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Modèle de saut-diffusion double exponentiel de Kou

Merton modélise les sauts par une seule loi normale -- les sauts haussiers et baissiers ont la même forme. C'est faux. Les krachs sont plus brutaux que les rallyes. Un gap de -20 % se produit en quelques minutes ; un rallye de +20 % prend des semaines. Kou (2002) corrige cela en attribuant aux sauts haussiers et baissiers des tailles différentes.

Le mécanisme : des lois exponentielles au lieu de lois normales. Les sauts baissiers suivent une exponentielle (généralement de moyenne plus élevée), les sauts haussiers une autre (généralement de moyenne plus faible). Vous accentuez l'aile des puts sans toucher à l'aile des calls, et inversement.

💡
Chaque aile a son propre paramètre

Dans le modèle de Merton, accentuer l'aile des puts (via un saut moyen négatif) affecte aussi l'aile des calls. Chez Kou, chaque aile est indépendante. La taille des sauts baissiers accentue l'aile des puts. La taille des sauts haussiers accentue l'aile des calls. Cela correspond aux smiles observés en crypto.

Explorer les paramètres​

Activez « Show Merton equiv » pour comparer un modèle symétrique (Merton) aux ailes asymétriques de Kou. Essayez le préréglage « Crypto crashes » pour voir une aile des puts pentue avec une aile des calls douce.

Explorateur du smile double-exponentiel de Kou

Les sauts baissiers dominent : 70% des sauts sont à la baisse et 4x plus grands que les sauts haussiers. Aile put très pentue.
33%42%51%758595ATM105115125StrikeVol implicite (%)Kou (asymétrique)Merton (symétrique)
Fréquence des sauts2.00
Sauts attendus par an. 0 = plat (BS).
Probabilité de saut haussier0.30
Fraction des sauts vers le haut. Faible = biais de krach.
Taille du saut haussier0.05
Ampleur moyenne du saut haussier (ex. 0.08 = 8%)
Taille du saut baissier0.20
Ampleur moyenne du saut baissier (ex. 0.15 = 15%)

Activez « Afficher équiv. Merton » pour comparer les sauts asymétriques (Kou) et symétriques (Merton). Remarquez comment Kou peut accentuer la pente d'une aile indépendamment.

Rôle de chaque paramètre​

  • Fréquence des sauts (lambda) : nombre de sauts par an. Zéro = Black-Scholes (smile plat). Un lambda plus élevé relève les deux ailes, car tout saut -- haussier ou baissier -- rend les options OTM plus précieuses.
  • Probabilité de saut haussier (p) : la fraction des sauts orientés à la hausse. Un p faible signifie que la plupart des sauts sont des krachs. Cela modifie l'équilibre du skew.
  • Taille des sauts haussiers : amplitude moyenne des gaps à la hausse. Plus elle est grande, plus l'aile des calls est pentue.
  • Taille des sauts baissiers : amplitude moyenne des gaps à la baisse. Plus elle est grande, plus l'aile des puts est pentue. En crypto, elle vaut généralement 2 à 4 fois la taille des sauts haussiers.

Comment Kou façonne les ailes​

Changement de paramètre
Effet sur l’aile des puts
Effet sur l’aile des calls
Intuition
Augmenter la taille des sauts baissiers
S’accentue
Changement minime
Krachs plus violents = protection par puts plus chère
Augmenter la taille des sauts haussiers
Changement minime
S’accentue
Rallyes plus forts = aile des calls plus chère
Réduire la probabilité de saut haussier
S’accentue
S’aplatit
Davantage de sauts à la baisse = biais de krach
Augmenter la fréquence des sauts
Se relève
Se relève
Plus d’événements au total = plus de risque de queue dans les deux sens
ℹ️
Contrôle indépendant des ailes

Dans le modèle de Merton, accentuer l'aile des puts via un saut moyen négatif affecte aussi l'aile des calls (la loi normale est symétrique autour de sa moyenne). Chez Kou, la taille des sauts baissiers pilote l'aile des puts et la taille des sauts haussiers pilote l'aile des calls. Activez « Show Merton equiv » pour voir la différence.

Kou vs Merton​

Kou
Merton
Distribution des sauts
Double exponentielle (asymétrique)
Normale (symétrique autour de la moyenne)
Indépendance des ailes
Ailes des puts et des calls pilotées séparément
Modifier le skew affecte les deux ailes
Décroissance des queues
Queues exponentielles (plus épaisses que la normale)
Queues gaussiennes (plus fines)
Paramètres
5 (σ, λ, p, η₁, η₂)
4 (σ, λ, μ_J, σ_J)
Valorisation barrière/lookback
Solution fermée disponible
Pas de solution fermée (nécessite MC)
Adéquation à la crypto
Meilleure (ailes asymétriques conformes à la réalité)
Correcte (mais peine à rendre les ailes indépendantes)

Pourquoi les traders crypto devraient s'y intéresser​

Le risque de gap en crypto est profondément asymétrique :

Type d’événement
Taille typique
Vitesse
Paramètre de Kou
Cascade de liquidations
-10 % à -30 %
Minutes
Taille des sauts baissiers (grande)
Gap dû à une panne de plateforme
Dans les deux sens, -20 % à +10 %
Instantané
Les deux tailles de saut + probabilité
Rallye sur approbation d’ETF
+5 % à +15 %
Heures
Taille des sauts haussiers (modérée)
Perte d’ancrage d’un stablecoin
-5 % à -50 %
Blocs
Taille des sauts baissiers (très grande)

Remarquez la tendance : les baisses sont plus rapides et plus amples que les hausses. Merton ne capture pas proprement cette asymétrie -- vous pouvez rendre la moyenne négative, mais la symétrie de la loi normale autour de cette moyenne déborde toujours sur l'aile des calls. La double exponentielle de Kou sépare naturellement les deux.

💡
Le modèle de sauts pour calibrer chaque aile indépendamment

Kou sépare les ailes des puts et des calls. La taille des sauts baissiers est le paramètre de krach. La taille des sauts haussiers est le paramètre de rallye. Ils n'interfèrent pas. Si vous traitez les puts et calls OTM comme des books distincts -- et en crypto, vous devriez -- Kou épouse cette structure.

Explorateur d'équations​

Explorateur d'équations

w = σ2 × Ttotal variance = IV2 × time
%
La volatilité implicite
jours
Jours calendaires jusqu'à l'échéance
Variance totale (w)
0.022225
Variance annualisée (σ²)
0.2704
IV recalculée (aller-retour)
52.00%
La variance totale est ce que SVI et d'autres modèles calibrent. Elle croît avec le temps : une vol de 50% sur 30 jours a moins de variance totale qu'une vol de 50% sur 90 jours.

Testez votre compréhension avant de continuer.

Q: Quel est le principal avantage de Kou sur Merton pour calibrer les smiles de volatilité ?
Q: Pourquoi les queues exponentielles sont-elles plus réalistes que les queues gaussiennes pour la taille des sauts en crypto ?
Q: Si vous augmentez la taille des sauts baissiers de 10 % à 25 %, qu'arrive-t-il à l'aile des calls ?
Q: Quel avantage pratique Kou présente-t-il sur Merton pour la valorisation des options exotiques ?

💡 Conseil : Essayez de répondre à chaque question vous-même avant de révéler la réponse.

Construire l'intuition mathématique​

Apprendre Kou depuis zéroLeçon interactive · aucun prérequis

Cette leçon présente le modèle comme deux moteurs de sauts distincts, l'un à la hausse, l'autre à la baisse, puis détaille l'intuition de la double exponentielle et explique pourquoi elle offre un contrôle des ailes plus net que Merton.


Voir aussi :