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freight rate_知道日波动率怎么算年波动率

第12节 EWMA估计日波动率 12.1 简介 12.2 EWMA估计波动率算法 12.3 算法Python代码实现 12.4 计算示例 12.5 参考资料 12.1 简介 EWMA模型...定义 σ n \sigma_n σn 为于第 n − 1 n-1 n−1天末所估计的市场变量在第 n n n天的波动率， σ n 2 \sigma_n^2 σn2为方差率。...即为EWMA模型给出的每天方差率/波动率的估计结果。...,σN+1(λ)，然后假如这些波动率即为对应日期隐含波动率 σ i ∗ \sigma_i^\ast σi∗，就可以计算出 p 2 , p 3 , . . . , p N p_2, p_3, …, p_N...12.2 EWMA估计波动率算法由已知数据 S 0 , S 1 , . . . , S N S_0, S_1, …, S_N S0,S1,...

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四种波动率

书中的第五章讲了四种波动率，这个让我对一些金融从业人员口中说出的各自波动率有了全方位的了解。别的，收获倒也不是很大。做了一个思维导图，说明一下四种波动率的关系，大致如下。...Future Volatility是未来波动率，确切的说，是未来真正的波动率。...一听就知道，这个肯定没有人知道，而整个期权交易的核心就是如何预测这个未来波动率，包括其他三种波动率，说白了都是为了能够更好的估计未来波动率而努力的。 ...而历史波动率，其实就是通过之前的交易数据计算出来的波动率，这是能够确定的。 ...上面这些所谓预测未来波动率的方法中的最后一种，通过期权的市场价格来计算一个波动率，这个波动率叫做隐含波动了,Implied Volatility。

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时间序列GARCH模型分析股市波动率

价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。...我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。...= "SPY绝对收益值" ggplot(Ret, aes(y = SquaredReturns) + geom_line() + labs(title = "SPY平方收益率" 波动率的...，或者说是模拟了波动率峰值回落到长期平均水平的路径。...由于所有的计量经济学模型都是用过去的数值来预测当前的数值，所以它无法预见波动率最初上升的情况。 ---- 本文摘选《R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率》

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Python时间序列选择波动率预测指数收益算法分析案例

因此，我们定义波动率偏差= OTM认沽期权隐含波动率 - ATM看涨期权隐含波动率，我们在这里验证指数期权波动率偏差是未来指数收益的一个很好的指标。...我们可能会注意到一些隐含波动率数据被遗漏。这可以通过看涨期权价格的下限来解释。当标的资产具有0波动率时，期权价格达到其下限。当实际价格低于下限时，会出现负的隐含波动率，因此我们将其视为错过。 ?...期限过短的期权往往会出现更加波动的价格波动，期限过长的期权数量很少，无法反映知情交易。本文使用每周平均隐含波动率来检查，从周三到下周二。这个过程在Python中完成，如下面的代码所做的那样。...交易策略我们使用从SPX期权波动率假笑中提取的信息制定了交易策略。当市场周二收盘时，我们计算每周平均波动率偏差，以及过去6个月的指数收益率。...该策略是用Python编写的：如果我们使用此策略进行交易，这是一个净值图表 ? 很明显，这一战略是一个成功的战略，并且在2008年的股市崩盘中也取得了成功。 ?

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Talib学习笔记（四）- 波动率指标学习

首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。...今天我们学习一下波动率函数，潜意识里波动率应该就是通过统计来描述股价来回起伏的频次。按照一般逻辑应该与方差等有关系。现在我们看看talib的波动率指标是怎么做的。...ATR函数真实波动幅度均值，真实的波动幅度=max（最大值，昨日收盘价）-min（最小值，昨日收盘价）真实波动幅度便是真实波动幅度的N日指数移动平均数 ?...特点：波动幅度的概念表示可以显示出交易者的期望和热情大幅的增加波动幅度表示交易者在当天可能持续买进或卖出股票波动幅度的减少意味着交易者对股市没有太大的兴趣 real=ATR(high、low、close...NATR函数归一化波动幅度均值 real = NATR(high, low, close, timeperiod=5) ? TRANGE函数真实范围函数，计算公式 ?

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波动率预测：日内数据显著提升预测精度

核心观点本文在波动率预测的问题上，相对于复杂的时间序列模型，提供了一种简化的建模方法。...期权隐含波动率数据的使用仅略微改善预测。基于负收益和日内数据的模型与基准模型相比，在预测准确性方面有显著的提高。正文对于波动率的预测和度量，有非常多的方法。...此外，还有一些模型来源于金融工程领域，如随机波动率模型。大多数知名的波动率模型应用于不同的场景，这使得人们很难理解简单的滞后波动率、GARCH模型、隐含波动率模型和指数方差模型的差异。...本文试图提高对波动率预测问题的理解，统一了金融和计量时间序列模型之间的符号，并阐明了它们之间的联系。...我们还发现，其他模型，如隐含波动率信息模型、非对称模型和季节性模型，与简单的指数方差模型或历史方差模型相比，几乎没有表现出相对的改善。

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Optiver波动率预测，金牌大神开源代码！

今年6月份，全球顶尖的电子交易做市商Optiver在Kaggle上发布了一个关于股票波动率预测的比赛，这是目前Kaggle上最火热的比赛，犹如当年Two Sigma的新闻数据预测股价的比赛。...我们来到了AlexiosLyon的Kaggle主页，他应该刚注册Kaggle不到一个月，两个公开的Notebook都是Optiver波动率预测比赛的，可以看出明显是为了这个比赛来的，而且一鸣惊人。

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...0.0063 0.00075 0.0053 0.0063 0.0075 4552sigma^2 0.0044 0.00139 0.0026 0.0042 0.0069 143 （1）volplot：绘制潜在波动率的后分位数...常用的可选可选参数包括n步前波动率预测的预测，x轴上标签的日期以及一些图形参数。下面的代码片段显示了一个典型示例，图3显示了其输出。

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波动率目标策略，没有想象的那么简单！

基于波动率目标（Volatility Targeting）的策略是指在资产的波动率比较低的时候增加头寸，在资产波动了较高的时候降低头寸，调整后组合的波动率到一个固定的目标值。...另外一种非线性转换，即波动率，显示出了更强的序列相关性（图1左下图所示），这种收益波动率自相关的现象称为波动率聚集（Volatility Clustering）。...如现在是2019年11月1日，波动率目标组合是2019年11月1日计算的预测波动率，构建的波动率为10%的组合；而基准组合是固定权重，这个权重使得组合在1923-2019的已实现波动率为10%。...现在的问题回到了怎么设置一个合理的波动率目标，或许可以用波动率的移动均值作为波动目标，这样就杜绝了未来信息。...现实是，我们没法100%预测未来的波动率，那么更先进的波动率预测方法是否能够提高表现？

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R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。...我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。...= "SPY绝对收益值" ggplot(Ret, aes(y = SquaredReturns) + geom_line() + labs(title = "SPY平方收益率" 波动率的...，或者说是模拟了波动率峰值回落到长期平均水平的路径。...由于所有的计量经济学模型都是用过去的数值来预测当前的数值，所以它无法预见波动率最初上升的情况。本文选自《R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率》。

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波动率预测：深度学习VS传统计量模型

预测已实现的波动率对于交易信号和头寸管理至关重要。诸如GARCH和HAR等计量经济学模型，以相当直观和透明的方式，根据过去的收益预测未来的波动率。然而，递归神经网络已成为一个重要的竞争对手。...结果表明，利用日内波动的共性，可以显著提高模型的预测性能。即给定股票的已实现波动率相对于市场已实现波动率的线性回归中调整后的r平方值。...尽管在日内实现波动率上的共性是强大和稳定的，在日度水平上的共性是随着时间的推移而动荡。...在这项研究中使用的数据集包括观察从1950年2月到2017年12月标准普尔（S&P）指数，其中波动率估计通过事后测量基于高频波动数据，即已实现的波动率。...本文主要对比了HAR-family模型和LSTM模型预测波动率的表现。HAR-family模型在预测已实现波动率已经有了广泛的应用。

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数据科普：期权的隐含波动率（投资必知必会）

当然，可以通过基础资产的历史价格来估计波动率。但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。...利用牛顿迭代法并运用 Python自定义分别计算欧式看涨、看跌期权隐含波动率的函数用python实现代码如下： import numpy as np from scipy.stats import norm...由于期权价格是波动率的增函数，因此合理地估计正确的波动率应该会比20%更大。...接下来，取上两次波动率值的均值，也就是波动率25%，对应的期权价格为0.1662元，这个值又比0.1566元高，但是合理的波动率所处的区间范围收窄至20%与25%之间，然后取均值22.5%继续计算，每次迭代都使波动率所处的区间减半...利用二分查找法并运用 Python构建分别计算欧式看涨、看跌期权隐含波动率的python实现函数，具体的代码如下：（同样也是需要先定义期权的计算公式函数） def impvol_call_Binary(

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统计学与pandas学习（五）—— 股票的波动率

购入股票时，有收益率会从收益率平均值下降1个S.D.左右的思想准备会比较好。购入股票时，不用过多考虑收益率从收益率平均值下降2个S.D.左右的情况。股票的收益率的S.D.的术语，叫做波动率。...收益率变动的幅度是S.D.，股票的收益率大致不会超过这个幅度。波动率是股票交易风险的指标。因此购买股票的时候不仅关注收益率，也要对波动率有充分的预想。...当然，波动率既然是风险的指标，也是机会的指标，因为波动率一样有提高的可能。...波动率可以像这样作为积极的基准来使用：“波动率为9%，就不用过多考虑从平均值算起下降（当然也包括提高）18%(S.D.x2）以上的情况”。...波动率如何？

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Garch波动率预测的区制转移交易策略

p=17526 本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。...因此，要预测波动率，我将尝试在找到解决方案时使用garch函数，否则将尝试使用garchFit函数。...is.logical( 现在，让我们创建一个基于GARCH（1,1）波动率预测在均值回归和趋势跟踪策略之间切换的策略。...************************************************************* report(regime.switching) 使用GARCH（1,1）波动率预测的转换策略要比使用历史波动率的策略稍好...---- 本文摘选《R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略》

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指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

在多元波动率估计中，最简单的方法是使用历史协方差矩阵。但这太简单了，我们已经知道波动性是随时间变化的。您经常看到从业者使用滚动标准差来模拟随时间变化的波动率。...视频Python和R用EWMA，ARIMA模型预测时间序列 http://mpvideo.qpic.cn/0b78z4aaeaaab4ak2gdf65qfbt6dalhqaaqa.f10002.mp4?...ef7a732c1231f45a576766a07396a773&dis_t=1649919775&vid=wxv_1806647691079122962&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 根据低波动率跟着低波动率走...，高波动率跟着高波动率走（波动率聚类）的典型事实，这个想法完全适合于多变量波动率预测。...*coma\[(i-1),,\] for (i in wn:dim) { orma\[i, , \] = covr(owma\[i, ,\]) 本文摘选《R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

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R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率

实际上，单变量波动率估计的主要挑战是应对（i）价格的上涨和（ii）微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。...早在2003年Fleming等人（2003年）估计，投资者将愿意每年支付50到200个点，来预测投资组合绩效的收益，这是通过使用高频收益率而不是每日收益率来进行波动率预测的。...尽管HAR和HEAVY模型的目标相同，即对条件波动率进行建模，但它们采用的方法不同。HAR模型专注于预测收盘价变化。...接下来的本文更详细地介绍HAR模型和HEAVY模型，当然还要讨论并说明如何使用高频收益率来估计这些模型。 HAR模型示例将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数，我们加载每日实际波动率。...图绘制了harModel函数的输出对象，水平轴上有时间，在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率（此分析是在样本中进行的，但是模型的估计系数可以显然用于样本外预测）。

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波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）

我们这里关注的是市场波动率，具体来说，就是股市开盘前后的波动率。 2 问题我们觉得，开盘前的波动率（vol）可能是一个很好的指标。如果我们能够准确地预测波动率，我们就可以利用它做些事情。...原则上，当价格大幅波动时，波动率应该变大，为了测试这一点，我们随机选择一个交易日，然后根据当天的vol和价格来确认这一点。 ? 为了比较所有交易日的波动率，我们绘制了基于时序的波动率。...如果我们可以用开盘前一小时的波动率来预测开盘后5分钟的波动率（通常这一时间段是一天中波动率最大的时候），那么我们可以围绕这个时间段去进行交易。 ?...上图显示了2016年至2020年期间所有交易日的总波动率。我们可以看到，波动率往往在0800点市场开盘后立即回升，几分钟后回落。我们假设开盘前和开盘后的波动率之间存在相关性。...通过这种方式，我们向神经网络提出了一个问题：与盘前波动率相比，开盘后的波动率会有多大？例如，如果开盘前的平均波动率是10，而开盘后的波动率是50，我们的目标是预测5而不是原始的50。

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R语言中使用RCPP并行计算指数加权波动率

p=17829 指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。...我们将使用以下公式计算指数加权波动率： S [t] ^ 2 = SUM（1-a）* a ^ i *（r [t-1-i]-rhat [t]）^ 2，i = 0…inf 其中rhat [t]是对应的指数加权平均值...首先，我们计算平均滚动波动率 #***************************************************************** # 计算对数收益率 #*******...252) * bt.apply.matrix(ret, runSD, n = 200) toc(5) 经过时间为0.17秒接下来，让我们编写指数加权代码逻辑 # 建立 RCPP 函数计算指数加权波动率...不出所料，指数加权波动率在最近的观察结果中占了更大的比重，是一种更具反应性的风险度量。

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R语言使用HAR-RV预测实际波动率Realized Volatility案例

p=3832 ---- 在建议用于预测已实现波动率的模型中，Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。 “ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型，并且基于所谓的“异质市场假说”。...每一类市场都会以不同的频率引起波动，这将在一定程度上影响彼此。从这些考虑出发，想到了独立但联合地对每个波动频率建模的想法。...这是预测的已实现波动率的图：这是实际RV的残差：参考文献 1.HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的...HAR-RV模型预测GDP增长 3.波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的

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WINBUGS对随机波动率模型进行贝叶斯估计与比较

资产存在市场制度下，其波动性在不同时间段内会发生显着变化。在2007 - 2008年金融危机是市场波动时期的好例子。因此，Black Scholes模型的自然扩展是考虑非恒定波动率。...史蒂文·赫斯顿（Steven Heston）提出了一个模型，该模型不仅考虑了随时间变化的波动性，而且还引入了随机（即不确定性）成分。这是著名的Heston随机波动率模型。...Heston模型通过引入第二个随机微分方程来扩展此范围，以表示期权在整个有效期内基础波动率的“路径”。...---- 参考文献 1.HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 2.WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 3.波动率的实现：ARCH模型与...HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测

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