Волатильность это скрытый лог нормальный процесс (без перекоса и без тяжелых хвостов). И поэтому все упрощется и в каждый момент его можно описать всего 2мя числами — локация и дисперсия. Соотв прогноз волатильности это 2 числа, не одно.
Если мерять через IV поверхность, то локация это волатильность ATM а дисперсия — как сильно отличается волатильность на FAR OTM, т.е. как высоко идут крылья.
Если мерять через интрадей, то локация это Е[log r^2] а дисперсия std[log r^2] от минутных лог прибылей.
Практический смысл? Возможно стоит на графиках вывести 2 линии вместо одной (или одну переменной толщины), может они смогут лучше обьяснить режимы рынка и т.п. чем одна линия...
П.С. И это то чего не может GARCH, он отслеживает только loc, упуская 2е (ну и динамику).
вы только что сказали, что log-GARCH это на самом деле просто ARIMA для волы, а для волы волы нужен бы… GARCH (!)
я уж совсем свалю в оффтоп, но реально «устойчивое дно дискуссии» — это функция полезности, в ней естественным образом вылазят и волатильность и все остальные моменты (не только 3й и 4й, а вообще все) и вопрос где рубить разложение полезности по моментам — это вопрос о таймфрейме, потому что на разных таймфреймах вклад разных моментов убывает по разному
+ «с автокорреляцией которая дает нестационарность ошибки». Я упустил это уточнение о нестационарности ошибки в посте, вы это имели ввиду, или что то другое
думаю нет… я про вот это
Соотв прогноз волатильности это 2 числа
как вообще пришли к GARCH?
— сначала прогнозировали r как регрессию от предыдущих r и \eps, по сути это ARMA для локация
— задумались, что \sigma перед \eps тоже как-то меняется и написали на неё (её квадрат) еще одну регрессию — это ARMA для масштаба или GARCH
впринципе, то о чем вы пишите дальше — это про регрессию для log \Sigma^2 через неё саму и log \r^2, таки да, оно постационарнее будет чем просто для \sigma^2, но вот будет ли оно правдоподобнее я не проверял, наверное будет ...
вопрос — а почему вы останавливаетесь на модели для log \sigma^2? можно же продолжать и дальше — у этой модели есть инновация — coeff * (log [r^2 / \sigma^2] — avg)
всё сказанное выше можно провернуть еще раз и для log coeff^2
Прощай, промежуточный клиринг! Как 23 марта изменится срочный рынок Московской биржи
Главное: Торги больше не будут прерываться. Все сделки и финансовые результаты за одни сутки будут относиться к одному дню. Увеличиваются сроки для закрытия маржинальных требований....
Регистрируйтесь на вебинар по результатам Займера за 2025 год
Уже через неделю Займер опубликует финансовые результаты 2025 года и проведет вебинар для инвесторов. Он состоится 25 марта в 11:00. 💬 О бизнесе и перспективах Группы расскажут генеральный...
За первую половину марта российская валюта ослабла к основным на 6-9%. Что на это повлияло и чего ждать дальше — рассказывают аналитики МР. В начале года рубль держался за счет сильного...
Мой Рюкзак #65: Ставка на энергетический и продовольственный кризис из-за перекрытия проливов
Если февраль радовал стоимостных инвесторов, то март пока радует только валютных спекулянтов и миноритариев Роснефти и Совкомфлота (в совкомфлоте идею подсветил в нефтяном срезе, но сам прошел...
От 826 или от 813, кстати, может отскочить и уйти вверх до 4875_4888 или даже до 4938.
Будьте внимательны!!!
Ну это, если прям отсюда не прыгнет на 938.
Есть ли у Полюса низкая база? Разбирал отчетность за 2025 год по МСФО и что могу сказать по этому поводу.Любая экспортная акция базово растет в 3 случаях:1️⃣Когда растет производство2️⃣Когда слабеет р...
vvs1941
иногда бывает чтобы лучше посмешней… либо никак...
Посмешней разве тока график, особливо на минутке. Как по линейке черти сами на себя дуркуют и тарахтят про 36 млн счетов… Какие мильён...
в нашенском деле — интереснее распад волатильности…
я уж совсем свалю в оффтоп, но реально «устойчивое дно дискуссии» — это функция полезности, в ней естественным образом вылазят и волатильность и все остальные моменты (не только 3й и 4й, а вообще все) и вопрос где рубить разложение полезности по моментам — это вопрос о таймфрейме, потому что на разных таймфреймах вклад разных моментов убывает по разному
думаю нет… я про вот это
как вообще пришли к GARCH?
— сначала прогнозировали r как регрессию от предыдущих r и \eps, по сути это ARMA для локация
— задумались, что \sigma перед \eps тоже как-то меняется и написали на неё (её квадрат) еще одну регрессию — это ARMA для масштаба или GARCH
впринципе, то о чем вы пишите дальше — это про регрессию для log \Sigma^2 через неё саму и log \r^2, таки да, оно постационарнее будет чем просто для \sigma^2, но вот будет ли оно правдоподобнее я не проверял, наверное будет ...
вопрос — а почему вы останавливаетесь на модели для log \sigma^2? можно же продолжать и дальше — у этой модели есть инновация — coeff * (log [r^2 / \sigma^2] — avg)
всё сказанное выше можно провернуть еще раз и для log coeff^2
ps: кстати, а как вы логорифмируете r^2 при r=0?