Всем привет. Собственно у меня вопрос.
Я тут решил пересмотреть свой долгосрочный портфель, ну и как то оценить альтернативы и что то затупил… %)
Скажите, как считать волатильность или можно обойтись обычным стандартным отклонением? (суть по идее одна и та же) и как именно считать?
питоновский пример:
достаточно ли
close_prices.pct_changes(periods=252).std()
или же лучше
close_prices.pct_change().rolling(windows=252).std()*(252**0.5)
Есть ли вообще разница, если мы будем сравнивать разные активы по одной и той же метрике? Ну и да, нужен ли нам логретурн в этом случае?
Спасибо
:)) Что то у меня сегодня ступор, вроде понимаю, что если сравнивать активы, то все равно как считать, главное одинаково… но что то сомневаюсь %)
В большинстве случаев большой разницы нет, как считать. Тут больше может от решаемой задачи зависит — что и как вы потом с этим СКО делать будете.
И еще вопрос всплыл, ковариационную матрицу таки лучше по логорифму считать или тоже по большому счету разницы нет?
Ковариационная матрица не просто так нужна, скорее всего, а для проведения расчетов СКО портфеля. Чисто математически в таком случае формулы расчета верны для расчетов по обычным доходностям, а не по логарифмам доходностей. Поэтому я бы использовал обычные доходности.
Я что то просто задумался, а вдруг не верный расчет получается если обычные брать...
Но по большому счету, часто разница не большая. С доходностями есть известная проблема — когда ты агрегируешь несколько активов в рамках одного периода математически корректнее иметь дело с обычными доходностями. Когда ты агрегируешь доходность одного актива по времени, то удобнее работать с логарифмами. А когда делаешь и то и то, то неизбежно идешь на определенные компромиссы.
Как считать я вроде знаю, просто засомневался как потом эти данные сравнивать, вдруг упускаю чего.