする。
B)それ以外(通常のネイキッド所要額)
アンダーライン株式の25%にプレミアムの100%をプラスしたもの。例えば、Cが36で売買する場合、1)において、$900に時間プレミアムをプラスしたものが必要とされる。
C)ディープインザマネーオプションの場合:
本質的価値(インザマネー価値)がBより大きい場合、全プレミアムが必要とされる。(全プレミアム = 市場価格 = インザマネー + 時間プレミアム)。例えば、3月 35 コール(March 35 Call)が16で売買されているときに、Cが50で売買する場合、全1600プレミアムが必要とされる。(なぜならば、ITM = 15 > 25%*50)。

10%ディープアウトオブマネーオプション所要額および25%オプション所要額は共に、AMPro証拠金ルールにおいて設定可能である。

Ｊ．カバードオプション(covered option)
カバードライトコール(covered write call)
株式が購入され、コールが売られる。
1.信用価値ありロング株式によってカバーされるインザマネーショートコール
ショート 1 C 3月 32.5 コール @$3.5; 証拠金 = 時間プレミアム = 100
ロング 100 C at $35; 証拠金 = 30% * 32.5 * 100 = 975
2.信用価値なしロング株式によってカバーされるインザマネーショートコール
ショート 1 LU 3月 3.5 コール @$1; 証拠金 = 時間プレミアム = 50
ロング 100 LU at $4; 証拠金 = 100% *.3.5 * 100 = 350
3.信用価値ありロング株式によってカバーされるアウトオブマネーショートコール
ショート 1 C 3月 32.5 コール @$1; 証拠金 = 時間プレミアム = 全プレミアム = 100
ロング 100 C at $30; 証拠金 = 30% * 30 * 100 = 900

AMProでは証拠金ルールは必要とされない。

カバードライトプット(covered write put)
株式が売持ちで売られ、プットが売られる。
1.信用価値ありショート株式によってカバーされるインザマネーショートプット
ショート 1 C 3月 32.5 プット @$3.5; 証拠金 = 時間プレミアム = 100
ショート 100 C at $30; 証拠金 = 30% * 32.5 * 100 = 975
2.信用価値なしショート株式によってカバーされるインザマネーショートプット
ショート 1 LU 3月 4.5 プット @$1; 証拠金 = 時間プレミアム = 50
ショート 100 LU at $4; 証拠金 = 450 (いくつかのハウスルールは最低額として$500を要求する)
3. 3)信用価値ありショート株式によってカバーされるアウトオブマネーショートプット
ショート 1 C 3月 32.5 プット @$0.5; 証拠金 = 時間プレミアム = 50
ショート 100 C at $35; 証拠金 = 30% * 35 * 100 = 1050

AMProでは証拠金ルールは必要とされない。

合成プット(synthetic put)(ショートヘッジ - マリッドコール(married call))
株式が売持ちされ、ショート株式をカバーするためにコールが購入される。

例:
1.信用価値ありショート株式およびインザマネーロングコール
ショート 100 C at $35; 証拠金 = 30% * 32.5 * 100 = 975
ロング 1 C 3月 32.5コール @$3; 証拠金 = 時間プレミアム= 50
2.信用価値なしショート株式およびインザマネーロングコール
ショート 100 LU at $4; 証拠金 = 100% * 3.5 * 100 = 350
ロング 1 LU 3月 3.5コール @$1; 証拠金 = 時間プレミアム = 50
3.ショート株式およびアウトオブマネーロングコール
ショート 100 C at $30; 証拠金 = 900 (あたかもカバーなしかのように)
ロング 1 C 3月 32.5コール @$1; 証拠金 = 時間プレミアム = 全プレミアム = 100

合成プットにおいては、ロングインザマネーオプションポジションは、ショート株式ポジションの委託証拠金を相殺するために、信用証拠金を提供する。したがって、ショート株式ポジションの委託証拠金は、株式の市場価格ではなく、オプションの行使価格に基づく。その一方で、オプションの本質的価値は、ポートフォリオに証拠金リリーフ(margin relief)を提供する。AMProでは証拠金ルールは必要とされない。

合成コール(synthetic call)(ロングヘッジ - マリッドプット(married put))
株式が買われ、プットが購入される。これは従来のものではない売買戦略であるので、特定のアルゴリズムは必要とされない。以下の例は、使用され得るアルゴリズムを説明するためのものである。

例:
1.信用価値ありロング株式およびインザマネーロングプット
ロング 100 C at $30; 証拠金 = 30% * 32.5 * 100 = 975
ロング 1 C 3月 32.5プット @3; 証拠金 = 時間プレミアム = 50
2.信用価値なしロング株式およびインザマネーロングプット
ロング 100 LU at $4; 証拠金 = 100% * 5 * 100 = 500
ロング 1 LU 3月 5プット @$1.5; 証拠金 = 50
3.ロング株式およびアウトオブマネーロングプット
ロング 100 C at $35; 証拠金 = 30% * 35 * 100 =1050
ロング 1 C 3月 32.5プット @$.5; 証拠金 = 全プレミアム = 50

合成コールにおいては、ロングインザマネープットポジションは、株式価格が下落したとしても、組み合わせの価値を株式の市場価値を超えて拡大するので、追加証拠金を提供する。したがって、委託証拠金は、株式の市場価格ではなく、オプションの行使価格に基づいて計算される。その一方で、オプションの本質的価値は、ポートフォリオに証拠金リリーフを提供する。AMProでは証拠金ルールは必要とされない。

Ｋ．ストラドル(straddle)
ロングストラドル
同じ原株式、行使価格、および満期日を有するプットおよびコールが一緒に買われる。この戦略のための特定のアルゴリズムは必要とされない。ロングストラドルは、2つの無関係なロングオプションポジションとして扱われることができ、したがって、それらのプレミアムは、委託証拠金として取引される。

例:
1.ロングプットおよびコール
C 取引 at 35
ロング 1 C 3月 32.5 コール; 証拠金 = プレミアム
ロング 1 C 3月 32.5 プット; 証拠金 = プレミアム

株式が満期時に32.5に留まる場合、両オプションは、0の価値を有する。したがって、最大損失は、それらの市場価値とすることができ、委託証拠金は、そのように設定されるべきである。AMProでは証拠金ルールは必要とされない。

ショートストラドル
同じ原株式、行使価格、および満期日を有するプットおよびコールが一緒に売られる。

例:
1.ショートプットおよびコール
C 取引 at 35
ショート 1 C 3月 37.5 コール; 証拠金 = 0
ショート 1 C 3月 37.5 プット; 証拠金 = ORQネイキッド

ストラドル構造は、いつでもストラドルの一方の側だけが下落リスクを有することを保証する。したがって、委託証拠金は、インザマネーにあるレグ(leg)に対するネイキッドORQである。AMProでは証拠金ルールは必要とされない。

Ｌ．カレンダスプレッド(calendar spread)
ロングカレンダスプレッド
オプションが売られ、同じ原記号(underlying symbol)、行使価格、およびより長い満期日を有する同じタイプのオプションが買われる。

1.ロングコールカレンダスプレッド
ショート 1 C 3月 35 コール; 証拠金 = ペアの市場価値の差(プレミアム)
ロング 1 C 6月 35 コール; 証拠金 = 0
2.ロングプットカレンダスプレッド
ショート 1 C 3月 35 プット; 証拠金 = ペアの市場価値の差(プレミアム)
ロング 1 C 6月 35 プット; 証拠金 = 0

カレンダスプレッドのどちらかのオプションの満期前に、それらのリスクは完全にヘッジされる。ショートの場合、追加証拠金は必要とされない。しかし、ペアの正味市場価値は、時間とともに消失し得るので、控除される。第1のオプションが満期になった後、勘定は、残りのオプションのロングポジションになり、プレミアムのロング側が、委託証拠金となる。

ショートカレンダスプレッド
オプションが買われ、同じ原記号、同じ行使価格、およびより長い満期日を有する同じタイプのオプションが売られる。

1. ショートコールカレンダスプレッド
ロング 1 C 3月 35 コール; 証拠金 = 0
ショート 1 C 6月 35 コール; 証拠金 = ネイキッドORQ
2. ショートプットカレンダスプレッド
ロング 1 C 3月 35 プット; 証拠金 = 0
ショート 1 C 6月 35 プット; 証拠金 = ネイキッドORQ

カレンダスプレッドのどちらかのオプションの満期前に、それらのリスクは完全にヘッジされる。第1のオプションが満期になった後、勘定は、残りのオプションのアンカバードショートポジションになる。したがって、リスクに対処するために、証拠金が評価されなければならない。

現行のORQ要件の下では、このタイプのスプレッドは、スプレッドとして認定されない。したがって、ショートポジションは、ネイキッドとして取り扱われ、最も用心深いアプローチを取る。

Ｍ．ベア/ブルスプレッド(bear/bull spread)
同じ原株式および満期日を有する同じタイプの1対のオプションが、それぞれ買持ちおよび売持ちされる。

1.ベアコールスプレッド
ロング C 3月 37.5 コール
ショート C 3月 32.5 コール
2.ベアプットスプレッド
ロング C 3月 37.5 プット
ショート C 3月 32.5 プット
3.ブルコールスプレッド
ロング C 3月 32.5 コール
ショート C 3月 37.5 コール
4.ブルプットスプレッド
ロング C 3月 32.5 プット
ショート C 3月 37.5 プット

ベアスプレッド戦略の最大損失は、行使価格の差であり、それは、そのORQの最高限度である。行使価格の差がネイキッドオプションのORQより大きい場合、そのネイキッドORQが使用されなければならない。ブルスプレッドに下落リスクはあってはならない。要件のこの部分は、満期時の最大損失に対処する。

その一方で、時間プレミアムにおける差が、別に必要とされる。

Ｎ．ストラングル(strangle)
ロングストラングル
ロングストラングルは、同じ月および株式のアウトオブザマネーコールおよびアウトオブザマネープットが購入されるオプション戦略である。証拠金は、全プレミアムが支払われる。特定のアルゴリズムなし。

ショートストラングル
ショートストラングルは、同じ月および株式のアウトオブザマネーコールおよびアウトオブザマネープットが売られるオプション戦略である。ORQは、ショートストラドルと同じでなければならない。

Ｏ．バタフライ(butterfly)
ロングバタフライ
ロングバタフライは、満期時に決して金を失わない。したがって、追加委託証拠金は利用できない。しかし、ロングバタフライは、満期に近づくうちに、時間プレミアムを失うことが可能であり、そして、失う。したがって、委託証拠金は、各ポジションの時間プレミアムの正味の合計である。

例:
XYZ 取引 at 49
ロング 1 XYZ 6月コール @45 価格 = 5: 時間プレミアム = 100
ショート 2 XYZ 6月コール @50 価格 = 1: 時間プレミアム = -100 * 2 = -200
ロング 1 XYZ 6月コール @55 価格 = 0.5: 時間プレミアム = 50
委託証拠金 = |100 - 200 + 50| = 50
注: 時間プレミアム = 全プレミアム(価格) - 本質的価値(インザマネー)

ショートバタフライ
ロングバタフライの委託証拠金は、支払われる正味のプレミアムである。ショートバタフライの委託証拠金は、低いほうの2つの行使価格の差である。ショートバタフライから受け取られるプレミアムは、委託証拠金を満たすために利用してよい。これは、以下のペイオフ表(表5)に基づいており、表は、左ウィングが最低行使価格を有すると仮定している。

ショートバタフライの最大損失が、低いほうの2つの行使価格の差(すなわち、ショートバタフライの委託証拠金)であることは明らかである。加えて、ロングおよびショートバタフライの両方について、時間プレミアムの正味の差が必要とされる。

例:
XYZ 取引 at 49
ショート 1 XYZ 6月コール @45 価格 = 5: 時間プレミアム = 100
ロング 2 XYZ 6月コール @50 価格 = 1: 時間プレミアム = -100 * 2 = -200
ショート 1 XYZ 6月コール @55 価格 = 0.5: 時間プレミアム = 50
委託証拠金 = |100 - 200 + 50| + (50 - 45) * 100 = 550
注: 時間プレミアム = 全プレミアム(価格) - 本質的価値(インザマネー)

非対称バタフライ
非対称バタフライは、行使価格の反対向きの差によって平衡が取られる、2つの異なるサイズのウィングを有する。この戦略は、特定のアルゴリズムを有せず、2つの別個のスプレッドとして処理される。一例は以下の通り。
ロング 5 6月 40 XYZのコール
ショート 10 6月 45 XYZのコール
ロング 10 6月 47.5 XYZのコール

その他のスプレッド
スプレッドが、カレンダスプレッドでも、ブル/ベアスプレッドでもない場合、以下の汎用式が利用される。
式A:
|ショートの行使価格 - ロングの行使価格|×ショートの決済数量×ショートの契約数
式B:
スプレッドのロング市場価値 - スプレッドのショート市場価値
スプレッドの委託証拠金は、2つのうちのより大きいほうである。

カラー(collar)
カラーは、株式が購入され、アウトオブザマネーコールが売られ、アウトオブザマネープットが購入されるオプション戦略である。この戦略のための特定のアルゴリズムはない。すべてのポジションが独立に処理される。

コンバージョン(conversion)
カバードコールとして扱われる。

リバーサル(reversal)
ネイキッドプットとして扱われる。

Ｐ．先物
先物の委託証拠金は、設定オプションの2つの組、すなわち、アウトライト用のAMPro委託証拠金およびスプレッド用のファイルベースパラメータによって管理される。

AMProのすべての委託証拠金機能が、先物のために利用可能である。一般的実施として、単一の株式先物所要額は一般に、例えば20%など、契約価値のパーセンテージとして設定される。その他の先物契約は一般に、固定金額として設定される。多くの場合、正規表現パターンマッチングが、記号に適用され得る。これらのルールは、ハウスルールである。ブローカ-ディーラが、取引所デフォルトルールを使用することを望む場合、取引所ルールと同一のハウスルールを設定することをTALに要求しなければならない。

先物スプレッドマッチパラメータを含むファイルが、先物スプレッドを処理するために必要とされる。以下は典型的なファイルの一例である。

ルート1:必須フィールド。カレンダスプレッドの場合、両レグのためのルート記号である。商品間スプレッドの場合、第1のレグのためのルートである。
ルート2:商品間スプレッドの必須フィールド。商品間スプレッドの第2のレグのためのルートである。カレンダスプレッドの場合は空白。
月:商品間スプレッドの場合は空白。カレンダスプレッドの場合、空白のままならば、すべての月を意味する。カレンダスプレッドを形成し得る月の番号のセミコロンで区切られた一覧である。
レシオ:空白のままならば、デフォルトの1を意味する。これはスプレッド内の2つのレグの契約数の比である。
リリース:必須フィールド、0〜100。これは、スプレッドが決定されたときのクレジットバック(credit back)に対するアウトライト委託証拠金のパーセンテージである。
備考:文書化目的の任意の文字列を含み得る任意フィールド。

アウトライト先物
アウトライトポジションは、多くの契約に対するロングまたはショートとすることができる。AMProは、証拠金を管理する1組のルール(証拠金ルールセット)を含む。AMProユーザマニュアルには検索アルゴリズムが詳述されている。ここでは要約を示す。

例: ロング10 /ESH5
1.証券タイプ3の先物に対してルールセットが設定されなければならない。
2.正確なマッチング:/ESH5タグを有するルールが見つかった場合、それが適用される。それ以外は、
3.商品パターン:/ES*タグを有するルールが見つかった場合、それが適用される。それ以外は、
4.日付パターン:/*H5タグを有するルールが見つかった場合、それが適用される。それ以外は、
5.一括パターン:/*タグを有するルールが見つかった場合、それが適用される。それ以外は、
6.全契約価値が借方記入(charge)される。

ルールが見つかると、それは固定金額か、それとも契約価値のパーセンテージかを示している。したがって、アウトライト所要額が計算される。

カレンダスプレッド
アルゴリズムを説明するため、以下のポジションが仮定される。
ロング 3 /ESH5
ショート 2 /ESM5
証拠金ルールが、/ESH5のIMRは1000であり、/ESM5のIMRは1100であることを示していると仮定する。
以下のカレンダスプレッドルールが見つかる。

したがって、ポジションは以下のように計算される。
ロング 2 /ESH5: スプレッド証拠金 = 1000 * 2 * (1 - 95%) = 100
ショート 2 /ESM5: スプレッド証拠金 = 1100 * 2 * (1- 95%) = 110
ロング 1 /ESH5: アウトライト証拠金 = 1000
合計証拠金 = 1210

商品間スプレッド
アルゴリズムを説明するため、以下のポジションが仮定される。
ロング 8 /ESH5
ショート 10 /NQH5
証拠金ルールが、/ESH5のIMRは1000であり、/NQH5のIMRは600であることを示していると仮定する。
以下の商品間スプレッドルールが見つかる。

したがって、ポジションは以下のように計算される。
ロング 5 /ESH5: スプレッド証拠金 = 1000 * 5 * (1- 85%) = 750
ショート 10 /NQH5: スプレッド証拠金 = 600 * 10 * (1- 85%) = 900
ロング 3 /ESH5: アウトライト証拠金 = 3000
合計証拠金= 4650

Ｑ．その他のビジネスルール
未約定注文
未約定注文は、売買システムに入力されているが、まだ果たされていない注文である。指値注文(limited order)は、未約定注文の最も一般的な形式である。以下の例は、システムが未約定注文をどのように扱うかを示している。
現金 3200
ロング100 XYZ @100 - 指値(limit price) = 98: 証拠金 = 30% * 98 * 100 = 2940
購買力 = 3200 - 2940 = 260 OK

未約定注文が、(1)株式、債券、ミューチュアルファンド、およびインデックスであり、かつ(2)指値が市場価格の5%以内である場合、その他のデリバティブポジションをカバーするために使用することができる。例えば、
現金 5000
ロング 100 XYZ @100 - 指値 = 98: 証拠金 = 30% * 98 * 100 = 2940
ショート 1 XYZコール @100 - 成行き注文(market order) at $2: カバード証拠金= 200
購買力 = 3200 - 2940 -200 = 60

未約定XYZ買いが実行された場合、以下のポジションは安全である。
現金 -6600
ロング 100 XYZ @98: 証拠金 = 30% * 98 * 100 = 2940
ショート 1 XYZ Call @100 価格 = $2: カバード証拠金 = 200
購買力 = (-6600 + 9800) - 2940 - 200 = 60 OK

未約定XYZ買いがキャンセルのため実行されなかった場合、以下のポジションも安全である。
現金 3200
XYZ 取引 at 100
ショート 1 XYZ コール @100 価格 = $2: ネイキッド証拠金= 25% * 100 * 100 + 200 = 2700
購買力 = 3200 - 2700 = 500 OK

未約定注文が、エクイティ注文ではなく、または指値が市場価格から5%より大きく乖離している場合、その他のポジションをカバーするために使用することはできない。以下の2つの例は、そのシナリオを示している。
現金2000
ロング 100 XYZ @100 - 指値 = 50: 証拠金 = 30% * 50 * 100 = 1500
ショート 1 XYZ コール @100 - 成行き注文 at $2

カバーが許可される場合、ショートコールは200の証拠金を請求され、取引は続行される。その後、XYZ買い注文がキャンセルされた後、以下のようになる。
現金 2000
XYZ 取引 at 100
ショート 1 XYZ コール @100 価格 = $2: ネイキッド証拠金 = 25% * 100 * 100 + 200 = 2700
購買力 = 2000 - 2700 = -700 不良 - 追証

したがって、ショートオプション注文が拒絶されるように、以下の計算が必要とされる。
現金 2000
ロング 100 XYZ @100 - 指値 = 50: 証拠金 = 30% * 50 * 100 = 1500
ショート 1 XYZ コール @100 - 成行き注文 at $2: ネイキッド証拠金 = 2700
購買力 = 2000 - 1500 - 2700 = -2200 不良 - 拒絶

同様に、以下の例は、未約定オプション取引がカバーとして取り扱うことができないことを示している。
現金 2000
ロング 1 XYZ コール@100 - 指値 = $1, 市場価格 = $2: 証拠金 = 100
ショート 1 XYZ コール @100 - 成行き注文 at $2: ネイキッド証拠金 = 2700
購買力 = 2000 - 100 - 2700 = -800 不良 - 拒絶

ロングコール指値注文がカバーされ得ない理由は明らかである。将来、それがキャンセルされた場合、勘定は良好な信用状態でなくなる。

上記のルールには、1つの例外が存在する。注文が既存ポジションを清算するものと決定された場合、それはゼロ証拠金請求を有する。

複合注文(compound order)
以下の4つのタイプの複合注文が、一実施形態ではサポートされる。

1.注文キャンセル注文(Order Cancel Order):注文のグループが一緒に入力され、注文の1つが実行され、残りの注文はキャンセルされる。このタイプの複合の委託証拠金は、個々の注文の委託証拠金の最大のものである。

2.注文トリガ注文(Order Trigger Order)(順次注文(Sequential Order)):注文のグループが入力され、1つの注文が生きた注文になる。生きた注文が実行されると、それが別の注文をトリガするというように、すべての注文が実行されるまでそれを繰り返す。ユーザは任意の未約定注文を実行前にキャンセルすることができる。この注文の委託証拠金は、一連の実行の委託証拠金の最大のものである。

3.全か無か(All or None):注文のグループが入力される。先導注文(lead order)は、指値または成行き注文であり、その他のすべての注文は、先導注文が実行された場合にのみトリガされる条件付き成行き注文(conditional market order)である。したがって、すべての注文が実行されるか、それともそれらの1つも実行されないかのいずれかである。このタイプの委託証拠金は、グループの全委託証拠金である。

4.バスケット注文(basket order):個別注文のグループが入力される。それらが1つずつ入力されたかのように、証拠金が計算される。しかし、勘定の購買力が不十分な場合、バスケット全体が拒絶される。一実施形態は、バスケットの一部入力を許可しない。

通貨換算
通貨換算が完全に処理される。各ユーザ勘定は、自国通貨を有する。各証券は、リアルタイム価格に対して引用通貨を有する。一実施形態では、その他のすべての通貨指定は、特にAMProの証拠金ルールにおいては、これら2つの通貨数字で上書きされる。したがって、すべての証拠金およびリスク計算は、自国通貨で行われ、証券が異なる通貨で引用される場合、為替レートが適用される。好ましくは、適用される為替レートは、オーバナイト為替レートを適用する。しかし、これは、例えば10分毎の最新化に変更してよい。

最適化
リスクベース証拠金の目的は、ポートフォリオに対する可能な限り最低の委託証拠金を達成することである。あらゆる努力がなされているが、最適が達成されることを保証する方法はない。複雑なケースでは、最適な低い委託証拠金の達成は、かなりな計算力を必要とし、リアルタイムアプリケーション用としては実現可能ではない。しかし、一実施形態は、ほとんどのケースで最適委託証拠金を達成すべきであり、非常に複雑なケースでは「十分に良好」な委託金を達成すべきである。以下は高水準の疑似コードである。

1.ポートフォリオを2つの部分、すなわち、(a)株式およびオプション部分と、(b)先物部分とに分類する。
2.株式およびオプション部分を原資産によってグループに分類する。
3.原資産グループ内の各ポジションが、
a)ボックススプレッド(box spread)
b)ロングバタフライ
c)ショートバタフライ
d)スプレッド
e)カバー
f)ストラドル
g)ヘッジ
h)ネイキッド
とのマッチングを探すためにその他のポジションと照合される。
4.先物ポジションをルートによってグループに分類する。
5.各ルートグループについて、カレンダスプレッドを形成するために、1つのポジションを別のポジションと照合する。
6.商品間スプレッドを形成するために、各先物ポジションを別のポジションと照合する。
7.証拠金を合計する。

Ｒ．Portfolio Manager
Portfolio Managerは、一実施形態(Risk Analyzer)において使用されるGUIダイアログボックスである。Portfolio Managerは、ユーザが、勘定階層内で事前定義された勘定を恣意的にまとめることによって、投資ポジションのポートフォリオを定義することを可能にする。Risk Analyzerは、その後、ポートフォリオ定義を使用して、バリューアットリスクレポートを生成することができる。

典型的な勘定階層は数千の項目を含むので、ユーザが、ブラウジングの最中に迷子になることなく、大規模かつ複雑なツリー構造から多くの項目を選択し、削除することを可能にすることが課題となる。

Portfolio Managerは、好ましくは、2つの主要なコンポーネント、すなわち、(1)勘定階層全体に対するチェックボックスを備えたツリー制御と、(2)選択項目に対する適用可能な階層属性のグリッド制御とを含む。ツリー制御において項目が選択されると、それがその階層属性と共にグリッドに追加される。グリッドにおいて項目が選択されると、ツリー制御上で即時検索が実行され、対応する項目がユーザに表示される。

以下は説明的な例である。
(1)左側のウインドウ110は、多くのレベルを有する大規模なツリー構造を含む。図1を参照されたい。
(2)左側のウインドウ110においてツリー内を移動しながら、ユーザは、チェックボックス120を介して項目を選択する。各選択項目は、見やすいように右側のグリッド130に追加される。ツリー構造は非常に大きいので、ユーザは、左側のすべてのチェックした項目の画面を容易に見失う。図2を参照されたい。
(3)ユーザが右側のグリッド130においてある行をクリックするたびに、ソフトウェアは、左側のウインドウ110においてツリー構造上の対応する項目を即時に見つけ、ユーザをそこに誘導する。このようにして、ユーザは、選択項目を見つけるために、大規模なツリー構造を再びブラウズする必要はない。図3を参照されたい。

本発明が、添付の図面を参照しながら、例としてのみ説明されたこと、また本発明の範囲または主旨から逸脱することなく、本発明に改良および変更が施され得ることが理解される。

リー構造ナビゲーション用の好ましいグラフィカルユーザインタフェース(GUI)を示す図である。ータ投入されたグリッドを含む好ましいGUIを示す図である。リッドによって容易化されるナビゲーションを説明する好ましいGUIを示す図である。

符号の説明

110 左側ウインドウ
120 チェックボックス
130 右側グリッド

Claims

証券ポジションと、リアルタイム価格データと、に関するバックグラウンドデータを獲得するステップと、
前記証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するステップと、
証券のポートフォリオについての構成データと、1つまたは複数のデータ要求と、を受け取るステップであって、前記データ要求の少なくとも1つが、前記ポートフォリオに関するバリューアットリスクレポートの要求を含む、ステップと、
前記バックグラウンドデータ、前記計算、および前記構成データに基づいて、バリューアットリスクレポートを提供するステップと、を含み、
前記バリューアットリスクレポートが、パーキンソンのボラティリティ推定に基づく、方法。
バックグラウンドデータを獲得する前記ステップが、1つまたは複数の注文管理システムからポジションに関するリアルタイムデータを取得するステップを含む、請求項1に記載の方法。
バックグラウンドデータを獲得する前記ステップが、1つまたは複数の市場データサービスからリアルタイム価格データを取得するステップを含む、請求項1に記載の方法。
バックグラウンドデータを獲得する前記ステップが、複数の最近の取引日に基づいて、ハイローボラティリティデータを取得するステップを含む、請求項1に記載の方法。
前記複数の最近の取引日が、約10日である、請求項4に記載の方法。
前記証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行する前記ステップが、ブラック-ショールズ方程式および市場価格に基づいて、オプションのインプライドボラティリティを計算するステップを含む、請求項1に記載の方法。
前記証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行する前記ステップが、オプションのインプライドボラティリティおよび株式のハイローボラティリティに基づいて、多点リスクアレイを計算するステップを含む、請求項1に記載の方法。
証券のポートフォリオについての構成データを受け取る前記ステップが、運用成績の前記計算済の中間尺度を受け取るステップを含む、請求項1に記載の方法。
運用成績の中間尺度が、ポジション、ボラティリティ、およびリスクアレイを含む、請求項1に記載の方法。
バリューアットリスクレポートを提供する前記ステップが、原証券によってポジションをグループ化するステップを含む、請求項1に記載の方法。
バリューアットリスクレポートを提供する前記ステップが、リスクアレイを集約するステップを含む、請求項1に記載の方法。
バリューアットリスクレポートを提供する前記ステップが、1つまたは複数のポートフォリオの各々における先物ポジションについてリスクアレイを集約するステップと、相関係数を適用するステップと、を含む、請求項1に記載の方法。
バリューアットリスクレポートを提供する前記ステップが、表示のために前記レポートをグラフィカルユーザインタフェースに転送するステップを含む、請求項1に記載の方法。
証券ポジションと、リアルタイム価格データと、に関するバックグラウンドデータを獲得するように動作可能なソフトウェアと、
前記証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するように動作可能なソフトウェアと、
証券のポートフォリオについての構成データと、1つまたは複数のデータ要求と、を受け取るように動作可能なソフトウェアであって、前記データ要求の少なくとも1つが、前記ポートフォリオに関するバリューアットリスクレポートの要求を含む、ソフトウェアと、
前記バックグラウンドデータ、前記計算、および前記構成データに基づいて、バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能なソフトウェアと、を含み、
前記バリューアットリスクレポートが、パーキンソンのボラティリティ推定に基づく、ソフトウェア。
バックグラウンドデータを獲得するように動作可能な前記ソフトウェアが、1つまたは複数の注文管理システムからポジションに関するリアルタイムデータを取得するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
バックグラウンドデータを獲得するように動作可能な前記ソフトウェアが、1つまたは複数の市場データサービスからリアルタイム価格データを取得するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
バックグラウンドデータを獲得するように動作可能な前記ソフトウェアが、複数の最近の取引日に基づいて、ハイローボラティリティデータを取得するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
前記複数の最近の取引日が、約10日である、請求項17に記載のソフトウェア。
前記証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するように動作可能な前記ソフトウェアが、ブラック-ショールズ方程式および市場価格に基づいて、オプションのインプライドボラティリティを計算するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
前記証券の運用成績の中間尺度に関する計算を実行するように動作可能な前記ソフトウェアが、オプションのインプライドボラティリティおよび株式のハイローボラティリティに基づいて、多点リスクアレイを計算するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
証券のポートフォリオについての構成データを受け取るように動作可能な前記ソフトウェアが、運用成績の前記計算済の中間尺度を受け取るように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
運用成績の中間尺度が、ポジション、ボラティリティ、およびリスクアレイを含む、請求項14に記載のソフトウェア。
バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能な前記ソフトウェアが、原証券によってポジションをグループ化するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能な前記ソフトウェアが、リスクアレイを集約するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能な前記ソフトウェアが、1つまたは複数のポートフォリオの各々における先物ポジションについてリスクアレイを集約するように、また相関係数を適用するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
バリューアットリスクレポートを提供するように動作可能な前記ソフトウェアが、表示のために前記レポートをグラフィカルユーザインタフェースに転送するように動作可能である、請求項14に記載のソフトウェア。
分散-共分散モデルを実行するステップと、
日中調整を用いて、パーキンソンのボラティリティ近似を計算するステップと、
ブラック-ショールズモデルに基づいて、定期バッチによるオプション再評価を実行するステップと、
理論価格の中間尺度についての多点リスクアレイをモデル化するステップと、
多変量モデルに基づいて、相関を推定するステップと、
デルタ/ガンマ推定のために2次回帰を実行するステップと、
バリューアットリスクレポートを生成するステップと、を含む方法。
前記ポートフォリオ内の1つまたは複数のポジションの各々について、対応するリスクアレイの1つまたは複数の要素が、価格と、出来高と、前記ポジションを保有する証券についてのリスクアレイ要素との積に基づいて計算される、請求項27に記載の方法。
2次回帰が、少なくとも部分的に前記リスクアレイから取り出されたデータ点に対して実行される、請求項27に記載の方法。
前記ポートフォリオ内の証券の価値は、対数正規分布しているものと仮定される、請求項27に記載の方法。
前記ポートフォリオ内のデリバティブは、非線形分布しているものと仮定される、請求項27に記載の方法。
ゼロ相関が、異なる資産クラス内の資産間で仮定される、請求項27に記載の方法。
0.5の相関が、1つの資産クラス内の資産間で仮定される、請求項27に記載の方法。
高い相関が、同じ原資産を有する資産に対して仮定される、請求項27に記載の方法。
前記バリューアットリスクレポートは、3つのレベル、すなわち、ポートフォリオ、原資産グループ、およびポジションのレベルを含む、請求項27に記載の方法。
ルールが、日中に日毎ボラティリティを推定するために使用される、請求項27に記載の方法。
分散-共分散モデルを実行するように動作可能なソフトウェアと、
日中調整を用いて、パーキンソンのボラティリティ近似を計算するように動作可能なソフトウェアと、
ブラック-ショールズモデルに基づいて、定期バッチによるオプション再評価を実行するように動作可能なソフトウェアと、
理論価格の中間尺度についての多点リスクアレイをモデル化するように動作可能なソフトウェアと、
多変量モデルに基づいて、相関を推定するように動作可能なソフトウェアと、
デルタ/ガンマ推定のために2次回帰を実行するように動作可能なソフトウェアと、
バリューアットリスクレポートを生成するように動作可能なソフトウェアと、を含むソフトウェア。
前記ポートフォリオ内の1つまたは複数のポジションの各々について、対応するリスクアレイの1つまたは複数の要素が、価格と、出来高と、前記ポジションを保有する証券についてのリスクアレイ要素との積に基づいて計算される、請求項37に記載のソフトウェア。
2次回帰が、少なくとも部分的に前記リスクアレイから取り出されたデータ点に対して実行される、請求項37に記載のソフトウェア。
前記ポートフォリオ内の証券の価値は、対数正規分布しているものと仮定される、請求項37に記載のソフトウェア。
前記ポートフォリオ内のデリバティブは、非線形分布しているものと仮定される、請求項37に記載のソフトウェア。
ゼロ相関が、異なる資産クラス内の資産間で仮定される、請求項37に記載のソフトウェア。
0.5の相関が、1つの資産クラス内の資産間で仮定される、請求項37に記載のソフトウェア。
高い相関が、同じ原資産を有する資産に対して仮定される、請求項37に記載のソフトウェア。
前記バリューアットリスクレポートは、3つのレベル、すなわち、ポートフォリオ、原資産グループ、およびポジションのレベルを含む、請求項37に記載のソフトウェア。
ルールが、日中に日毎ボラティリティを推定するために使用される、請求項37に記載のソフトウェア。
ツリー構造表示を含むグラフィカルユーザインタフェース表示の第1の部分を表示するためのソフトウェアと、
表形式表示を含むグラフィカルユーザインタフェース表示の第2の部分を表示するためのソフトウェアと、を含み、
前記ツリー構造表示内の1つまたは複数の項目の各々は、ユーザによって選択された場合、前記表形式表示内に表示された対応する表項目を有し、
前記表形式表示内の1つまたは複数の前記表項目の各々は、ユーザによって選択された場合、前記ツリー構造内の対応する項目を表示させる、ソフトウェア。
前記ツリー構造表示内の項目は、チェックボックスを使用して選択される、請求項47に記載のソフトウェア。
前記表形式表示内の表項目は、強調表示を使用して選択される、請求項47に記載のソフトウェア。
前記ツリー構造表示は、マルチレベル階層を表す、請求項47に記載のソフトウェア。
前記ツリー構造表示内の1つまたは複数の選択項目の各々について、前記表形式表示内の対応する表項目は、前記ツリー構造表示内の前記1つまたは複数の選択項目の階層属性を含む、請求項50に記載のソフトウェア。
前記階層の少なくとも1つのレベルは、1つまたは複数の銀行に対応する、請求項50に記載のソフトウェア。
前記ツリー構造内の1つまたは複数の項目は、勘定に対応する、請求項47に記載のソフトウェア。
ツリー構造表示をグラフィカルユーザインタフェース表示の第1の部分に表示するステップと、
ユーザが前記ツリー構造表示から項目を選択したのに応答して、対応する表項目を前記グラフィカルユーザインタフェース表示の第2の部分の表形式表示内に表示するステップと、
前記ユーザが前記表形式表示内の表項目を選択したのに応答して、対応する項目を前記ツリー構造表示内に表示するステップと、を含む方法。
前記ツリー構造表示内の項目は、チェックボックスを使用して選択される、請求項54に記載の方法。
前記表形式表示内の表項目は、強調表示を使用して選択される、請求項54に記載の方法。
前記ツリー構造表示は、マルチレベル階層を表す、請求項54に記載の方法。
前記ツリー構造表示内の1つまたは複数の選択項目の各々について、前記表形式表示内の対応する表項目は、前記ツリー構造表示内の前記1つまたは複数の選択項目の階層属性を含む、請求項57に記載の方法。
前記階層の少なくとも1つのレベルは、1つまたは複数の銀行に対応する、請求項57に記載の方法。
前記ツリー構造内の1つまたは複数の項目は、勘定に対応する、請求項54に記載の方法。
ブローカ-ディーラの証拠金ルール設定に基づいて、勘定の1つまたは複数の純資産価値を計算するステップと、
前記証拠金ルール設定に基づいて、前記勘定の1つまたは複数の委託証拠金を計算するステップと、
前記1つまたは複数の委託証拠金および1つまたは複数の正味清算価値に基づいて、勘定の購買力を計算するステップと、
前記1つまたは複数の純資産価値、前記1つまたは複数の委託証拠金、および前記勘定の購買力についての計算結果を、勘定要約画面上に表示するステップと、を含む方法。
ブローカ-ディーラの証拠金ルール設定に基づいて、勘定の1つまたは複数の純資産価値を計算するように動作可能なソフトウェアと、
前記証拠金ルール設定に基づいて、前記勘定の1つまたは複数の委託証拠金を計算するように動作可能なソフトウェアと、
前記1つまたは複数の委託証拠金および1つまたは複数の正味清算価値に基づいて、勘定の購買力を計算するように動作可能なソフトウェアと、
前記1つまたは複数の純資産価値、前記1つまたは複数の委託証拠金、および前記勘定の購買力についての計算結果を、勘定要約画面上に表示するように動作可能なソフトウェアと、を含むソフトウェア。