Блог им. AlexeyPetrushin

Историческая Волатильность #опционы #трейдинг

Исследования особенностей процесса волатильности, автокорреляции, распределения уровней и приращений, разные меры волатильности (OHLC RV, |log r|) и т.п. 

Подробней в видео 15мин, и отчете. Данные — дневные OHLC цены 250 акций 50 лет каждая. 

Историческая Волатильность #опционы #трейдинг Историческая Волатильность #опционы #трейдинг
Историческая Волатильность #опционы #трейдингИсторическая Волатильность #опционы #трейдинг

Ошибки, какие то еще особенности волатильности что я упустил, было бы интересно услышать...


271 | ★1
#112 по плюсам, #38 по комментариям
6 комментариев
Кстати Талеб походу прав, что нельзя мерять волатильность как σ^2 поскольку разброс огромный и точность получается низкая. Т.е. то что делает классический гарч (или ewa) σt = w + a*et^2 + b*σt-1^2

сигнал который подается на классический гарч, огромный разброс значений, точность наверно будет низкая



Этот же сигнал но боль менее нормализованный (напр EGARH), разброс гораздо меньше, по идее точность должна быть лучше



Хотя, по слухам вроде как гарч в классическом виде давно уже никто не использует… так что вопрос не актуален…
avatar
Не понял, нельзя мерить волатильность черех дисперсию? Второе, лианеризировав данные через степень числа(лог) убили разнообразия и получили данные однородными. Если бы это было как логическое продолжение замысла анализ широко распределеми данных, я еще понял, но не на оборот.
avatar
Jkrsss, Талеб утверждает, что нельзя делать агрегацию по волатильн в квадрате (не только волат а вообще любой переменной с тяжелыми хвостами), напр как sum(s^2), то что делает классический гарч. Вклад одного экстремальн значения будет огромным и перекосит результат. Я думаю Талеб прав.

Точность такого измерения низкая, std от такого измерения — будет квадрат в квадрате, или 4я степень, огромный разброс плюсминус километр, что делает число полученное такой агрегацией бессмысленным.

Вторую часть не понял.
avatar
Jkrsss, можно считать статистику после лог трансформы, или абс значения, но не квадраты.

Да лог сильно сжимает, стоит попробовать также менее экстремалтную нормализацию, как абс значения.
avatar
я понял. Если коротко то не стоит анализировать все яйца животных в одной корзине.
желательно разбить поток данных на режимы покой/стресс/паника. распределением стьюдента/Jump-Diffusion/Устойчивое Леви модели распределения.   
формализовать можно через  — Модель Маркова с переключениями (Markov-Switching Model, MSM). 
разные модели дадут разные оценки дисперси (риска).
если начать фильтровать экстремальные события — систематически занижаем риск, создаем иллюзию стабильности, модель будет молчать до самого кризиса, а в момент кризиса сломается.

avatar

Читайте на SMART-LAB:
Фото
Фунт как новый защитный актив? Бюджет Ривз и PMI поддерживают ралли GBP
EURUSD в пятницу «паркуется» перед окончанием недели около 1,1650: пара отдала часть роста, но попытки продавить её вниз быстро выкупаются....
Фото
Смотрим какая на сегодняшний день доходность у юаневых облигаций и как она изменилась за последний месяц
Фото
Лазеры: первый год в составе «Софтлайн»
Ведущий российский производитель лазеров VPG LaserONE завершил первый год в составе Группы – год интеграции и создания прочного фундамента для...

теги блога Alex Craft

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн