strategy check karo, tumahaaraa koi idea ho to do : हाँ। **CAS के कारण 3:15–3:40 के बीच जो cash–F&O dislocation बनता है, उसमें options में भी अवसर हो सकते हैं**, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे केवल “cash ₹1830, option ₹X” देखकर trade नहीं करना चाह
Framework काफी solid है, खासकर ये तीन बातें बहुत strong हैं:
- CAS को “anchor/reference” मानना, “true spot” नहीं
- Future vs Synthetic Forward को primary relative-value signal रखना
- Directional option trades को सिर्फ confirmation-based, defined-risk spreads से करना
नीचे सिर्फ refinement और practical angles दे रहा हूँ, ताकि SIA में इसे implementable, testable और robust बनाया जा सके।
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1. Put-Call Parity / Synthetic Forward – Fine-Tuning
आपका base formula ठीक है:
\[
F_{syn} \approx K + C - P
\]
Intraday–overnight horizon पर practically ये सही है, लेकिन कुछ refinements useful होंगे:
1. Carry / Dividend adjust (खासकर multi-day के लिए):
Theoretical forward:
\[
F_{theo} = S\cdot e^{(r-q)T}
\]
या Indian context में practically:
- `F_theo ≈ S + Cost-of-carry - PV(Dividends till expiry)`
आपके arb में असली signal होना चाहिए:
\[
(F_{actual} - F_{syn}) - (F_{theo}-F_{syn,model})
\]
लेकिन intraday CAS–overnight type में, आप बिल्कुल ठीक कर रहे हो कि practical approach:
- बस F_actual बनाम F_syn देखें, और threshold इतना high रखें कि small carry mismatch ignore हो जाए।
2. Executable mispricing threshold
आपने bid/ask और charges का उल्लेख किया है, इसे SIA में hard-rule बनाइए: उदाहरण (बस illustration):
- `|F - F_syn| ≥ max(0.5% of S, 3 × avg_bid_ask_spread, 2 × total_cost_per_roundtrip)`
इससे random micro-noise पर trade trigger कम होंगे।
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2. Signal A – Future vs Synthetic Forward Arbitrage
Conceptually यह आपका सबसे साफ setup है। कुछ practical जोड़:
1. Contract Selection
- सिर्फ वही stocks जिनमें:
- Future tight spread (≤ 3–5 ticks)
- ATM CE/PE दोनों में पर्याप्त OI + volume + tight spread
- illiquid single-stock options को पूरी तरह filter कर दीजिए।
2. Margin / Netting angle
- Trade: `SELL Future + BUY CE + SELL PE`
- Margin benefit theoretically अच्छा है, लेकिन SIA में effective capital usage per trade metric track कीजिए:
- `PnL_expected / Margin_blocked` पर भी threshold रखिए।
3. “Pure arbitrage” नहीं, बल्कि informational risk
- CAS vs F&O में जो gap है, उसमें info about next-day repricing भी embed हो सकती है।
- जब आप `SELL Future + BUY Synthetic` कर रहे हैं, आप implicit मान रहे हो कि F→F_syn converge होगा, जबकि market कह रही हो सकता है कि कुछ news/flow है।
- इसलिए इसे “relative-value with overnight info risk” की तरह backtest करना बेहतर है, न कि frictionless arbitrage की तरह।
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3. Signal B – CAS Directional Repricing (F_future – S_CAS)
Idea strong है; refinement:
1. Stock-specific distribution vs generic cutoff
- हर stock के लिए:
- पिछले X दिनों का `D_t = (F_t(15:38) - S_CAS_t) / S_CAS_t` distribution
- Z-score या percentile निकाले
- Trade trigger example (illustrative):
- `D_today > 95th percentile` या `Z > +2` for bullish
- `D_today < 5th percentile` or `Z < -2` for bearish
2. Vol-adjustment
- High beta/volatile stock में naturally बड़े gaps होंगे।
- इसलिए threshold को stock की intraday realized vol से normalize कीजिए:
\[
D_{norm} = \frac{F-S_{CAS}}{S_{CAS} \cdot \sigma_{intraday}}
\]
3. Event filters
- Result day, big corporate action, index rejig, MSCI flow days अलग regime हैं।
- SIA में एक simple tag:
- `event_day = 1/0`
- पहले non-event days पर backtest, बाद में event-days को specialty module की तरह treat कीजिए।
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4. Signal C – CAS + IV Confirmation (Directional Spreads)
आपने bull call / bear put spread का use बिल्कुल सही सोचा है। Implementation refinement:
1. IV signal को भी percentile-based बनाइए
- `ATM_IV_today(15:38)` vs पिछले 60–90 दिन के same-time snapshot
- `IV_Zscore > X` या percentile > 90th, etc.
2. Index vs Single-stock differentiation
- अगर पूरे market में IV spike (index IV + सभी stocks में), तो आपका directional signal weak हो सकता है।
- Filter:
- Stock IV ↑ AND
- Stock-IV-spike > Index-IV-spike (excess IV).
3. Spread Selection Rules
Example rules (सिर्फ illustration, investment advice नहीं):
- Bullish:
- Buy `ATM or slight OTM CE`
- Sell `higher OTM CE` ऐसा कि:
- Net debit ≤ 1–1.5% of underlying (per lot)
- Max payoff / cost ≥ 2:1
- Bearish:
- Symmetric bear put spread डिज़ाइन:
4. Expiry proximity
- Expiry के करीब (last 3–4 sessions) पर:
- Gamma high, IV crush risk high
- directional spreads में holding horizon और theta drag को explicitly model कीजिए।
- SIA में rule:
- अगर `days_to_expiry < N` (say 3), तो या तो size कम करिए या सिर्फ relative-value arb module allow करिए।
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5. 15:35–15:40 F&O Dislocation Module – Implementation Notes
आपने जो feature list दिया है, वही सही दिशा है:
```text
CAS Price
Future Price
Future Basis %
ATM CE, ATM PE
Synthetic Forward
Future - Synthetic Forward
ATM IV
IV Change
CE-PE Skew
Volume
OI Change
Bid-Ask Spread
```
Refinements:
1. Snapshot protocol
- Example: 15:35 से 15:39:30 तक हर 10 sec snapshot लें;
- final value = VWAP/mid-quote average in window
- last-10-sec random spikes से बचने के लिए 15:39:50–15:40:00 ignore कर सकते हैं।
2. Dislocation metrics
- आपने दो अच्छे metrics already define किये हैं:
- `Dislocation = F_future - F_syn`
- `CAS_Gap = (F_future - S_CAS) / S_CAS`
- इन दोनों के लिए:
- Z-score
- joint condition (e.g. दोनों > 95th percentile) पर high-conviction label।
3. Cross-sectional angle (extra idea)
- Daily cross-section में:
- Top decile Dislocation long/short basket बनाकर देखिए:
- Long synthetic cheap, short synthetic rich (या vice-versa)
- इससे stock-specific news noise diversify हो सकती है और pure mispricing capture बेहतर होगा।
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6. Expiry-day Special Case
आपने बिल्कुल सही note किया है कि:
- Equity/stock options का final settlement capital-market closing price (CAS/closing mechanism) पर based होता है।
- Expiry-day पर CAS–F&O relation structurally अलग होगा।
SIA में:
1. Separate expiry-day models
- Non-expiry vs expiry-day backtests अलग रखें।
- Expiry-days पर “pinning”, last-minute convergence, और STT impact (ITM options exercise) critical हैं।
2. Expiry-day option strat filter
- Directional spreads पर बार–बार trade करने के बजाय expiry-day पर:
- Focus on convergence trades / small-basis mean reversion, अगर fees के बाद बचता हो।
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7. Risk, Costs, और Execution Reality
Strategy theoretical sense में बहुत साफ है; actual PnL backtest में तीन चीज़ें काफी मार सकती हैं:
1. Transaction Costs & Slippage
- Futures + 2 option legs = 3 legs
- Brokerage, exchange fee, GST, stamp, STT (as applicable) सब detail में load करना पड़ेगा।
- Backtest में per-leg realistic impact-slippage मानिए (उदाहरण: 1–2 ticks worst-side fill)।
2. Latency / Queue-position
- 15:35–15:40 window में spreads तेजी से बदलते हैं।
- अगर आप mid-quote पर assume fill करते हैं, PnL बहुत inflate होगा।
- Conservative rule:
- Use best bid for sell legs / best ask for buy legs या
- mid – half-spread penalty।
3. Position Limits / Concentration
- कुछ ही stocks में très large dislocation दिखेगा; वहां लगातार size बढ़ाना आसान लग सकता है।
- SIA में per-stock और per-sector cap (notional / margin usage) define कीजिए।
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Bottom Line (Strategy Check Summary)
- Conceptual hierarchy जो आपने रखी है, वो बिल्कुल logically sound है:
1. Future ↔ Synthetic Forward (relative-value / mispricing)
2. CAS–Future historical convergence (directional bias)
3. CAS–Future + IV confirmation (defined-risk option spreads)
- Main काम अब तीन जगह है:
1. Robust metrics: Z-score/percentiles, vol-adjustment, event filters
2. Execution realism: bid–ask, cost, slippage, margin, liquidity filters
3. Expiry/non-expiry regime separation
अगर SIA में आप ये refinements डाल देते हो, तो “CAS Dislocation / Late Session F&O” module काफी powerful और institution-grade बन सकता है, बशर्ते backtest आगे support करे।
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