Блог им. AlexeyPetrushin

Гауссовский Микс для измерения текущей волатильности не имеет смысла

Была идея — измерить текущую волатильность, для доходности акции в 1 год, как несколько (2 или 3) различных по маштабу гауссовских компонент. Используя скользящее окно также за 1 год или полгода. Т.е. вместо одной цифры волатильности, должно было получится вектор из 3х.

Как оказалось, это не работает. Информации для гауссовского микса недостаточно, он просто вырождается в обычное нормальное распределение...

Гауссовский Микс для измерения текущей волатильности не имеет смысла
Гауссовский Микс для измерения текущей волатильности не имеет смысла
Гауссовский Микс для измерения текущей волатильности не имеет смысла

★1
6 комментариев
Гауссовский микс (или не совсем нормальное распределение с тяжелыми хвостами) здесь походу есть, что подтверждается подходом Н. Талеба, что упоминал что просто мерял среднее отклонение и затем использовал гауссовский микс из 2х компонент — 0.5 *(0.9sigma) + 0.5(1.1sigma) как аппроксимацию распределения. 

Но вот измерить или увидеть его в явном виде не получается…
avatar
Хотя… надо посмотреть еще, и попробовать по другому фиттинг сделать…
avatar
Информации для гауссовского микса недостаточно, он просто вырождается в обычное нормальное распределение...

Калибруйте параметры из E[r_{t}^2], E[r_{t}^4] и E[abs(r_{t-1}*r_{t})]. Две сигмы и jump probability из них можно вытащить.
avatar
Да, алгоритм фиттинга (и представление в виде распределения) неадекватен, явно видно что есть две, причем сильно разных компоненты:



avatar
Явно видно что фиттинг давший только одну компоненту нормальног микса «NM: 1(σ0.547)» ошибочный

avatar
Подход полностью ошибочный, то что выглядит как кластеры, на самом деле следствие автокорелляции.
avatar

теги блога Alex Craft

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн