변동성은 반전 전략을 의미합니다

양적 거래.
양적 투자 및 거래 아이디어, 연구 및 분석.
2016 년 4 월 7 일 목요일.
평균 회귀, 운동량 및 변동성 기간 구조.
여기서 Var은 많은 샘플 시간에 분산을 의미합니다. 가격이 기하학적 랜덤 보행을 실제로 따른다면, Var (τ) - Var (z (t) - z (t-τ)) - τ, 그리고 변동성은 단순히 따라서 일별 수익률을 측정 할 경우 연간 변동성을 구하기 위해서는 일별 변동성을 곱해야합니다.
거래자들은 또한 가격이 기하학적 랜덤 워크를 실제로 따르지 않는다는 것을 알고 있습니다. 가격이 평균 반전이면 우리는 무작위 걷기처럼 초기 값에서 빠져 나가지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 가격이 추세라면, 그들은 더 빨리 떠돌아 다닙니다. 일반적으로 우리는 작성할 수 있습니다.
여기서 H는 "허스트 지수 (Hurst exponent)"라고 불리며 실제 기하학적 랜덤 보행시 0.5와 같지만 평균 반전 가격은 0.5 미만이고 가격은 0.5 이상입니다.
평균 반전 가격 시리즈의 변동성을 연율 화하면 기하학적 랜덤 보행의 변동성보다 연율 화 된 변동성이 낮아집니다. 예를 들어 5 분 막대에서 측정 된 변동성이 모두 동일하더라도 마찬가지입니다. 동향의 가격대는 그 반대입니다. 예를 들어, AUDCAD에서이를 시도하면 분명히 평균 반전 시계열이며 H = 0.43이됩니다.
위의 모든 것들은 많은 상인들에게 잘 알려져 있으며 사실 내 책에서 논의되고 있습니다. 그러나 더 흥미로운 점은 허스트 지수 자체가 어느 정도 시간에 따라 변할 수 있다는 것입니다. 이 변화는 때로 평균 회귀에서 기세 체제로의 전환 또는 그 반대의 전환을 의미합니다. 이를 보시려면 τ의 함수로서 변동성 (또는 더 편리하게는 분산)을 계획 해보십시오. 이를 종종 (실현 된) 변동성이라는 용어 구조라고합니다.
친숙한 스파이에서 시작하십시오. 우리는 1 분에서 2 ^ 10 분까지 중간 값을 사용하여 일중 수익률을 계산할 수 있습니다 (
17 시간), 로그 (Var (τ))를 log (τ)에 대입합니다. 아래에 표시된 것처럼 착용감이 뛰어납니다. (확대하려면 그림을 클릭하십시오). 기울기를 2로 나눈 허스트 지수는 0.494 & # 17; 0.003으로 밝혀졌으며 이는 매우 약간 의미가 있습니다.
USO (WTI 원유 선물 ETF)에 대해서도 동일한 분석을 할 수 있습니다. 일중 H는 0.515 & # 0.001이며 현저한 추세 변화를 나타냅니다. 매일의 H는 0.56 & # 0.03이며, 훨씬 더 추세입니다. 따라서 모멘텀 전략은 합리적인 시간 규모에서 원유 선물을 위해 작동해야합니다.
mintegration. eu의 Nick은 Quandl과 Kerf에서 새 intraday 데이터베이스에 대해 설명합니다. Factorwave (Euan Sinclair의 창작)는 새로운 포럼 인 slack. factorwave를 시작했습니다. 그것은 많은 거래 및 투자 주제에 대해 매우 적극적이고 깊이있는 토론을하고 있습니다. Kellogg School of Management의 매튜 라일 (Matthew Lyle) 교수는 펀더멘털을 위험 프리미엄의 변동과 관련시키는 새로운 논문을 발표했습니다 : papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? abstract_id = 2696183.
4 월 20-21 일 : 평균 복귀 전략.
93 개의 코멘트 :
10 시간 = 1 일을 어떻게 계산 했습니까? 1 일 지점을 선형 맞춤에 맞추고 줄에 놓기 만하면됩니까? 중요한 일박 동향 / 평균 복귀를 그런 식으로 씻어 낼 위험이 있습니까? 그리고 좀 더 일반적으로, 하루 동안의 데이터를 사용하여 3-5 일간의 거래를 할 때 밤새 공백을 처리하는 방법에 대한 언급이 있습니까?
"많은 샘플 시간에 걸친 분산"만 표시합니다. 아니면 비밀로하고 싶니? :)
고마워, 지금은 이해가된다.
실제로, 나는 t = 2 * 14 / 10 / 60 days = 27 일을 의미했다!
좋은 artical 다시, 하지만 나는 한 발언을했습니다. 허스트 지수는 다른 분포를 갖는 갈색 운동에 대해 다르다. Monte Carlo로 시뮬레이션하고 테스트해볼 수 있습니다.
브라운 운동의 일부분을 말하는 겁니까?
나는이 사람 mechanicalforex / 2016 / 03 / the-hurst-exponent-and-forex-trading-instruments. html의 기사를 참조합니다.
안녕하세요, 찬 박사님,
또는, 당신이 cointegrated 쌍이나 잔여 물에서 Hurst 지수를 사용하여 "more"로 더 필터링 할 수 있습니까? H & lt;
아닙니다. 전환 시간 척도는 가격 시리즈가 평균 반전되는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 이를 위해서는 Ornstein-Uhlenbeck 방정식을 사용해야합니다.
나는 그것이 결코 촉발 될 것으로 예상되지 않는 한, 평균 회귀 전략에 대한 손실을 막을 것을 권장하지 않습니다. 내 두 번째 책 알고리즘 거래의 마지막 장을 참조하십시오.
답변 주셔서 감사합니다, 닥터!
미스터 페어 거래의 HL에 대해서도 OU 방정식을 사용합니다.
그것은 좋은 지적입니다. 예, 전환 기간을 보유 기간의 상한으로 사용할 수 있습니다.
안녕하세요, 정말 멋진 블로그가 있습니다. 나는 당신의 포스트에서 순전히 배웠다. 그래서 juse는 좋은 일을 계속 지킨다! :)
훌륭한 기사! 매우 유용한 정보. SPY 중간 음모를 재현하려고했습니다. 나는 SPY의 로그 일일 가격을 사용했다. 그러나 나는 다른 결과를 얻는 것 같습니다. 예를 들어 첫 번째 데이터 지점 인 1 일 지연, 내가 얻은 로그 분산은 -9.61이지만 플롯 표시는 약 -8.9 여야합니다. 내가 놓친 게 있니? 감사.
또한 이것에 대한 Ernie의 의견을 듣고 싶습니다.
당신의 친절한 단어를 가져 주셔서 감사합니다.
거래에서 많은 기술은 디지털 신호 처리로 간주 될 수 있습니다. 예 : 칼만 필터, 웨이브 렛 등이 있습니다. 그 중 일부는 유용하고 다른 것은 유용하지 않습니다. 따라서 기술에 대해 구체적으로 설명해야합니다.
아닙니다. John Ehlers를 읽지 않아도됩니다.
이러한 표시기가 효과가 있습니까?
죄송합니다. 저는 고 / 저 우회 필터와 매우 잘 문서화 된 FFT를 특별히 언급했습니다.
링크를 가져 주셔서 감사합니다.
답장 해주셔서 매우 감사합니다. 나는 같은 데이트 기간 SPY 데이터를 사용했다. 나는 인터 데일 플롯을하려고 했으므로 SPY 일일 가격 데이터를 사용했습니다. 네가 제안한대로, 나는 midprice로 바꿨다. (0.5 * (높음 + 낮음) 사용). 하지만 내가 얻은 허스트 지수는 약 0.387에 불과합니다.
Midprice는 높거나 낮은 중반을 의미하지 않습니다. 그것은 입찰의 중간을 의미하고, 시장을 닫는다.
제발 저에 대해 이야기 해주십시오.
나는 USO의 일일 수익률의 자기 상관을 계획하고 1 일 후부터 통계적으로 유의미한 최고점을 발견했다. 그러나이 값은 평균 반향을 나타내는 음의 값입니다. 그래서 나는이 일상적인 MR 행동을 확인하기위한 두 가지 간단한 전략을 시험했으며, 주식 곡선의 차이는이 작은 일일 MR 행동을 확인합니다. Hurst 매개 변수와 결과 값의 자기 상관 관계를 연결하는 방법을 모릅니다.
결과는 실제로 허스트 지수의 결과와 상반됩니다.
그러나 추가 테스트로서, 닫기 마감이 아닌 시장 마감 시점에 입찰가의 중간 가격을 사용하여 테스트 할 것을 제안합니다.
주로 뒤늦은 반품.
우리는 단기 트레이딩을 선호하므로 근본적인 요인들이별로 도움이되지 않습니다.
우리에게 단기는 intraday입니다.
그렇습니다. 절대로 근본적인 이유가없는 한 요격을 포함하여 권장됩니다.
그것은 정확한 쌍에 달려 있습니다. 그러나 일반적으로 나는 이겼다.
그렇습니다. IB는 $ 100K 이상의 계정에 대해 FX만큼 FX가 좋습니다.
궁금한 점이 있다면 계정 & gt; $ 100K에 대해 어떤 옵션을 선택하겠습니까?
CFTC의 규정에 따라 적격 계약 참가자 일 경우 모든 프라임 브로커 계정을 열 수 있으며 HotspotFX, LMAX, EBS 등과 같은 FX ECN에 직접 액세스 할 수 있습니다.
우리는 일반적으로 SP500 주식에 대해 일방적으로 5bps의 거래 비용을 가정합니다.
나는 장기간 주식 전략을 금년에 일하게하는 것이 어렵다는 데 동의한다 (헤지 펀드는이 카테고리에 대해서도보고한다).
아니요, 귀하가 제안한 것처럼 일일 주식 거래 쌍을 시도하지 않았습니다. 아직 기회가있을 수 있다는 데 동의합니다.
일반적으로 long-short 전략은 수익을 얻기 위해 변동성에 의존합니다. 주식 시장의 변동성은 지난 몇 개월 동안 매우 낮았습니다.
내 책 Algorithmic Trading의 Figure 5.12에서 논의한 VX 전략을 참조하십시오.
경험을 공유해 주셔서 감사합니다!
당신은 가격 행동에 대한 놀라운 설명을 가지고 있습니다. forex 무역을 배우고 싶은 누군가는 나의 무역으로 저를 거창하게 도운 당신의 재료를 봐야한다.
일중 전략의 수용력은 제한적입니까?
통계적 유의성이 높고 위험도가 낮기 때문에 대부분 intraday 전략을 사용합니다. 예, 용량은 적지 만 현재로서는 수십억 달러를 관리 할 필요가 없습니다. 그러나 우리는 보유 기간이 길고 용량이 많은 전략을 개발 중이며 곧 시작할 수 있습니다.
지금은 아닙니다.
당신이 올바른지.
내가 두 번째 책에서 정확하게 이해한다면. 45 일 때, 허스트 지수는 + 1 / -1 사이 일 수 있습니다. 0.50가 무작위 도보 일 때, 그것은 위의 글에서처럼 H = 0.56이 강렬하다고 주장하기 위해 굵게 표시됩니다. 나는 그 추세가 H = 0.8이거나 그럴 것이라고 추측 했겠습니까 ??
실제로 H는 0과 1 사이에 있습니다. 음수 H는 장기간에 걸쳐 가격이 일정 함을 의미하기 때문에 현실적인 H는 아닙니다.
죄송합니다, 0과 1 사이에, 나쁘다.
예, 저는 "중요"단어를 사용합니다. 특정한 의미에서. 평균보다 2 표준 편차 이상 떨어져 있음을 의미합니다.
정확히 무엇의 평균?
이 특정 문맥에서 의미 테스트는 동일한 크기의 랜덤 데이터에 대한 허스트 지수가 우리가 얻은 값과 동일한 값을 가지는지 확인하는 것입니다. 결론은 그러한 값들의 가우시안 분포를 가정하면, 이것이 일어날 확률은 2.5 % 미만이라는 것입니다. 그러므로 97.5 %의 확률로 이것은 높은 가격대입니다.
x 축상의 log2 (t)는 표시 목적으로 만 사용됩니다. 실제 회귀 분석에서 분산과 시간 척도의 자연 로그를 취했습니다.
희망이 도움이됩니다.
τ = 시간 간격?
t = t에 꽂는 것은 무엇입니까?
이 경우 많은 샘플 시간에 걸쳐 분산을 취하십시오. 중간 가격은 1 일에 2 ^ 10 (1024 분 또는 17 시간)입니다.
2013-01-06 to 2016-01-15.
아니면 그냥 걸릴 로그 (τ)에 대한 로그 (Var (τ)) 음모를 작동합니까?
아니요, 본 연구에서는 변동성을 연간으로 계산하지 않습니다. 운동의 요점은 로그 가격에 대한 가우스 분포 과정을 가정해서는 안된다는 것입니다. 나는. 허스트 지수는 반드시 0.5 일 필요는 없습니다.
좋아, 하루에 1 분 ~ 2 분 10 분 (1024 분)
시작 날짜는 2013-01-06입니다.
2. 그러한 수익의 분산을 계산하십시오.
3. 반환 값의 분산을 뺀다 - 로그는 무엇을 반환 하는가?
우리는 로그 리턴을 수행하고 로그의 분산을 리턴합니다.
우리는 모든 술집마다 그렇게합니다. 첫 번째 1 분 막대에서 마지막 1024 분 막대까지.

변동성 평균 회귀 전략
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왜 변동성은 되돌아 오는가?
우리 모두는 그것이 되돌리기를 의미한다는 것을 알고 있습니다. 문제는 그 이유입니다. 휘발성은 무엇을 의미합니까? 그것은 옵션 트레이더의 순환적인 행동인가? 계산 방법은? 왜?
변동성은 기본 보안이 0으로 떨어지지 않으면 되돌릴 수 있습니다.
보안에 근본적인 "가치"가있는 경우 가격은 해당 "가치"와 공동 통합됩니다. 변동성은 증권의 "가치"를 추적 할 때 그 가격의 불확실성입니다.
나는 무엇인가 놓쳤을지도 모른다. 그러나 질문은 "왜 휘발성은 되돌아 간다?"이었다. 표준 답변은 VIX (VIX에 대해 묻고 있다고 가정하고 있음)가 S & P의 역사적 변동성과 관련이 있다는 것입니다. 그 관계의 단순한 버전은 합리적인 R ^ 2를 제공한다 (그림 1 참조). 그것은 VIX를 S & amp; P "wiggliness"(S & amp; P의 일일 로그 차이의 30 일 표준 편차)와 연관 짓지 만, "흔들림"이 어느 정도 발생하는지 설명하지 않습니다. 이를 설명하기 위해 근본적인 기본 사항을 살펴보아야합니다.
아래의 그림 2는 S & amp; P 가격 (회색)과 근본적인 S & P 가격 (빨간색)을 보여줍니다. 두 라인 모두 왼손 스케일을 나타냅니다. 이 VALUE는 내 예상 수입 및 적절한 P / E 비율로 계산됩니다. 투자자가 S & P의 "가치"(돈을 생성하는 가치)에 대해 설정할 것이라고 생각합니다.
파란색 선은 VIX이며 오른쪽 눈금으로 읽습니다. 그래프의 오른쪽에 VIX 범위를 3 개의 영역으로 나눴습니다. 과거의 경험으로 볼 때, 20 이하의 VIX는 "걱정하지 말고, 행복하게"하는 시간 인 것 같습니다. 개인적으로, 그게 내가 가장 걱정할 때이지만, 시장은 걱정없는 상태 인 것 같아서, 나는 그걸로 태그를 달았습니다. 다음으로 VIX가 약 20에서 40 사이 인 경우 시장은 "긴장됨"상태에있는 것처럼 보입니다 (걱정하지 않아도되지만 당황하지는 않습니다). 40 세 이상의 VIX의 경우 '패닉'상태가 표시됩니다.
현재 28 세의 VIX는 우리를 "나는 긴장 돼있어"상태로 만듭니다.
VIX의 해피 / 신경 / 공황 상태가 S & P 가격 ( '흔들림'뿐만 아니라)의 수준과 일치해야합니까? 내가 "행복하다"면 나는 가격의 수준에 만족한다. 내가 "긴장"이라면 나는 가격의 수준에 대해 불안하지 않습니까? 내가 "Panicky"라면 Price Nose-Diving의 수준이 아닌가?
투자자로서 가격의 수준에 대해 "행복"할 수있는 유일한 방법은 가격이 S & amp; P의 VALUE에 대한 내 추정치 근처 또는 그보다 낮을 수있는 유일한 방법입니다. 그것은 1991 년에서 1997 년까지, 2003 년에서 2007 년까지 그리고 2010 년과 2011 년 중 일부에 걸쳐 일어났습니다.
투자자로서 가격이 VALUE에 비해 너무 높거나 외부 "일"이 진행되고있을 때 (예 : 유로 혼란) 가격의 수준에 대해 "신경질 적이"있습니다. 그것은 1990 년, 1997 년에서 2003 년, 2007 년, 2008 년, 2009 년, 2010 년 및 2011 년의 일부에서 발생했습니다.
그리고 위에서 언급했듯이, "공황"이 발생하면 시장은 모든 것을 판매하고 가격 수준의 코 - 다이브 (1998 년 LTCM / 러시아어 사건, 2001 년 9 월 11 일, 2002 년 7 월 및 9 월, 2008 년 9 월, 부채 - 혼란 2010 년 및 2011 년).
그래서, 위의 모든 것이 가설에 부합한다면, "왜 휘발성은 되돌아 오는가?" 대답 할 수 있습니다. 시장은 가지고 있고, 아마 "걱정 하지마, 행복하게"또는 "나는 걱정스러워"상태 (즉 극단적이지 않은 상태로 되돌아 감)로 대부분의 시간을 보내고 있습니다.
나는이 게시물의 맨 위에있는 세 문장의 대답이 많은 세부 사항을 빠뜨렸다는 것에 동의하지만, 같은 대답의 짧은 버전이다.
나는 늙고 건망증을 느껴야한다. 아래의 귀하의 의견에서, 나는 위의 것을 포함하는 것을 잊어 버렸습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
작은 인터넷 검색을 통해 더 많은 것을 찾을 수 있습니다.
위의 대답에서 나는 의도적으로 S & amp; P의 "가치"를 설정하는 것에 대한 내 기술에 들어 가지 않았습니다. 항상 가장 좋은 Modified Gordon Models, Modified Miller-Modigliani Models, Modified XXXX Models 또는 기타와 같은 논점을 시작합니다. 결론적으로, 어떤 평가 기법을 사용하든, 항상 변동성과 관련된 "주식 리스크 프리미엄"의 일부 형태를 발견하게됩니다. 그것은 단지 상식입니다. "신경질적인"또는 "행복한"을위한 "가격"이 있어야합니다.
일반적으로 발생하는 또 다른 문제는 내재 변동성과 내재 변동성을 함께 사용해야합니다. 내가 말할 수있는 전부는 주식 위험 프리미엄의 변동성 부분은 옵션 거래가 있기 오래 전에 존재했다는 것이다.
휘발성은 모순으로 증명할 수 없기 때문에 되돌릴 수 있습니다. 왜 그런지 직관적으로 이해할 수 있지만 증명에 더 가까운 것이 필요합니다.
변동성이 되돌릴 뜻이 아니라고 가정합니다. 시간 t에서 변동성의 무작위 요소가 그 수준에 미치는 영향은 $ \ sigma \ cdot \ sqrt $입니다.
임의의 큰 t (미래까지 충분히)에 대해, 최종 변동성은 시작점과 동일한 정도의 확률로 0에 접근 할 확률을 의미합니다. 이것은 당신이 그것을 충분히 오랫동안 진화 시킨다는 것을 의미합니다. 궁극적으로 임의적으로 커지거나 임의로 작아진다.
따라서 변동성은 되돌릴 수는 없습니다.
시장에 새로운 정보가 추가됨에 따라 되돌릴 수 있습니다.
아주 단순한 경우를 상상해보십시오 : 세계는 닭 발을 거래하는 두 명의 상인 만 있습니다. 트레이더 A와 B는 역사적으로 그 범위를 항상 일정하게 유지했기 때문에 피트 당 \ 10 - $ 11 정도의 가치가 있다고 생각합니다. 그래서 권은 낮습니다.
갑자기 GSK가 닭 다리에 암 발병이 있다고 발표했습니다. 상인 A는 쓸모가 없다고 생각하고 상인 B는 어떤 사람들은 상관하지 않는다고 생각하여 \ 5의 가치가 있다고 생각합니다. 그것은 $ 0 - \ $ 5 범위 (더 높은 권)에서 거래 될 것입니다. 진리가 천천히 펼쳐지면서, 그들의 의견은 수렴 할 것이다 (낮은 권).
그러나 이것이 합법적 일 때 용적을 줄일 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 그리고 시장은 일반적으로 위기 상황에서 용어 구조를 본다면 평균 회귀를 반영합니다. 정면의 몇 개월은 뒤쪽 달보다 입찰 방식이 높아지므로 매우 하강하는 용어 구조를 갖게됩니다.
이것은 당신이 i) 왜 변동성이 되돌아 오는 것을 의미하는지, 그리고 반대의 효과 ii) 왜 변동성이 클러스터링 / 지속성을 나타낼 지 설명해야하기 때문에 어려운 질문입니다. GARCH 모델은이 동작을 설명 할 수 있지만 설명하지는 않습니다.
우리는 두 현상을 모두 설명 할 수있는 투자자 행동 모델이 필요합니다. 나는 라마 연속이 그의 2005 년 논문에서 금융 시장의 변동성 클러스터링 : 경험적 사실과 에이전트 기반 모델에 강한 대답을했다고 생각한다.
많은 시장 미세 구조 모델, 특히 학습 또는 진화를 가진 모델은 가격 및 기타 총 물량이 무작위로 변동하지 않는 균형에 큰 시간 간격을두고 수렴합니다. 대조적으로, 현재 모델에서, 가격은 끝없이 변동하고 변동성은 평균 복귀 행위를 나타낸다. 우리가 "낮은 변동성"기간에 있다고 가정 해보십시오. 진폭 | rt | 반환 값은 작습니다. 따라서 임계 값을 업데이트하는 에이전트는 값을 작은 값으로 업데이트하고 뉴스 도착에 더 민감하게되어 과도한 초과 수요를 발생시켜 수익의 진폭을 증가시킵니다. 반대로, 변동성이 큰 기간에는 상담원이 임계 값을 높은 값으로 업데이트하고 들어오는 신호에 덜 반응하게됩니다. 따라서 투자자 관성의 증가는 수익률의 진폭을 감소시킵니다. 변동성의 평균 반향 시간은 요원이 현재 시장 조건으로 임계 값을 조정하는 데 걸리는 시간으로 여기에 해당되며, 이는 τc = 1 / q 차수입니다. 노이즈의 진폭이 작 으면 변동성은 시간이 지남에 따라 기하 급수적으로 감소하고 상승하는 "점프"를 통해 증가한다는 것을 알 수 있습니다. 이 행동은 실제로 Barndorff-Nielsen과 Shephard에 의해 도입 된 확률 론적 변동성 모델의 클래스와 유사하며 수익의 다양한 계량 경제 학적 특성을 성공적으로 설명하는 데 사용되었습니다.
나는 일종의 상식적인 답을 줄 것이다. 변동성은 근본적으로 변동의 범위를 측정하는 것이다. 항상 약간의 변동 (잡음), 평균 범위가 있지만, 사람들이 당황하고있을 때가 있습니다. 위험 회피 (하락하는 주식, 충돌, 높은 vola) 그리고 사람들이 특히 때가 있습니다. 평온한 (상승 주식, 낮은 vola).
그래서 우리의 세계가 어떻게, 그리고 일반적으로 시장을 움직이는 지 (공포, 욕심 -> 많은 심리학). 그리고 아니, 옵션 거래자에 대해서는 특별한 것이 없습니다.
그렇지 않다면 당신은 믿을 수 있습니까? 확실하게 우리는 낮은 변동성이 위쪽으로 되돌아 올 것이라고 기대하지 않을 것입니다. 따라서 변동성 스파이크가 왜 단기적인지에 대해 물어야합니다.
휘발성 스파이크는 종종 뉴스 (합병 발표, 파산 고지, 특허 거부 등) 또는 매크로 (이자율 변동, 상품 버블 붕괴 등)와 관련이 있습니다. 그 소식은 영원한 것이 아닙니다. 어떤 시점에서 먼지가 안정되고 세계는 계속 움직입니다.
관련 질문 : 왜 미디어 열풍이 끊어 질까요? 같은 대답.
평균이 되 돌리는 것은 변동성이 아니라 가격입니다! "평형"또는 "안정된 가격"(우리가 결코 그것을 관찰하지 못할지라도)으로부터의 편차를 측정하는 변동성 (시도).
그것은 정말로 상인의주기적인 행동은 아니지만, 미래의 가격 변동에 대한 인식에 따라 언제든지 어떤 선수가 변을 변경할 수있는 황소와 곰 사이의 줄다리기의 연속 게임으로 볼 수 있습니다.

평균 반역 | 당신이 알아야 할 모든 것.
2016 년 1 월 14 일
삶의 거의 모든면에서 우리가 통제 할 수있는 것과 존재할 수없는 것들이 있습니다. 거래와 관련해서는 똑같은 성명서가 진실입니다.
진입 성공 확률, 거래 규모, 전략 선택 등 우리가 통제 할 수있는 것들이 있습니다. 반면에 주가 움직임, 암묵적인 변동성 등 우리가 통제 할 수없는 것들이 있습니다.
그러나 가격 이동과 내재 변동성 (IV)에 대한 가정 간에는 차이가있다. 우리는 가격 움직임이 무작위 적이라고 생각합니다. 아래 차트는 연속 일수와 연속 일수를 비교합니다. 보시다시피, 발생 분포는 up & amp; amp; 휴무일 :
그러나 묵시적인 변동성에 관해서, 우리는 역사적으로 그것은 평균 반전의 징조를 보여 주었다.
평균 반향.
평균 회귀는 위로 올라가는 것이 내려와야한다는 아이디어를 의미하며 그 반대도 마찬가지입니다. 내재 변동성의 역사적 그래프를 살펴보면 IV가 상대적 피크에 도달하면 결국 하락하는 경향이 있음을 분명히 알 수 있습니다. 또한, IV가 상대적으로 낮 으면 다시 올라 오는 경향이 있습니다. 거의 항상 시간이 지남에 따라 평균값으로 되돌아갑니다.
그렇다면이 정보로 무엇을 할 수 있습니까?
IV가 높을 때는 프리미엄 판매 전략을, IV가 낮을 때는 프리미엄 구매 전략을 사용할 수 있습니다.
묵시적인 변동성이 계속해서 평균으로 되돌아 갈 것으로 판단되면 회귀로부터 이익을 얻을 수있는 가정에 기초한 전략을 전개 할 수 있습니다.
IV가 높을 때 프리미엄 판매 전략을 선택하면 성공할 수있는 또 다른 기회를 얻게됩니다.
톰이 생선 맛있는 음식에 대한 냄비 확률을 언급하는 것을들을 수 있습니다. 이것은 그 사고의 또 다른 예입니다. 묵시적인 변동성에 관해서는 위쪽 한계가 없지만, 변동성이 이미 최고 수준에 이르면 일정 기간이 지난 경우 미래에 되돌릴 수있는 경우를 만들 수 있습니다.
우리가 IV의 높은 지점에서 프리미엄을 판매한다면, 그것은 옵션 가격이 더 낮은 IV 환경에서보다 더 비싸다는 것을 의미합니다. 결국, 묵시적인 변동성은 옵션 가격의 반영입니다. 내재 변동성이 하락하면 옵션 가격이 하락하고 있음을 의미합니다.
옵션을 매입 한 것보다 많은 금액으로 옵션을 판매하면 이익이 창출되므로 내재 변동성은 근본적인 가격 변동에 관계없이 성공할 수있는 또 다른 기회를 제공합니다!
또한 낮은 IV 환경을 사용하여 IV 증가의 이점을 얻을 수있는 전략을 배포 할 수 있습니다. 우리가 가장 좋아하는 것은 대각선 스프레드, 캘린더 스프레드 및 수직 이체 스프레드입니다. 수직 이체 스프레드는이 세 가지 중 가장 작은 부분에 이익이되므로 더 많은 대각선 & 캘린더 스프레드는 낮은 IV 환경에서 후속 페이지에 배포됩니다. 대각선 스프레드 & amp; 달력 스프레드는 IV의 증가로 인해 이익을 얻습니다. 왜냐하면 더 긴 날짜의 옵션은 IV의 변화에 ​​더 영향을 받기 때문입니다. 우리는 단기 옵션을 판매하고이 두 가지 전략 모두에 대해 장기적인 옵션을 구매하기 때문에 IV의 증가는 짧은 옵션보다 긴 옵션의 가격 상승을 반영합니다. 무역.
우리는 묵시적인 변동성이 평균 반전 속성을 가짐을 보였다. IV가 높으면 시간이 지남에 따라 IV가 감소 할 것입니다. IV가 낮 으면 시간이 지남에 따라 IV가 증가 할 것입니다. IV에주의를 기울이면 우리는이 추세의 오른쪽에 머물러있게 도와 줄 것이며, 우리가 맞으면 다른 방법으로 수익을 올릴 수 있습니다.
평균 회귀에 대해 더 궁금한 점이 있습니까? 아래에 의견을 남기시거나 supportdough에서 지원 팀에 문의하십시오.
무역 기회를 위해 변동성 기간 구조를 살펴보면 일정 스프레드를 입력 할 수 있습니다.
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당신이 변동성 ETF를 거래함으로써 수익성있는 거래 전략을 설계 할 수 있는지 궁금해 한 적이 있습니까? 그래, 할 수있어. ETF는 장기 투자 기간에 비효율적 인 차량입니다. 그러나 단기 전략은 이러한 ETF를 거래하는 보람있는 방법으로 나타났습니다.
전략 설계로 옮기기 전에 백 테스팅을 위해 두 가지 변동성 ETF를 선택해야합니다. 우리는 VXX 및 XIV ETF로 전략을 백 테스팅 할 것입니다. 가장 널리 거래되는 ETF는 거래량이 적기 때문에 미끄러짐을 낮추고 신속한 주문 실행을 보장하기 때문입니다.
VXX와 자매 기금 VXZ는 미국의 변동성 거래에 사용할 수있는 최초의 ETN (Exchange Traded Notes)이었습니다. VXX의 이름 (Barclays Bank PLC iPath S & P 500 VIX 단기 선물 ETN)에 대해 잘 이해하려면 거래 방법, 가치의 성립 방법, Barclay가 수익을 창출하는 방법을 알아야합니다.
VXX는 시판 전 및 시판 후 기간을 포함하여 시장이 열려있을 때 언제든지 구입, 판매 또는 매도 할 수 있습니다. 일일 평균 거래량이 3 천 5 백만 주이므로 유동성이 뛰어나고 매수 / 매도 스프레드는 페니입니다.
VXX의 가치는 시장에 의해 결정되지만 만기 VIX 선물 계약에 가장 가까운 2 개의 가상 포트폴리오를 관리하는 지수 (S & P VIX 단기 선물 tm)의 현재 가치와 밀접하게 연관되어 있습니다. 매일 지수는 해당 포트폴리오에서 VIX 선물의 새로운 혼합을 지정합니다. 지수는 S & P 다우 존스 인덱스 (S & P Dow Jones Indices)에 의해 유지되고 인덱스를 완벽하게 추적하는 경우 15 초마다 "일중 지표 (intraday indicative)"값으로 공개되는 경우 VXX의 이론적 가치가 유지됩니다.
VXX의 거래 가치가 IV 가치에서 너무 많이 벗어나면 도매인이 "Authorized Participants"(AP)라고 불리는 시장에 개입하게됩니다. VXX가 인덱스 아래로 충분히 거래되고 있다면 VXX의 큰 블록을 구매하기 시작합니다. 이 블록은 가격을 상승시키는 경향이 있으며 위에 거래하는 경우 VXX를 줄입니다. 그리고 네, 이 AP들은 적십자가 아니며 수익을 통해 이러한 회복 적 기동을 교환합니다.
VIX 선물을 사용하면 여러 가지 문제가 발생합니다. 최악은 시간이 지남에 따라 끔찍한 가치 붕괴입니다. VXX가 VIX에 비하여 상대적으로 낮아지는 VIX 미래의 두 세트는 VXX의 가치를 평균 4 % (연간 30 %)의 비율로 끌어 내립니다. 이 끌기는 롤 또는 컨 탱고 손실이라고합니다. 또 다른 문제는 VXX가 추적하는 VIX 미래의 조합이 VIX 지수를 잘 따르지 않는다는 것입니다. 평균적으로 VXX는 VIX 인덱스만큼 55 % 만 이동합니다. 유능한 거래자가 시장에서 이익을 얻을 수있게 해주는 시장의 비효율적 인 이유 때문에이 사실을 두려워해서는 안됩니다. 오히려 마스터 요리사가 그의 미친 요리 기술을 과시하기를 기다리는 날고기로 보아라.
VXX의 Exchange Traded Note 구조는 Barclays가 주식 생성을 위해받는 현금으로 무엇을하고 있는지 지정할 필요가 없습니다. 이 메모는 Barclays의 대차 대조표에 선순위 채무로 담겨 있지만이 채무에 대한이자는 지불하지 않습니다. 그 대신 그들은 VXX 지수의 가치에 근거하여 AP가 0으로 향하는 지수를 근거로 주식을 회수 할 것을 약속한다. Barclays가 부채를 완전히 헤지하기를 원한다면 VIX 선물을 인덱스에 지정된 금액으로 보유 할 수 있지만 헤지를 달성하기위한 저렴한 방법 (예 : 스왑)이 있기 때문에 VIX 선물을 보유 할 수는 없습니다.
실제로 Barclays는 위험을 감수하고 VXX 포지션을 완전히 헤지하지 않을 가능성이 있습니다. ETF의 자금 흐름에 따르면 VXX의 순 유입액은 2009 년 창립 이래 5,900 억 달러였으며 현재 13 억 달러를 보유하고 있습니다. 따라서 투자자들이 47 억 달러를 잃어 버렸고 바클레이가 100 % 위험에 처한 경우 동등한 금액을 잃어 버렸습니다. 그들이 90 %의 말에서 헤지스를 쳤다면 투자자 수수료 외에 지난 4 년간 480,000,000 달러의 시원한 돈을 벌었을 것입니다. VXX에 대한 Barclay의 애정은 결국 이해할 수 있습니다.
VelocityShares 일일 역 VIX ST ETN (NASDAQ : XIV)은 VIX 선물의 일일 역행 성능을 벤치 마크로 추적합니다. 전월 VIX 선물 계약에서 포트폴리오의 약 75 %를 보유하고 있으며 다음달 VIX 선물 계약의 포트폴리오 중 25 %를 보유하고있다. 선물 포지션은 가중 평균 만기 1 개월입니다. 이 펀드는 2010 년에 거래를 시작했으며 Credit Suisse가 발행했습니다. 약 6 억 6000 만 달러의 AUM이있다.
XIV는 인덱스의 -1X 역 추적을 매일 시도한 다음 매일 끝날 때마다 투자를 재조정합니다. 일일 리셋 접근법을 비판하는 사람들은 XIV와 펀드가 변동성 하락으로 어려움을 겪을 수 있다고 정확하게 지적합니다. 지수가 다시 평균값으로 되돌아 간다면 XIV는 가치를 잃는 반면, 진정한 의미는 잃지 않을 것입니다. 일일 리셋 공사는 매일 투자가 끝날 때마다 투자를 재조정해야하며, 필요한 투자는 당일 투자율과 자산 보유액에 비례합니다. XIV는 현재 자산 6 억 6000 만 달러를 보유하고 있으며 XIV가 일일 10 % 하락할 경우 (일일 마이너스 움직임은 -24 %, 긍정적 인 움직임은 +18 %) Credit Suisse는 추가로 6,600 만 달러 (660 달러의 10 % 백만 달러)의 자본금. 다음 날 XIV가 10 % 하락하면 추가로 6 천만 달러를 투여해야합니다.
이 ETF의 운영 방식을 검토 한 후 전략 개발부터 시작할 수 있습니다. 우리는 XIV가 VIX 미래의 반대 이후 VXX ETF의 반대 방향으로 움직인다는 것을 압니다. 또한 VIX 색인을 완벽하게 추적하지 못합니다. 어느 것이 우리를 첫 번째 규칙으로 이끌어줍니다. & # 8211; n - 기간 룩백 기간에 기초하여 XIV와 VXX 사이의 확산을 구성한다. 스프레드는 과도한 경우 0에서 초과 구매의 경우 100 사이의 값을 제공합니다. 우리가 얻고 자하는 것은 우리가 페어 스프레드의 공동 통합 / 평균 복귀를 기반으로 한 거래를 수행 할 수있게 해주는 골치 거리입니다.
수식 : 우리는 VXX 지수의 가격을 XIV의 가격으로 나눕니다. 이 가격은 확산 관계를 제공하고 100을 곱해서 표준화하고 최적화 된 N 바 룩백 기간을 선택합니다.
엔트리 & amp; 나가기 규칙 : 긴 XIV / 짧은 VXX에서 확산시 100. 짧은 XIV / 긴 VXX 0으로 퍼지면.
VXX에 대한 최적화 된 거래 결과 :
최적화 된 매개 변수 : 기간 일일 막대, 되돌아보기 기간 n = 25, VXX 스프레드 비율이 60을 초과하면 VXX 스프레드 비율이 100 미만이 될 때 짧음, 거래 자본 : $ 10.000, 이익 목표 $ 500, 중단 손실 $ 500;
결과 : 몬테카를로 시뮬레이션이 100 번 성공한 후 전략은 평균적인 긍정적 인 결과를 얻었고 최악의 경우에는 17 번의 트레이드가 균등 한 시점에 도달했습니다.
XIV에 대한 최적화 된 거래 결과 :
최적화 된 매개 변수 : 기간 일일 막대, 되돌아보기 기간 n = 25, XIV 스프레드 비율이 100을 초과하면 XIV, 스프레드 비율이 60을 초과하면 XIV, 거래 자본 : $ 10.000, 이익 목표 $ 500, 중단 손실 $ 500;
결론 : 시스템에서 원래 사용하는 최적의 요인은 되돌아보기 기간이 다릅니다. 두 ETF가 VIX 지수를 추적하는 데 효율적이지 않다는 이유로 그 이유는 분명합니다. 테스트 결과를 더 잘 비교하기 위해 동일한 룩백 기간을 사용했습니다. 이 전략은 VIX 선물이 contango에있을 때 XIV / VXX를 구입하고 VIX 선물이 역방향에있을 때 VXX를 구매하는 것으로 이어집니다.
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100 * ((VXX의 닫기 / XIV & # 8221; 최저) ((VIX의 닫기 / 닫기의 & # 8221; (가장 가까운 (VIX의 닫기 / XIV의 닫기), n) & # 8211; 가장 낮은 ((클로즈 오브 & # 8221; XIV & # 8221; 8220, VIX & XIV & # 8221; 닫기), n)) 또한 100 * (VXX 닫기 / SP200 & # 8221 닫기 ; (가장 높음 ((VIX의 닫기; & # 8220; / Close of & # 8220; SP500 & # 8221;), n) & # 8211; 최저 ((VIX 닫기 / SP500 & # 8221; 모델에 가장 잘 맞는 분모. 열거 자의 변수는 거래하고자하는 변수입니다.
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