Є одне запитання, яке я завжди ставлю собі перед тим, як повірити в «ефективність у X разів»: ефективність рахується за звичайним сценарієм чи за найгіршим.
Це не про важіль, максимально прописаний на головній сторінці. Не про фразу зі швидкістю відкриття позицій, яка виглядає гладко в демо. Не про кількість ринків, доступних з одного акаунта.
Питання простіше — якщо одночасно відкрито багато позицій у протилежних напрямках, механізм маржі розглядає їх як незалежні ризики або враховує кореляцію між ними, щоб не недооцінити сумарний рівень збитків?
Це базове питання для будь-якої системи cross margin, і також те саме <c-1/>@grvt_io c, яке потрібно чітко пояснити при просуванні unified margin.
Показати ефективність капіталу легко, бо це число завжди красиве за нормальних умов. Правильно оцінити взаємозалежні ризики при сильних коливаннях ринку — це вже складніше: у цей момент активи, які здаються непов’язаними, починають рухатися в одному напрямку, і те, як модель це враховує (або не враховує), зазвичай недооцінює ситуацію за звичайними даними.
Відмінність між двома підходами зазвичай не видно, коли ринок спокійний — вона проявляється лише під час великих коливань, коли в користувачів найменше часу на реакцію. Якщо GRVT хоче обслуговувати організаційний капітал, тоді те, як система обробляє кореляційний сценарій найгірших умов, важливіше за цифру ефективності капіталу в звичайному режимі.
Самокритика: у мене немає конкретних даних про те, як GRVT моделює кореляційний ризик у margin — але це загальне технічне питання, на яке має відповісти будь-яка система cross margin, а не ознака того, що GRVT робить щось неправильно.
Втім, це запитання, яке варто напряму поставити через документацію або команді GRVT, а не просто вірити в рекламовану цифру ефективності капіталу — адже margin реально перевіряється лише тоді, коли ринок складний.
#grvt $LAB $AA $VELVET
Це не про важіль, максимально прописаний на головній сторінці. Не про фразу зі швидкістю відкриття позицій, яка виглядає гладко в демо. Не про кількість ринків, доступних з одного акаунта.
Питання простіше — якщо одночасно відкрито багато позицій у протилежних напрямках, механізм маржі розглядає їх як незалежні ризики або враховує кореляцію між ними, щоб не недооцінити сумарний рівень збитків?
Це базове питання для будь-якої системи cross margin, і також те саме <c-1/>@grvt_io c, яке потрібно чітко пояснити при просуванні unified margin.
Показати ефективність капіталу легко, бо це число завжди красиве за нормальних умов. Правильно оцінити взаємозалежні ризики при сильних коливаннях ринку — це вже складніше: у цей момент активи, які здаються непов’язаними, починають рухатися в одному напрямку, і те, як модель це враховує (або не враховує), зазвичай недооцінює ситуацію за звичайними даними.
Відмінність між двома підходами зазвичай не видно, коли ринок спокійний — вона проявляється лише під час великих коливань, коли в користувачів найменше часу на реакцію. Якщо GRVT хоче обслуговувати організаційний капітал, тоді те, як система обробляє кореляційний сценарій найгірших умов, важливіше за цифру ефективності капіталу в звичайному режимі.
Самокритика: у мене немає конкретних даних про те, як GRVT моделює кореляційний ризик у margin — але це загальне технічне питання, на яке має відповісти будь-яка система cross margin, а не ознака того, що GRVT робить щось неправильно.
Втім, це запитання, яке варто напряму поставити через документацію або команді GRVT, а не просто вірити в рекламовану цифру ефективності капіталу — адже margin реально перевіряється лише тоді, коли ринок складний.
#grvt $LAB $AA $VELVET