我最近的博客 Archegos、交易存储库和初始保证金， 非常受欢迎，所以我想对同样的两个主题进行跟进；衍生品和初始保证金要求的透明度。
对于那些不熟悉三个字母缩写词 APA 的人来说，它代表批准的出版安排，这是欧洲 MiFID II 监管的透明度机制。未清算保证金规则 (UMR) 是一项全球性法规，在大多数司法管辖区实施。
让我们依次考虑每一个。
预约定价安排
再次提出 10 亿美元的问题，我们从中得知 最后的博客 并没有给美国带来肯定的答复：
- 如果 Archegos 总收益掉期 (TRS) 交易是在欧洲管辖范围内进行的，那么监管机构或主要经纪商是否能够看到风险敞口的过度积累，并采取先发制人的缓解行动以避免损失？
与美国不同，这次欧洲对单一股票的场外衍生品实施了适当的交易后透明度监管。
然而，细节中存在着问题，在这种情况下，问题在于缩写 TOTV，它代表在交易场所交易。
MIFID II 透明度制度以 TOTV 为基础，并且只有此类工具才在范围内。所涉及的 TRS 交易不太可能是在 TOTV 工具上进行的，在这种情况下，这些交易将不受 MiFID II 透明度要求的约束。
又被挫败了！
In 我们需要做什么来修复 MiFID II 数据，摆脱 TOTV 以实现交易后透明度是我们认为对有效运营至关重要的要点之一。
然而，即使这些交易由 APA 公布，ISIN 作为工具的唯一标识符也存在小问题。
希望 TRS 的工具标识符是标的股票的 ISIN 可能有点过分了，这会很好，我更有可能期望标的特定期限的每个 TRS 都有一个唯一的 ISIN。
快速浏览一下 DSB-ANNA 的网页 显示股票有 26 万个 ISIN，而 2021 年 15 月的月度指标报告显示，其中股票工具 Price_Return_Basic_Performance_Single_Name 又名股票总回报掉期达到 XNUMX 万个！
祝你好运，搜索数据库或综合磁带（？）以发现特定股票的过度集中。
所以恐怕我的问题的答案又是否定的。
需要注意的是，我实际上并没有尝试查看数据，但鉴于上述情况和可用时间，成本效益严重偏向于毫无意义的练习。 （如果有人尝试寻找特定股票的 TRS，请告诉我您的进展如何）。
让我们继续讨论UMR。
未清算保证金规则
UMR 要求，如果交易双方都遵守规则，则未清算但双边的场外衍生品交易必须缴纳保证金。目前，这些参与方的场外衍生品名义总额超过 750 亿美元，到 50 年 2021 月降至超过 8 亿美元，到 2022 年 XNUMX 月降至超过 XNUMX 亿美元。
除了每日变动保证金之外，风险敞口还需要利用标准化时间表方法（又名网格）或经批准的内部模型（仅使用 ISDA SIMM）以初始保证金进行抵押。
In 我之前的 Archegos 博客，我只关注 ISDA SIMM，所以今天我们首先看一下 Schedule 方法，并使用购买 10,000 股 Microsoft 股票（市值为 2.5 万美元）的 TRS 的相同示例。
安排即时通讯
Schedule IM 使用按资产类别划分的名义利率百分比表，如下所示：
因此，对于我们的示例，附表 IM 将是名义金额的 15%（2.5 万美元）= 375 万美元。
这低于 600 万美元的 SIMM。
对于微软来说还不错，但对于 ViacomCBS、Discovery、Farfetch 以及 Archegos 在破产前持有的其他股票敞口来说就不太好了。
显然 SIMM 是比 Schedule IM 更好的方法。
还有一个事实是，附表 IM 是一项总体衡量标准，遵循的是熟悉的净毛比。 电流曝光法:
除非基础工具和 expexore 的到期日相同，否则这会迅速汇总这些指标。
因此，第二笔交易出售 5,000 股微软股票，但不是 3 个月，而是 6 个月，这实际上会降低风险，但不会与第一次交易产生净额，我们的时间表 IM 将至少为 40%（2.5 万美元加 1.25 万美元），因此 1.5 美元百万！嗯，一点也不太好。
因此，虽然 Schedule IM 对于交易组合很快就会变得非常保守，但对于任何仅依赖于名义总额而不是风险敞口的方法来说，它会导致保证金的衡量变得繁琐且不切实际。
应谨慎使用。
例如，对于仅做多的小型投资组合，或者对于公司交易的例外的一种资产类别或产品，例如我只与一两个交易对手进行几笔信用衍生品交易，为此使用 Schedule IM 非常简单、适当且方便，并且信用产品类别将被添加到我的主要产品类别 Equity 和 RatesFX 中。
否则，危险就是被困抵押品过多。
ISDASIMM
ISDA SIMM 是一种适当的基于风险暴露的方法，因此买入 10,000 个并卖出 5,000 个将适当地将我们的 IM 从 50 万美元减少到 600 万美元，减少 300%。
当我们买卖不同股票的衍生品时，SIMM 使用相关矩阵在聚合中提供一些多样化的好处，相关性从 14% 到 41% 不等，具体取决于 SIMM 存储桶以及相同存储桶或不同存储桶的相关性。
使用我们的 魅力服务 （图形用户界面或 API）很容易计算投资组合的 SIMM，考虑到所需的分桶和相关性。
SIMM 年度校准
另外，我在之前的博客中没有提到的一点是，SIMM 每年都会针对一个历史时期进行重新校准，其中包括最近 3 年的滚动窗口和压力时期。
SIMM v2.3是目前使用的版本，使用2019年2月之前的数据进行校准，经过2020年第二季度的回测并获得监管机构批准，于2020年XNUMX月实施。
因此，当前的校准中不包括 2020 年 XNUMX 月和 XNUMX 月新冠危机带来的压力期。
SIMM v2.4 将于 2021 年 2020 月实施，目前或很快将使用 XNUMX 年 XNUMX 月及之前的重新校准数据进行回溯测试，因此包括 Covid 压力期。
看看这是否会导致股票风险权重大幅增加，将会很有趣。
有可能，但不是一定的。
我认为更重要的是重新校准集中度阈值，而不仅仅是股票。
我在一个 2019 年 XNUMX 月利率风险博客 然后观察到，与 CCP 浓度阈值相比，它们太高了，但它们仍然保持原样。
也许重新审视集中度门槛现在将成为一个更高的优先事项，并在 6 年第四季度为第六阶段交易对手及时实施。
最后的思考
欧洲的 MiFID II 透明度对于 Equity TRS 无效。
它对 Archegos 交易没有用处。
希望 MiFID II 的透明度将随着即将到来的简化而提高。
UMR 允许安排 IM 或内部模型 (SIMM)。
安排 IM 过于保守和繁琐。
SIMM 基于风险并且更加优越。
SIMM v2.4 将根据 Covid 时期重新校准。
SIMM 浓度阈值确实应该更低。
模型并不能替代良好的判断力。
