Eugene777
Eugene777 личный блог
28 апреля 2014, 18:42

Исследование волатильности с помощью HAR-модели библиотеки highfrequency в R.

Сегодня я не пожалел время и посмотрел, что можно сделать с HAR моделью. 

HAR — это Heterogeneous Autoregressive Model for Realized Volatility  (простите, перевести не могу, а если и переведу, то толку мне от этого не будет)

Суть модели в том, что она оценивает три периода, заданых параметрами и строит линейную модель зависимости волатильности на следующий день, подгоняя коэффициенты модели.

Подробное описание модели с формулами и прочим можно найти в описании библиотеки Highfrequency.

Приведу два графика: 

Первый — работа модели на SPY с 2007, второй — 2014 год. 

Исследование волатильности с помощью HAR-модели библиотеки highfrequency в R.
 
Исследование волатильности с помощью HAR-модели библиотеки highfrequency в R. 

Что тут можно исследовать? Посмотрим, какие параметры для модели наиболее точно описывают поведение. Критерием оценки возьмем среднее квадратичное отклонение расчитаных и настоящих данных. 


Для этого я просто перебрал в цикле три параметра и записал наименьший результат. Для долгого периода он был равен 2 3 и 4, а для 2014 года 2, 8 и 10. 

Среднее квадратичное отклонение за долгий период рано 0.15, за 2014 год — 0.008

При этом картинка с этими параметрами выглядит примерно так:
Исследование волатильности с помощью HAR-модели библиотеки highfrequency в R.

То есть, примерно, это некая средняя волатильность за период в десять дней,  и квадрат отклонения ее минимален, что может означать, что закладывая ее в наши алгоритмы, и торгуя их достаточно долго, сильно мы не ошибемся, хотя, по ощущению, ежедневно она меньше расчетной величины. 

Для чистоты эксперимента я посмотрел зависимость волатильности от средней волатильности за три предыдущих дня. Среднеквадратичное отклонение с 2007 года  было 0.21, в 2014 году 0.09. То есть, я вполне могу допускать, особенно если взять в расчет, что на большом интервале коэффициенты стремятся к минимуму своих значений, что модель, по сути своей, имеет право на жизнь, но немного усложнена, и использование средней волатильности или средней волатильности  в сочетание с волатильностью последнего дня не сильно скажется на результатах. 


Кстати, уж не знаю, что и как, но при работе с библиотекой очень помогают исходники, ссылку на репозиторий с которыми я нашел в гугле!
27 Комментариев
  • SergeyJu
    28 апреля 2014, 18:13
    А зачем Вам предсказывать волатильность на следующий день?
    • SergeyJu
      29 апреля 2014, 13:31
      Роман Некрасов, а лошади кушают овес и сено :)
      Я спросил, что конкретно хочет человек от оценки волатильности, а не какие существуют стратегии, использующие волатильность.
  • SergeyJu
    28 апреля 2014, 18:23
    Тогда надо начинать с самых простых и устойчивых моделей. И принимать в расчет то, что происходит внутри текущего дня.
    Потому что иметь несколько параметров для одной из составляющих системы, имхо, перебор.
      • SergeyJu
        29 апреля 2014, 13:32
        Eugene777, у Вас 3 параметра, а есть системы с 1 параметром. И даже без явных параметров. Почему вы думаете, что они хуже.
  • Mr. Bean
    28 апреля 2014, 18:54
    получается что прогноз это среднее значение? учитывая что волатильность кластеризуется, то в качестве прогноза лучше уж брать последнее значение.
  • Сергей Ш.
    28 апреля 2014, 22:34
    есть куча исследований, которые в задаче прогнозирования волатильности подтверждают превосходство Implied Volatility над всему остальными (garch, e-garch, etc… включая их комбинации), причем отрыв существенный. Берите по возможности IV (из опционов) и будем вам счастье.
    • Mr. Bean
      29 апреля 2014, 12:07
      Сергей Шерстобитов, а можно ссылку хотя бы на одно исследование привести?
  • tt095
    12 мая 2014, 13:07
    такой подход применяют некоторые крупные фонды. При росте волатильности фиксируют позиции и наоборот. Модель вполне практичная и рабочая. И что самое важное, можно таргетировать целевую доходность и риски по инвестиционному портфелю.

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн