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...


416 | ★2
15 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
Исследование ради исследования или есть какой-то практический смысл?
avatar
MrD, конкретно в этом случае — я хотел знать свойства (моменты) случайного процесса волатильности которые мне нужно повторить. Какая у него «форма». Что стабильно от акции к акции, что меняется. И теперь я пытаюсь повторить…

Вторая задача лучше узнать как выглядит волатильность, для лучшего понимания. Например я не ожидал что у лог волатильности и ее приращений практически идеальное нормальное распределение, и еще ряд моментов. И мне хотелось посмотреть насколько измерения RV отличается от log r — отличается сильно. И еще ряд моментов которые я не знал до этого.
avatar
Alex Craft, разве могут дневки за 50 лет рассказать что-то актуальное? 
avatar
MrD, меня интересуют редкие, средне-долгосрочные сделки и прогнозы 3мес-3года. Вроде дневных для этого достаточно. Или я что то упускаю?
avatar
MrD, особенно поведение в кризисы и падения. Минуток/пятиминуток просто нет даких долгих данных (точнее есть но дорого стоят). Чтоб захватывали несколько исторческих кризисов. А дневные за 50 лет — захватывают.

Я со временем планирую добавить тюнинг моделей на минутках, но пока не дошел…
avatar
Alex Craft, первый момент — актуальность данных вызывает сомнение. Сколько раз за эти 50 лет поменялась структура той волатильности? Зачем же все это в кучу и усреднять?)
Второй момент — тут бы на день что-то предсказать, а вы на 3 года хотите — очень амбициозно) 
Третий момент — предсказания и ожидания живут в поверхности iv, на том же snp из нее больше шансов что-то вытащить. И живут они там не долго, лупа нужна и короткие окна, а не дневки) 
Вы же rough vol упоминали в статьях. Так вот Гатерал достаточно подробно разбирает моменты мгновенной волатильности. 
Ну и на счёт модели — она вам зачем? Прайсить опционы и предсказывать кризисы — задачи сильно разные
avatar
MrD, 1) (мое мнение) на удивление многие параметры рынка очень стабильны, в том числе волатильности. Можно разбить на окна и посмотреть стабильность, в отчете этого нету, но я смотрел — примерно похоже. Есть презентация Robert J Frey Market Drawdown это бывший соратник Джима Симонса из Медальена, где он анализирует drawdowns за почти 200 лет и также отмечает что ничего не изменилось хотя появились компютеры и т.п.

2) На мой взгляд на день слишком много людей предсказывает, мне кажется лучше поискать золото там где людей меньше :)

3) Предсказания пo IV по сути ничего не предсказывают, они используют  текущее мнение рынка о будущем, и лишь ищут перекосы в ценообразовании. Т.е. это не прогноз а скорей интерполяция, поиск SV модели которая наилучшим образом повторит веру рынка о будущем. В моем случае — я как раз ищу расхождения веры рынка о будущем с независимым прогнозом. Цены опционов тоже приходится расчитывать, но они вторичны, самое главное это сам прогноз.

4) По Rough Vol я не до конца понял. Да, на дневных данных нет того что показывает Гатерал на Realised Volatility посчитанной на минутках. Чуть похоже на RV через дневные OHLC.

5) Я покупаю акции которые упали, в надежде что они могут вырасти в след 3мес-3года (анализ финотчетности, транзакций инсайдеров и т.п. фундаментал), иногда имеет смысл из защитить пут опцинами, иногда вместо покупки акций купить кол. Поэтму мне нужен во первых независимый  от рынка прогноз и во вторых примерно знать цены опционов, особенно как они ведут себя при сильных движениях вверх/вниз.
avatar
MrD, в частности в этом примере дневные показывают что есть положительная корреляция волатильности (что всем известно) и что затухание степенное (я не был уверен и хотел это проверить). А также что у приращений лог вол сильная отриц корреляция (тоже хотел это проверить).
avatar
Примерно это и ожидал увидеть. Не удивлен)
avatar

Читайте на SMART-LAB:
Обновление кредитных рейтингов в ВДО и розничных облигациях
⚪️ПАО «ТрансФин-М» Эксперт РА продлило статус «под наблюдением» по рейтингу кредитоспособности нефинансовой компании, что означает высокую...
Фото
🍾Старт торгов новых облигаций ГК «А101»
Состоялось размещение биржевых облигаций ГК «А101». Инвесторы, которые не смогли поучаствовать в первичном размещении, смогут приобрести...
Фото
🎄Новогодняя распродажа в Schoollive уже стартовала! 🎄
С сегодняшнего дня и до конца года забирайте любые наши курсы со скидкой 30%. Подробности вас ждут на странице «Обучение MOEX», заходите и...

теги блога Alex Craft

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн