Блог им. Kot_Begemot

Точность и кучность волатильности (GARCH)


Игра в угадайку — она как стрельба: можно угадывать точно, а можно угадывать кучно. 


Точность и кучность волатильности (GARCH)

Иллюстрация. 1 и 2 столбец — кучная и не-кучная угадайка, 1 и 2 строка — точная и не-точная угадайка. 

Аналогично и с угадыванием волатильности. 



Лучше, конечно, вообще не угадывать волатильность, лучше её предсказывать, а ещё лучше — измерять или просто знать. Поэтому, мы будем волатильность не угадывать, а измерять, чтобы наш арбитраж, который мы собираемся над ней совершить, выглядел бы соответственно. А измерять волатильность мы будем в предположении Блэка-Шоулза о лог-нормальном распределении приращений цены актива-подложки, и потому будем пользоваться специально припасёнными математиками для этого случая инструментами: среднеквадратичным отклонением — СКО. Но измерять волатильность мы будем тоже не просто так — не просто в лоб по СКО, а GARCH методом, предполагающим, что чем дольше мы измеряем нечто, тем точнее у нас это получается. Мы же не просто измеряем всё-таки, а делаем это весьма интеллектуально! 


И вот что у нас получается для недельных опционов на Si:

Точность и кучность волатильности (GARCH)
Иллюстрация. Временные ряды ожидаемой (красная линия) и фактической волатильности (синяя линия)

Точность и кучность волатильности (GARCH)
Иллюстрация. Демонстрация фактических измерений (синие точки) и ожидаемого значения измеряемой величины (красные точки).



Как видно из последней иллюстрации, коэффициент детерминации нашего измерительного прибора (СКО, MA, 20 дней) всего 0.55. В то время как если бы прибор был бы идеальным, и позволял бы получить истинную оценку волатильности вместо её эмпирической (измерительной) оценки, то коэффициент детерминации был бы равен 0.64 (оценка численного моделирования) или примерно на 16% больше. Но означает ли это, что наш прибор позволяет получить точность измерения ± 16%? Совершенно нет!

Как известно, ошибка измерения делится на ошибку точности и ошибку кучности, которые, в силу собственной независимости, дают общую ошибку, дисперсия которой равна сумме дисперсий каждой отдельной части. И если 0.36 — дисперсия ошибки кучности, то дисперсия ошибки точности наших измерений, составит, соответственно: 1-0.55-0.36=0.09. Т.е. средняя ошибка точности составит 30%.

Таким образом, измеряя волатильность при помощи СКО методов, мы в среднем будем ошибаться в своих оценках на 30%, при сравнимом среднем спреде IV-HV около 20%.

Точность и кучность волатильности (GARCH)

Иллюстрация. Графики волатильности Si, источник: Option.ru.










5.1К | ★11
32 комментария
GARCH из Matlab использовали?
avatar
_sg_, это было бы слишком скучно) Никакого простора для творчества. 
avatar
Kot_Begemot, 
Какие инструментальные средства используете для расчета GARCH?
avatar
_sg_,   fmincon

opt=optimset('fmincon');
opt.Display='off';
opt.Algorithm='active-set';
opt.LargeScale = 'off';

optfun=@(ivC) GARCHERR(ivC,FL,vol); Bound=-eye(2); 

ivC=fmincon(optfun,[0;wp^0.5],Bound,[0;0],[],[],[],[],[],opt);



в качестве ограничений — положительная долгосрочная волатильность и положительная связь между локальной и будущей волатильностью.

Массив волатильности получаю через функцию, идентичную:

tsmovavg( X.^2, 'e',20,1).^0.5;


Более сложные модели дают плохие CV тесты. Поэтому, дабы не осложнять роботу жизнь пользуюсь пока самыми простыми.

avatar
какой порядок garch берете?
avatar
Yodo, константа + 1 зависимость от MA волатильности. Вероятно это будет GARCH(1,0). Я не помню уже нумерацию параметров. 
avatar
Таким образом, измеряя волатильность при помощи СКО методов, мы в среднем будем ошибаться в своих оценках на 30%, при сравнимом среднем спреде IV-HV около 20%.
так шо? нет в жизни счастья?....
avatar
wistopus, не совсем. Может и есть. Здесь однозначных выводов сделать невозможно, возможно только указать, что купить/продать у нас есть возможность в пределах средней ошибки прогноза (что, в общем, закономерно).
avatar
Можно хоть обизмеряться, но порой в стакане ад и треш и что-то купить нереально, наверно и с продажей также
avatar
Поддержать общение на Вашем уровне мне трудновато, но что если прогнозировать не точку, а диапазон (volatility cones, vol distribution, see «Volatility Trading» by Euan Singlair, chapter 2 особенно)
avatar
tashik, чем сложнее модель, тем с большими ошибками она калибруется. Если бы общая ошибка модели у нас была бы пренебрежительно мала, то мы могли бы действительно качественно калибровать сложные модели, но так как ошибка у нас, напротив, достаточно велика, то калибровка сложных моделей может легко привести к неустойчивым результатам. Поэтому, быть может, стоит пожертвовать точностью в пользу устойчивости.

 
avatar
Eugene Logunov, я ранее этот блок удалил, так как по умолчанию никаких регрессий у меня не наблюдалось, но, возможно, вы правы, после очередных двух-трех модификаций, возможно, стоит пересмотреть это решение.
avatar

Очень в тему топик. Можно сказать с языка сняли. Поэтому попробую задать свой вопрос здесь в виде комментария. Разрешите?

 

Итак, как мне в данный момент представляется вся эта история с стерхом ГАРХом:

п1. Наилучший прогноз цены — цена текущая. Окей.

п2. Дальше индустрия предлагает посмотреть ошибки нашего «прогноза». И почти сразу приходит к наблюдению, что величина ошибок на разных участках истории разная.

п3. Тогда предлагается попробовать моделировать волатильность. Например, моделью ГАРХ.

 

И вот тут у меня возникает вопрос: а в чем смысл?
Зачем пытаться прогнозировать волатильность ошибок из п1?

Чтобы в разные моменты озвучивать разную величину доверительного интервала?

 

avatar
ch5oh, как минимум есть явление и есть под него описание. Как максимум, появляются методы работы с гетероскедастичными системами (в т.ч. далеко за пределами фин. рынков).

Далее, просто зная о том, что волатильность кластеризована можно заниматься чем угодно — покупать опционы или строить «фильтр волатильности» для своих систем — это уже значения не имеет.

Можно подумать, что Максвелл, составляющий уравнения электродинамики, когда-либо думал о том зачем это нужно, и вообще мог прогнозировать то, что на его уравнениях будет, в конечном счете, построена вся современная промышленность (электродвигатели и пр.) и цивилизация (связь, ТВ и пр.). 

Ну а если брать историю, то GARCH, как я понимаю, разрабатывалась конкретно под опционы и смысл её как раз в том, что Sharp рынка -> 0 и, в этом случае, единственный метод оценки опционов — оценка волатильности.

Если у вас Sharp -> 1, то вам эта волатильность вообще не нужна, достаточно просто прогнозировать МОЖ из пункта 1 и умножать на время.


avatar

Kot_Begemot, > "единственный метод оценки опционов — оценка волатильности".

 

В этих терминах это имеет смысл. Но тогда задачка становится чутка сложной: финрез моей торговли опционами зависит от эрви на внутридневном ТФ. То есть чтобы спрогнозировать свой завтрашний эрви мне следует строить ГАРХ на весь завтрашний день и суммировать. Только при этом точность прогноза 9-го бара будет примерно в 3 раза хуже точности прогноза первого бара. Которая скорее всего и так довольно паршивая...

 

avatar
ch5oh, 

Только при этом точность прогноза 9-го бара будет примерно в 3 раза хуже точности прогноза первого бара.

Я бы так не сказал. Но даже если для вашего случая это так, то никто не мешает вам использовать внутридневную структуру волатильности (ARCH и т.п.) или просто перестраивать модель на каждом новом баре. 

Которая скорее всего и так довольно паршивая...

И так бы я тоже не выразился. Вполне приемлемая точность. С точки зрения, конечно, прогноза волатильности. Я не буду говорить что на этом можно или нельзя сделать деньги при помощи спекуляций, но точность вполне приемлемая для столь сложного объекта. То есть вход/выход модели — к этому у меня претензий нет. 


Мне кажется, вы изначально рассматриваете рынок с точки зрения HFT, в то время как он в действительности создаётся и существует благодаря долгосрочным инвестициям и/или обороту реального сектора. При этом суть ваших претензий мне, честно, не понятна, так как они, по-сути, являются претензией к достигнутой при помощи этих же методов эффективности рынка.
avatar

Kot_Begemot, у меня «нет претензий». Есть вопросы, ответы на которые между ушей найти не удалось.

> "просто перестраивать модель на каждом новом баре"

Если мне нужно спрогнозировать эрви на завтра, а сделать это должен «завтра» с 00:00 до 10:00, то такой возможности нет. Придется строить цепочку прогнозов на все 14 баров одномоментно и принимать решения, исходя из этого.

avatar
ch5oh, ну там с ARIMA всё начиналось. Естественно, когда вы строите регрессию (или даже Bollinger Bands) вам нужно настраивать модель с учётом ошибок. А ошибка у вас во времени не равномерная… следовательно первоначально необходимо выравнивать ряды по волатильности. Энглом году в 1982 была предложена ARCH. Потом, к 90-ым годам придумали GARCH, NAGARCH, EGARCH и ещё сотни две модификаций. Но это уже, скорее к опционам. 

То есть причина — последовательное развитие и усложнение статистических методов анализа финансовых временных рядов.

CBOE — чикагская биржа опционов — была открыта в 1973 году, то есть за 10 лет до первой ARCH модели. Связаны эти два события или нет — сказать сложно. Но то, что научное открытие (ARCH) вызывает интерес со стороны большего количества областей, несомненно стимулирует исследователя к работе. 
avatar
Kot_Begemot, наверное, надо обратиться к первоисточникам. Что-то я и не вижу, как «используется АРЧ для выравнивания волатильности временных рядов». К настоящему времени всё выглядит так, будто это самостоятельная задача, чья самоценность очевидна и не вызывает сомнений. =/
avatar
ch5oh, я потому и говорю, что этим больше опционщики занимаются. Но всё шло просто по мере поступления новой информации (наблюдений).

ru.scribd.com/document/132007471/Engle-1982
avatar
IV как Вы сами отметили, не совпадает с HV. Но используя GARCH мы можем получить некий прогноз по HV, который с допустимой точностью совпадет с RV. Верно ли я понял?

Не проще ли уйти на следующий уровень и прогнозировать волатильность волатильности, она меняется куда реже, а мы все-равно торгуем волатильностью, куда пойдет БА нам все-равно.  
avatar
Dmitryy, прогноз второй производной даже для детерминированных рядов более сложная задача в силу её малости. А здесь всё будет в разы сложнее в силу дополнительной неопределенности, связанной с vol. 

Потом, что толку от vol of vol, если вы всё равно торгуете гамму? Да, вы конечно, можете собрать конструкцию, чувствительную к vol of vol, но вам станет это выгодно только в том случае, если вы сможете захеджировать (снять) её  бОльшую чувствительность к vol. Насколько я понимаю сделать это практически невозможно. Но, быть может, я ошибаюсь.
avatar
Kot_Begemot, сложнее, но не невозможно. Vol of vol даст нам границы sigma+ и sigma-, а что дальше с ними делать, можно например подсмотреть у Е. Логунова https://smart-lab.ru/blog/595143.php
avatar
Dmitryy, у меня другие методы работы с vol of vol )

Тем не менее, для того, чтобы строить коридор как у Е.Логунова, вам необходимо знать ошибку вашего прогноза.  Евгений взял 15-40% то есть точность в районе 27.6% (средняя) и 83% (3 сигма).

Вот, по-сути, я об этом и пишу — точность примерно такая.

Далее всё зависит от выбора дов. вероятности и т.д.

Вы же хотите пойти другим путём, указав, что имеете преимущество над Е.Логуновым и можете сжимать и разжимать дов. интервал цен опционов во времени. Может быть. Только просчитать эти сжатия и растяжения будет ой как не просто.
avatar
Dmitryy, у нас в спокойное время волатильность волатильности под 100%. А сейчас, наверное, вообще неопределенность стремится к 1000%. Как Вы предлагаете на этом зарабатывать? Какую конструкцию строить?
avatar
ch5oh, сам пока только разбираюсь, конструкция полагаю будет самой популярной, проданный центр и купленные края, но тут вопрос в определении правильного времени для входа и знака гаммы.
avatar

Eugene Logunov, спасибо, но мне ещё рано туда.
Там разденут быстрее, чем успеешь сказать «дельта».

avatar

Читайте на SMART-LAB:
Фото
Делимся обновленными результатами и ключевыми показателями на 23 марта
Друзья, привет! ✅ Делимся обновленными результатами и ключевыми показателями: с начала года мы уже передали нашим клиентам 7567 ключей от...
Фото
3 торговые идеи на этой неделе. Стагнация на фоне неопределенности
На прошлой неделе Индекс МосБиржи буксовал на месте и за пять торговых дней вырос всего на 0,08% с учетом дополнительных сессий. Решение ЦБ...
Фото
Роль розничного инвестора на фондовом рынке
Российский фондовый рынок за последние годы заметно изменился. Частные инвесторы перестали быть дополнительным источником ликвидности и...
Фото
X5 МСФО 2025 г. - капзатрат меньше, дивиденд больше?
Компания X5 опубликовала финансовые результаты за 2025 год. Выручка прибавила +18,8% до 4,6 трлн руб., в 4-м квартале рост на 14,9% до 1,24...

теги блога Kot_Begemot

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн