精华帖分享|历史波动率和已实现波动率纠缠研究

本文来源于量化小论坛公共讨论区板块精华帖,作者为期权罗,发布于2023年11月24日。

以下为精华帖正文:

01

思路由来

波动率研究有很多学术化得研究成果,比较枯燥/难,最近结合波动率继续交易了段时间,一是开始感受到高IV下当鸭子的快乐,二是开始体会到择时下成功率提升;三是开始用价差控制mm甚至做一些方向性的delta,看波动率开始看的多起来了,于是有了针对波动率写帖子的想法。

02

什么是历史波动率和已实现波动率

图片

t=0为当前,t=T为你想交易期权的到期时间。

(1)历史波动率

站在现在看过去,但历史波动率不代表投资者对当下波动率的预期。

(2)隐含波动率

BSM模型所指代的波动率,可以理解为一种情绪。

(3)实际波动率

交易期权时实际成交价格转换为波动率

(4)实现波动率

到交割日之时收盘价与交易该期权时的价格变动,用波动率来表示。

(示意图里展示的实现波动率更多的是预测波动率,对未来一段时间后价格波动程度用波动率表示。也可以理解为已实现波动率的平移)

03

波动率的特征

(1)聚集性

波动率高的时刻会聚集在一起,比如某几天实现了爆拉/暴跌,那么这几天的历史/隐含/实际/实现波动率都会是高峰。

(2)长记忆性

DVOL从10涨到100可能只需要一天,但是从100到10却要跌半个月,短暂的波动率上拉,对后续行情都有较大影响。

(3)非对称性

好消息和坏消息对于波动率的冲击是不一样的,一般来说,坏消息对波动率的影响更大。

(4)跳跃性

波动率只有震荡,跳涨/跳跌,要么不动,动起来幅度就特别大。

(5)均值回归性

波动率总是围绕长期均值上下波动,一种上涨或下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下去。也就是说波动率涨的太多,则向长期均值下跌;跌太多,则向长期均值上涨。

04

长短历史波动率纠缠研究

1、思路

以均值回归性为思考点,短期HV和长期HV应该呈现交叉运动,类似于长短ma,两者相减应该能够出现类似于macd金叉死叉,波峰波谷这种现象出来。

2、天数据和h数据计算差异性问题

主要是解决天数据和h数据在计算波动率方面差异问题,这里以7d波动率与7*24h的历史波动率计算为例。也就是挑7+1个数算和7*24+1个数算。

图片

这张图还是很令人惊喜的,1)7d_hv波动相对更大,毛刺更多,也就是说波动率拉升后,可以在很短的时间下来,如果以天的hv来看,准备做空波动率时,可能就晚了,空在地板上又得抗;2)168h_hv曲线走的相对更加顺滑,而且如果7d_hv>168h_hv时,那么就值得关注了,因为此时即将迎来拐点,是卖期权的好时候;3)大跌时比大涨时规律更加明显,所以2)中的规律更适合sell put;。

3、短周期HV和长周期HV纠缠

图片

7d和14d数据

图片

168h和336h数据

规律都差不多,但是h下的波动率更加平稳,看的更加清晰,1)近几年来,波动率是在下降的,说明市场在不断成熟;2)如果上涨途中,出现波动率同步剧烈增长的情况,大概率是要见顶了,类似于五浪出来了;3)如果是下跌途中,出现波动率同步剧烈增长的情况,虽然不一定是见底了,但是持续下跌空间有限,sell put可以安排上了;4)阶段性的谷/顶和阶段性波动率的固定有前后纠缠关系。

4、HV与过去RV的关系

HV可以理解为一段时间的平滑,而RV则是点的瞬时,点的异动带动平均值的异动,点围绕均值运动。

图片

7d_HV和7d_RV

图片

168h_HV和168h_RV

由于RV的毛刺很多,不利于研究RV和HV之间的关系,稍微进行下数据处理取ln(RV/HV),同时针对RV/HV>2的情况一律按照2来看待(取2的原因在于,被不超过2倍的情况捅一下,问题不大,稍微择一下行权价以及展下期都不会亏),不然毛刺多,看图不便

图片

这个图还是能够看出点东西,如果RV/HV>2,我们就认为属于做卖方被行情捅了一下,那么从图来看,被捅概率并不小,但也并不是常态,而且如果是因为备兑被捅问题也不大。

05

结论

1)不同周期长度波动率在运行方面存在与macd存在快慢线的概念,而且在波动率拐点方面比行情拐点更好用;

2)同样是7d的数据,用h级别的数据来计算比滚动d级别的数据来计算更加柔顺,毛刺更小;

3)下跌途中波动率更容易上升,在此高波动率背景下sell put安全垫高,不要怕;

4)上涨途中波动率上涨被捅,如果捅得不是很深,建议展期赖账,可以拿到更高得价位备兑出掉;

5)RV>HV是常见事情,所以不要无脑卖otm,但是RV>HV属于小概率时间,一方面要心有猛虎大胆卖,另一方面要细嗅蔷薇布局一些套子控制亏损。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/913714.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ssm088基于JAVA的汽车售票网站abo+vue(论文+源码)_kaic

毕 业 设 计(论 文) 题目:汽车售票网站的设计与实现 摘 要 互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为…

LeetCode Hot100 49.字母异位词分组

题干: 思路: 输入的是一个字符串数组,输出是一个列表,首先我们需要通过遍历数组获得每一个字符串,我们想要判断获得的任意两个字符串是不是字母异位词,所以可以将获得的字符串排序(转换为字符数…

金属箔电阻

6.金属箔电阻如何实现“高精度” 电阻的阻值会受到各种“应力”影响而发生改变,离开稳定性的高精度是没有意义的。 例如,电阻出厂时的精度时0.01%,为了实现精度付出了高昂的费用,但在几个月的存储或几百个小时的负载后阻值的变化…

地下水数值模拟、 地下水环评、Visual modflow Flex、Modflow

地下水数值模拟软件Visual modflow Flex实践技术应用 地下水数值模拟软件的应用,主要围绕的目前应用较为广泛的Visual Modflow Flex 6.1软件版本开展,结合具体应用场景,实例讲解软件的全流程应用过程,包括数据处理分析、数值模型…

Python 爬虫运行状态监控:进度、错误与完成情况

Python 爬虫运行状态监控:进度、错误与完成情况 在进行大规模数据爬取时,监控爬虫的运行状态至关重要。通过实时监控,可以了解爬虫的工作进度、出现的错误以及任务完成情况。这样可以及时发现并解决问题,确保数据抓取任务顺利进行…

Windows下mysql数据库备份策略

Windows下mysql的增量备份和全量备份,并利用schtasks设置定时任务执行bat脚本。 一、备份要求 序号 备份类型 备份频次 备份时间 1 增量备份 每周一-每周六各一次 18:00:00 2 全量备份 每周日一次 18:00:00 二、备份方法 2.1增量备份 2.1.1准备工作…

代码随想录刷题记录(二十七)——55. 右旋字符串

(一)问题描述 55. 右旋字符串(第八期模拟笔试)https://kamacoder.com/problempage.php?pid1065字符串的右旋转操作是把字符串尾部的若干个字符转移到字符串的前面。给定一个字符串 s 和一个正整数 k,请编写一个函数&…

【React】深入理解 JSX语法

🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 ​💫个人格言: "如无必要,勿增实体" 文章目录 深入理解 JSX语法1. JSX 简介2. JSX 的基本语法2.1 基本结构2.2 与普通 JavaScr…

Spring DispatcherServlet 详解

文章目录 一、DispatcherServlet 简介二、DispatcherServlet 的初始化(一)Servlet 容器启动(二)读取配置(三)创建 Web 应用上下文 三、DispatcherServlet 的工作流程(一)接收请求&am…

QCustomPlot添加自定义的图例,实现隐藏、删除功能(二)

文章目录 QCustomPlot初识和基本效果图实现步骤:详细代码示例:实现原理和解释:使用方法:其他参考要实现一个支持复选框来控制曲线显示和隐藏的自定义 QCPLegend 类,可以通过继承 QCPLegend 并重写绘制和事件处理方法来实现,同时发出信号通知曲线的状态变更。 QCustomPl…

区块链应用第1讲:基于区块链的智慧货运平台

基于区块链的智慧货运平台 网络货运平台已经比较成熟,提供了给货源方提供找司机的交易匹配方案;其中包含这几个角色:货主、承运人(司机、车队长)、监管机构、平台。司机要想接单,依赖于多个中心化的第三方平台,且三方平…

基于SpringBoot+Vue实现留守儿童爱心网站

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,…

关于分治法左右区间单调遍历应该如何设计

阅读以下文章,首先至少要求通过一道分治法的题目或听过一道该类型的讲解。 对于分治的题目,想必你应该知道,通常我们是对于一个区间拆分两个部分,而最小子问题通常是只包含一个元素的区间数组。为了后续方便处理更大范围的区间&am…

友思特应用 | 动态捕捉:高光谱相机用于移动产线上的食品检测

导读 高光谱成像技术能够为食品安全助力。以友思特BlackIndustry SWIR 1.7 Max 为代表的高光谱相机,完美解决了移动产线检测的应用难点。 高光谱技术:为食品安全保驾护航 食品安全一直是大众关心的热点话题,提供安全、高质量的食品需要对食…

【论文阅读】医学SAM适配器:适应医学图像分割的任意分割模型

【论文阅读】医学SAM适配器:适应医学图像分割的任意分割模型 文章目录 【论文阅读】医学SAM适配器:适应医学图像分割的任意分割模型一、介绍二、联系工作三、方法四、实验 Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segm…

数据结构 C/C++(实验一:线性表)

(大家好,今天分享的是数据结构的相关知识,大家可以在评论区进行互动答疑哦~加油!💕) 目录 提要:实验题目 一、实验目的 二、实验内容及要求 三、算法思想 实验1 实验2 四、源程序及注释 …

Oracle 23AI创建示例库

一、示例库介绍 多年来,Oracle 一直使用简单的数据库模式 SCOTT 及其两个突出的表 EMP 和 DEPT,用于文档和培训中的各种示例。但不少小伙伴并不知道如何创建这些示例数据,其实Oracle官方上就有提供对应的方法,本文就带领大家完成…

uniapp组件实现省市区三级联动选择

1.导入插件 先将uni-data-picker组件导入我们的HBuilder项目中&#xff0c;在DCloud插件市场搜索uni-data-picker 点击下载插件并导入到我们的项目中 2.组件调用 curLocation &#xff1a;获取到的当前位置&#xff08;省市区&#xff09; <uni-data-picker v-slot:defa…

九州未来再度入选2024边缘计算TOP100

随着数智化转型的浪潮不断高涨&#xff0c;边缘计算作为推动各行业智能化升级的重要基石&#xff0c;正在成为支持万物智能化的关键点。近日&#xff0c;德本咨询(DBC)联合《互联网周刊》(CIW)与中国社会科学院信息化研究中心(CIS)&#xff0c;共同发布《2024边缘计算TOP100》榜…

Linux指令的基本使用

Linux 的基本使用 一. Linux 的常用指令 1. ls 语法: ls [选项] [目录或文件] 功能: 对于目录&#xff0c;该命令列出该目录下的所有子目录与文件. 对于文件&#xff0c;将列出文件名以及其他信息 常用选项: -a 列出目录下的所有文件, 包括以 . 开头的隐含文件.-d 将目录像…