Ещё немного о волатильности❗️

Я написал два поста про волатильность в рамках тем по развитию финансовой грамотности. Я показал, что ценовую волатильность можно измерять с помощью показателя Average True Range (ATR) и с помощью него неплохо можно выставлять ордера на ограничения потерь (stop loss). Полезно тем, кто активно торгует.

Второй показатель волатильности — это стандартное (среднеквадратичное) отклонение. Применяется для показателей доходности актива и удобен при составление своего портфеля и его последующей оптимизации. (Кстати, на встречи в прошлую субботу в рамках вебинара из курса ТРИ КИТА ИНВЕСТИЦИЙ, я как раз показывал как с помощью Excel можно искать оптимальный портфель для себя, зная доходность и волатильность. В эту субботу я покажу как использовать бету для составления собственного портфеля и как его оптимизировать, а также поговорим о пассивных и активных стратегиях управления портфелем. Кому интересно научиться инвестировать на уровне профессионала — присоединяйтесь. Действует скидка❗️  РЕГИСТРАЦИЯ)

Сегодня я хотел бы рассказать об одной из модификаций расчета волатильности, которая применяется в рискметриках банка JPMorgan. В чем там особенность и какие возможности он дает подход банка❓

Когда считают волатильность по доходности, обычно используют классическую формулу из статистического анализа (смотри картинку). Она предполагает, что все наблюдаемые нами доходности в выбранном промежутке времени имеют одинаковое значение с точки зрения их доли вложения в итоговый результат, или выражаясь математическим языком — имеют одинаковый вес. Это значит, что вне зависимости от того насколько давно наступило какое-нибудь шоковое событие, которое отразилось в виде сильного изменения цены в короткий промежуток времени, будет учитываться в волатильности одинаково, до тех пор, пока не уйдет из расчетов окончательно. Например, за счет сдвига расчетного окна/диапазона.

Чтобы учесть фактор времени при расчете волатильности и уменьшить значения более старых наблюдений — доходности, в JPMorgan взвешивают её в зависимости от давности наблюдения. То есть более свежим присваивается бОльший вес, а чем значение «старей», тем оно имеет всё меньший вес. Делается это с помощью коэффициента убывания веса (decay factor)(смотри картинку). Такой подход позволяет лучше оценивать текущие риски для инвестора. Например, если взять и посчитать дневную волатильность индекса IMOEX, то по стандартному методу она составит 2,17%, а по взвешенному 2,62%. На первый взгляд это не кажется большой разницей, но вторая оценка выше первой на 20%, а 0,45 процентных пункта могут вылиться в дополнительные 7 процентных пунктов колебания в год❗️

Еще одна интересная вещь, которая используется в рискметрике банка — это предсказание волатильности на следующий день, неделю или месяц. Для этого можно использовать еще одну формулу (смотри на картинку). Зная значения волатильности в прошлом посчитанную с учетом фактора времени, можно предсказывать волатильность в будущем, конечно, с определенной вероятность. Для моего примера с IMOEX волатильность на 22 апреля 2020 года должна быть 2,94%.

Использования такой волатильности и предсказаний позволяет лучше управлять рисками портфеля и дает дополнительные возможности при активных спекуляциях❗️