Блог им. AlexeyPetrushin

Симуляция Цены, SV

Наконец то, начало получаться похоже на реальные цены, SV модель откалиброванная на Кока Коле, симуляция цены. 

Осталось добавить еще пару небольших моментов, и будет почти готово... 

Симуляция Цены, SV
Разные пути цены

Симуляция Цены, SV



Это тот же график что выше, но в сравнении с реальной прибыли кока колы (первый реальный, второй симуляция).

Симуляция Цены, SV




Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.

429
8 комментариев
еще — есть эффект, про который не принято писать — на участках с высокой волатильностью — автокорреляция заметно отрицательна, хотя я и сам не особо понимаю как это можно попроще воспроизвести…
avatar
anon, сначала можно попробовать увидеть этот факт, какой эксперимент покажет это, например на исторических дневных ценах.
avatar
Alex Craft, 

да элементарно

взять данные, где выборочная дисперсия по окну N периодов — входит в верхние top 33% и на [ровно] этом же окне посчитать выборочную корреляцию

повторить для данных где выборочная дисперсия на таком же окне входит в нижние top 33%

сравнить выборочные корреляции для того и другого

можно для средних 33% тоже посчитать


ну т.е. поскольку это довольно просто, там даже можно с умным видом сказать «гипотеза о равенстве отвергнута с каким-то пи-вэлью»
avatar
anon, по поводу эксперимента, если он он повторяется на 30% верхних/нижних данных, то по идее повторить можно.

Плохо когда повторяется на редких режимах например верхние/нижние 1% или еще меньше, где очень мало данных чтобы сделать заключение.

За идею спасибо, гляну…
avatar
Alex Craft, 

ну как сказать… на топ 10% вы увидите эффект прям сильно, на топ 33% увидите, на топ 50% да тоже наверное увидите только слабее

по сути разговор о том, что autocorrel(lag=1) = f(sigma), про «топ NN%» это я для простоты написал, а так — совсем по умному — правильнее взять сколько-нибудь бинов по сигме и в них смотреть распределение реализовавшихся автокорреляций


avatar
Alex Craft, т.е. увидеть это — довольно просто, а вот понять какой стохдифур смог бы так — уже не очень просто, это должно быть в \mu какое-то слагаемое типа \sigma^2(n-1) * r(n-1) ...

вобщем это еще один повод фиттить «на батчах» модели для \mu \sigma как функции ограниченной глубины только от r(n-i), но чтоб поймать такой эффект это мю должна быть аж полиномом третей степени, а это уже просто не прилично
avatar
anon, я пока решил остановиться на простой модели.

Пробовал добавлять разные режимы (например 2 режима с гладким переключением), или параметры как зависимости, но, особо эффекта не заметил.

На garch можно все это посчитать очень быстро, но сильного улучшения правдоподобия не получается. А небольшие улучшения правдоподобия — непонятно то ли реально улучшения то ли оверфиттинг. 

На SV и MCMC — сложные модели сразу падает идентификация параметров, большие диапазоны, корреляции, мульти модальности. Скорость фиттинга падает в разы. Вобщем, на данный момент я пока ограничился простой моделью SV + Jumps + Leverage.
avatar

Читайте на SMART-LAB:
Фото
Доллар держит позицию, но теряет импульс перед отчетом по занятости
Евро в пятницу показывает уверенный рост против доллара, хотя новостной фон формально не выглядит благоприятным для риска. Рынок получил новый...
Фото
Блогерам рассчитали пенсию
По данным опроса RENI, чуть больше половины россиян полностью полагаются на госпенсию. Свыше трети респондентов ответили, что пока только...
🔔 Приглашаем на вебинар по результатам Займера в I квартале
В следующую пятницу, 15 мая, Займер представит финансовые результаты I квартала 2026 года по МСФО. Генеральный директор Роман Макаров и...
Фото
Исповедь по Магниту: пришло время каяться за свои грехи. Самый подробный разбор отчета за 2025 год 
Магнит — это как сыр с плесенью. Удовольствие для гурманов 😁 Примитивная оценка акций Магнита делается через мультипликатор EV/EBITDA...

теги блога Alex Craft

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн