Volatilidad implícita para ajustar estrategias de tendencia en divisas

Resumen

El documento presenta un modelo dinámico híbrido para estudiar el seguimiento de tendencias en los mercados de divisas. Genera dinámicas simbólicas a partir de un modelo de difusión lognormal de la estructura temporal de la volatilidad implícita at-the-money y utiliza información de derivados para caracterizar propiedades de los rendimientos subyacentes del tipo de cambio. La aplicación utiliza el tipo de cambio JPY-USD y las volatilidades implícitas asociadas a uno, tres y seis meses y un año.

El resultado comunicado es que ajustar el seguimiento autorregresivo de tendencias con señales basadas en derivados mejora significativamente el ajuste del modelo a la distribución de los intervalos entre cambios de signo sucesivos de la serie del tipo de cambio. Este resultado se refiere al ajuste de una distribución, no demuestra mayores rendimientos de trading ni una reducción del riesgo. La descripción no ofrece las reglas detalladas del modelo, el periodo de datos, métricas comparativas ni validación fuera de muestra, lo que limita las conclusiones sobre el rendimiento práctico.

Ideas clave

• El modelo utiliza datos de la estructura temporal de la volatilidad implícita para informar sobre la dinámica de los rendimientos de divisas.
• Aplica difusión lognormal a volatilidades implícitas at-the-money con distintos vencimientos.
• Señales basadas en derivados ajustan un proceso autorregresivo de seguimiento de tendencias.
• La mejora comunicada se refiere al ajuste de los intervalos entre cambios de signo de los rendimientos, no a la rentabilidad del trading.

Etiquetas

# Hybrid dynamics for currency modeling


# Hybrid dynamics for currency modeling









We present a simple hybrid dynamical model as a tool to investigate behavioral strategies based on trend following. The multiplicative symbolic dynamics are generated using a lognormal diffusion model for the at-the-money implied volatility term structure. Thus, are model exploits information from derivative markets to obtain qualititative properties of the return distribution for the underlier. We apply our model to the JPY-USD exchange rate and the corresponding 1mo., 3mo., 6mo. and 1yr. implied volatilities. Our results indicate that the modulation of autoregressive trend following using derivative-based signals significantly improves the fit to the distribution of times between successive sign flips in the underlier time series.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.