Как предсказать волатильность рынка

В этой статье маг Ольга Васильева отвечает на вопрос «Как предсказать волатильность рынка?».

Прогноз волатильности относится к практике инвесторов, пытающихся оценить величину движения стоимости конкретной ценной бумаги с течением времени. Наиболее волатильными являются объекты, движущиеся по широкому диапазону цен за короткое время.

Одним из способов анализа, является метод стандартного отклонения, который измеряет разницу дневной стоимости актива за определенное время, и его средней стоимости за тот же период.

Инвесторы должны понять концепцию изменчивости, прежде чем выйти на фондовый рынок. Уровни риска и уровни непостоянства акций, как правило, движутся пропорционально друг другу. По этим причинам изучение непостоянства является навыком, который большинство инвесторов должны пытаться развивать.

Волатильные ценные бумаги могут иметь стоимость, которая подпрыгивают вверх и вниз случайным образом. Трейдеры часто пытаются предсказать сроки этих быстрых движений. Такой прогноз особенно необходим инвесторам, практикующим дневную торговлю, которая часто требует покупки ценных бумаг или их продажи в считанные часы.

Одним из методов, используемых инвесторами для определения скачков, является метод стандартного отклонения.

Он требует получения среднего значения стоимости актива за определенное время. Как только это будет достигнуто, цена каждого дня за тот же период, должна быть измерена по сравнению с этим средним значением. Разница между дневной ценой и средней ценой, представляет собой ежедневное отклонение. Усреднение этих данных позволяет оценить на сколько далеко индивидуальные значения отличаются от среднего. Чем больше это значение — тем сложнее определить поведение рынка.

Еще один простой способ, с помощью которого начинающий игрок может определить поведение рынка, заключается в том, чтобы уметь каждый день определять движение цены на валюту с помощью диаграмм и графиков с помощью специальных индикаторов. Если на графике показаны линии, которые идут вверх и вниз в случайном порядке, уровень волатильности для данной ценной бумаги значительно высок. Более устойчивая линия на графике означает относительно низкое колебание точек на динамике.

Все достаточно просто, необходимо входить на торги в момент низкой изменчивости, в этот момент можно выставить маленькую биржевую заявку (Stop Loss). После того как рынок войдет в активную фазу роста (может быть и падение) он уже не вернется к вашей Stop Loss и будет двигаться вверх. Для наглядности смотрите рисунок нижие

В этом обзоре мы поговорим о том, почему важно отслеживать волатильность на рынке. Но для начала разберемся с тем, что такое волатильность. Волатильность происходит от англ. “volatilty”, что переводится как “изменчивость, непостоянство”.

Применительно к фондовому рынку волатильность означает колебание цен. А если точнее, то разницу между максимумом и минимумом цен внутри дня. Чем этот диапазон больше, тем выше волатильность. И наоборот. (То же относится и к отдельной акции. Чем выше диапазон ее внутридневных цен, тем она более изменчива, то есть волатильна.)

Как измерить рыночную волатильность?

Для измерения рыночной волатильности существуют индексы волатильности. Это своего рода барометры настроения рынка. Наиболее популярный из них Volatility Index ($VIX) от компании CBOE. Он рассчитывает 30-дневную ожидаемую волатильность (Implied volatility) для индекса широкого рынка S&P 500 ($SPX). И делает это на основе корзины краткосрочных опционов Пут (Put) и Колл (Call) “вне денег”.

Возможно, последним предложением я некоторых из вас ввела в ступор. Не хотела. (К сожалению, на рынке есть вещи, которые не всегда получается упростить.) Многое об опционах проясняют мои пост и практикум. Но сейчас мы ограничимся тем, что будем рассматривать опционы как актив, который участники рынка покупают вместо акций. Когда они ожидают роста акций, то приобретают опционы Call на S&P 500, а когда падения – опционы Put на тот же индекс.

Читайте также:  Могут ли представители амфибий предсказывать погоду

Таким образом, когда на рынке акций появляются нестабильность и страх, это повышает спрос на Путы (которые часто используются как хедж для лонговых портфелей). Этот спрос отражается в $VIX и его значение начинает повышаться. Отсюда следуют первый важный вывод о $VIX. Он растет вместе с ростом страха на рынке (поэтому $VIX еще называют индексом страха).

В свою очередь, когда на рынок акций приходит страх, индекс S&P 500 начинает снижаться. Из этого мы можем сделать второй не менее значимый вывод: $VIX и $SPX движутся в разных направлениях, то есть имеют обратную корреляцию (еще одно слово не из простых). А если так, то мы можем использовать индекс волатильности для оценки настроения рынка. Так ли это на самом деле, нам поможет понять следующий график.

На рисунке выше приведен недельный график (чтобы вместить больше данных) с нанесенными на него Volatility Index (черного цвета, правая шкала) и индексом S&P 500 (красного цвета, левая шкала). Также для оценки тренда $SPX нанесены две скользящие средние за 10 и 40 недель – МА(40) красного цвета и МА(10) синего цвета.

  • Когда МА(10) движется над МА(40) тренд в $SPX бычий, то есть восходящий.
  • Когда МА(10) движется под МА(40) тренд в $SPX медвежий, то есть нисходящий.

Анализ графика $VIX и $SPX

Как видно, на стабильно растущем рынке акций $VIX движется в узком диапазоне, а его значения не превышает 16. В периоды коррекции на рынке без смены тренда (без пересечения МА(40)/МА(10)) $VIX поднимается выше 16 и дорастает до 25.

На сильном снижении рынка со сменой тренда (с пересечением МА(40)/МА(10)) $VIX поднимается выше 30, а при панических настроениях взмывает до 40, реже до экстремальных 80. На медвежьем рынке $VIX редко опускается ниже 16 и движется в более высоком диапазоне 16-30.

Как применять данный анализ?

Прежде всего отслеживая динамику $VIX. Если на растущем рынке (как на момент написания поста) он начинает расти и выходит за пределы своего привычного коридора, то это первый сигнал к нестабильности на рынке. В такие моменты нужно быть настороже, а при значениях $VIX 16,5-17 следует быть готовым к резким скачкам цен в течение дня и внезапным распродажам на рынке.

В свою очередь, когда $VIX находится в пределах 12-15, это можно рассматривать как подтверждение стабильности тренда. И пока его значения остаются в данном диапазоне, можно продолжать открываться на лонг. Однако при слишком низких значениях $VIX в районе 9-10 нужно быть готовым к его отскоку наверх и, как следствие, к колебаниям на рынке акций.

Резюме

  • $VIX растет вместе с ростом страха на рынке, поэтому его называют индексом страха. А когда на рынок приходит страх, S&P 500 начинает снижаться. Поэтому $VIX и S&P 500 движутся в разных направлениях.
  • На стабильно растущем рынке акций $VIX движется в узком диапазоне, а его значения редко превышает 16.
  • Рост $VIX выше 16,5 предупреждает о росте волатильности на рынке, а именно резких колебаниях цен и внезапных распродажах активов.
  • Низкие значения $VIX в районе 9-10 могут быть сигналам к развороту индекса наверх и увеличению волатильности на рынке.

Видео по теме

Понравился пост? Оставьте свой комментарий ниже.
Получайте мои идеи по рынку в Telegram: @Mindspace_ru

период 2009 и 2010 гг. [Текст] : Закон № 169-КЗ от 26.12.2007 г.

6. О бюджетном процессе в Пермском крае [Текст] : Закон Пермского края № 8-КЗ от 10.07.2006 г.

7. О методике формирования бюджета Пермского края [Текст] : Закон Пермского края № 10-КЗ от 1.09.2006 г.

Читайте также:  Когда взорвется йеллоустоун предсказания

8. О методиках распределения межбюджетных

трансфертов в Пермском крае [Текст] : Закон Пермского края № 11-КЗ от 13.09.2006 г.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЛАТИЛЬНОСТИ НА ФИНАНСОВОМ РЫНКЕ FORTS

Существует широкий спектр математических моделей, характеризующих волатильность: семейство ARCH (ARCH, GARCH, iGARCH, TGARCH, EGARCH), а также различных моделей стохастической волатильности. Отличительной особенностью семейства ARCH является использование условной дисперсии, значения которой изменяются во времени, тогда как безусловная дисперсия может оставаться сравнительно постоянной. К недостаткам моделей авторегрессии условной гетероскедастичности можно отнести слабую адекватность для данных вне выборки. Более того, сравнение и оценка моделей затруднены тем, что волатильность невозможно наблюдать напрямую. К тому же су-

ществует масса подходов к определению и подсчету этого показателя. Для целей текущего исследования мы будем под волатильностью понимать условное среднеквадратическое отклонение и оценивать модель исходя из экономической, а не статистической значимости.

Описание данных. Для анализа используются значения индекса РТС. Временной ряд представляет из себя логарифмы дневных доходно-стей, волатильность которых и оценивается:

где rt — значения логарифма доходности в момент времени t; Pt — значение индекса РТС при открытии торговой сессии в момент t; P _ 1 —

значение РТС при открытии торговой сессии в момент t — 1.

Доходность отображает относительный прирост/снижение показателя, что удобнее для сравнительного анализа. Логарифмы же выгодны со статистической точки зрения.

корреляцию значений индекса РТС и цен фьючерсных контрактов, выписанных на индекс, поэтому цены фьючерсных контрактов не рассматриваются.

Мы оперируем уровнем ежедневного открытия индекса РТС. Для построения модели используется интервал с 1995 по 2005 г. (2527 значений), для бэк-тестинга — с 2005 по 2009 г. (1130 значений).

Описание стратегии. Тестируемая стратегия торговли волатильностью стрэддл (siraddle) заключается в одновременной покупке опционов пут и колл с одинаковыми параметрами (цена страйк, дата исполнения). Нами используется такое свойство стрэддла, как дельта-нейтральность: суммарная экспозиция стратегии равна нулю, т. е. вне зависимости от изменения значения подлежащего актива убыток по одному опциону компенсируется прибылью по другому. При этом в случае, если значение базового актива выходит за рамки определенного интервала как в сторону повышения, так и в сторону понижения, инвестор получает прибыль.

При бэк-тестинге предполагается абсолютная ликвидность.

Построение математической модели. Среди различных моделей семейства ARCH наибольшей популярностью пользуется модель GARCH(1,1). Согласно результатам исследований [6] усложнение и повышение порядка модели не приводит к получению более значимых результатов, но затрудняет расчеты.

Обобщенная модель авторегрессии условной гетероскедастичности ОЛЯСН(1,1) [2] имеет следующий вид:

a2 = Var[rt | F, _ J = Var[at | Ft _ J =

aJ = a0 + aa2t-1 + PaJ -1 ; (5)

a0 > 0, a,P> 0, a + P i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

= а0 +аа2к + в i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 1. Динамика условного среднеквадратического отклонения логарифма дневной доходности

Рис. 2. Динамика однодневного прогноза условного среднеквадратического отклонения

В соответствии с фильтром получены сигна- Модель с заданным фильтром уровня роста

лы на открытие позиций. Обобщенные резуль- волатильности следующего дня дала 15 сигналов таты представлены здесь в таблице. на покупку. В семи случаях сигналы позволяли

ликвидировать позицию с прибылью в течение Прибыгагастъ стратегии трех дней после открытия. Однако семь сигна-

лов привели к убыточным сделкам.

Таким образом, построенная модель прогнозирует всплески волатильности. Вследствие наличия эффекта кластеризации резкий рост вола-тильности наблюдается некоторое время, а не сменяется резким падением. Так как стоимость опционов прямо пропорциональна волатильно-сти и мы предполагаем некоторую задержку во времени между ростом волатильности и ростом цен, то появляются арбитражные возможности. Иными словами, рынок производных финансовых инструментов является несовершенным. Построенная торговая стратегия использует задержку рынка в справедливой оценке стоимости опционов и приносит прибыль почти в половине предсказанных случаев. Прибыльность (как и убыточность) стратегии крайне высока, особенно при соотнесении со сроком инвестирования. Применение стратегии целесообразно для институциональных и частных инвесторов, однако имеет смысл тестирование в том числе и иных моделей и на различных мировых торговых площадках с последующим сравнением результативности.

Читайте также:  Каким образом симпсоны предсказывают будущее

0,2 0,18 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0

Дата Индекс РТС Прибыль / убыток, %

13.01.2006 1 255,65 2

02.05.2006 1 657,49 8,6

07.06.2006 1 469,89 0

18.07.2006 1 457,90 6

12.01.2007 1 799,44 9,7

19.06.2007 1 896,07 -4

24.01.2008 1 902,57 -8

20.03.2008 2 012,03 -25,9

22.08.2008 1 722,41 9,8

24.09.2008 1 272,79 2,9

25.11.2008 626,42 -7,6

12.02.2009 620,33 -6

22.05.2009 1 001,36 -0,9

18.06.2009 1 038,41 14,5

19.11.2009 1 486,62 -5,9

1. Bartels, H.J. Volatility forecasting and delta-neutral volatility trading for DTB options on the DAX [Text] / H.J. Bartels, J. Lu // Proceedings AFIR 2000. — P. 51-66.

2. Bollerslev, T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity [Text] / T. Bollerslev // Journal of Econometrics. — 1986. — 31. — P. 307-327.

3. Poon, S-H. Forecasting volatility in financial markets: a review [Text] / S-H. Poon, C.W.J. Granger // Journal of economic Literature. — Vol. XLI (June 2003). -P. 478-539.

4. Guo, D. Dynamic Volatility Trading Strategies

in the Currency Option Market Using Stochastic Volatility Forecasts [Text] / D. Guo // Review of derivatives research. — 2000. — Vol. 4. — P. 133-154.

5. Daal, E. Volatility clustering, leverage effects, and jump dynamics in the US and emerging Asian equity markets [Text] / E. Daal, J. Yu // Journal of Banking & Finance. — 2007. — 31. — P. 2751-2769.

6. Hansen, P.R. forecast comparison of volatility models: does anything beat a GARCH(1,1) [Text] / P.R. Hansen, A.A. Lunde // Journal of Applied Econometrics. — 2005. — Vol. 20. — P. 873-889.

ОСОБЕННОСТИ ВЫБОРА СТРАТЕГИИ ФИНАНСИРОВАНИЯ КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ

Условия предпринимательской деятельности за последние 20 лет стали многообразными как никогда. Экономика приобрела явные информационно-сетевые черты, а ее неотъемлемыми характеристиками стали неопределенность, динамичность и сложность бизнес-среды, в которой функционируют все без исключения субъекты хозяйствования.

Интенсивность бизнес-процессов, жесткая рыночная конкуренция экономических субъектов делают практически невозможными стабильное долгосрочное развитие и достижение постоянной стратегической финансовой устойчивости предприятий [7].

Для поддержания финансовой стабильности требуется грамотное стратегическое управления финансовыми процессами, ориентированными на получение прибыли в целях экономического роста, оптимизацию структуры и стоимости капитала, обеспечение финансовой устойчивости, деловой и рыночной активности корпорации, достижение финансовой открытости корпорации для собственников (акционеров), инвесторов и кредиторов; использование

рыночных механизмов привлечения капитала [4].

В условиях постоянно растущей нестабильности внешней среды, роста самостоятельности организаций в принятии решений по ведению бизнеса, а также ужесточения ответственности за результаты предпринимательской деятельности возникает необходимость непрерывного стратегического развития организации [17].

Обобщая вышеизложенное, полагаем, что в таких условиях вопросы разработки и реализации стратегии финансирования предприятия требуют особого внимания.

В процессе своей деятельности предприятие решает финансовые стратегические и тактические задачи. Внешняя среда напрямую влияет на структуру источников финансирования, а ее нестабильность, по нашему убеждению, диктует свои условия хозяйствования. В целях обеспечения эффективности управления этими процессами на предприятии формируется финансовая политика, направленная на привлечение финансовых ресурсов из различных источников в со-

Читайте также:

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Adblock detector