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Estimer la volatilité stochastique à partir des cours d’ouverture, haut, bas et clôture

Article arXiv papers · Auteur: Abel Rodriguez et al.
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Résumé

L’article développe des modèles de volatilité stochastique utilisant les cours d’ouverture, les plus hauts et plus bas observés à chaque période, ainsi que les cours de clôture. La motivation est que les prix extrêmes au cours d’une période contiennent des informations sur la volatilité que les observations de clôture à clôture peuvent manquer. Les modèles utilisent ces quatre mesures de prix pour inférer l’évolution sous-jacente de la volatilité du prix des actifs et sont comparés à des approches apparentées dans la littérature antérieure.

L’article aborde également les méthodes de Monte-Carlo séquentiel pour ajuster les modèles. Il illustre leurs caractéristiques par une étude de simulation et avec des données de l’indice S&P 500. La description fournie ne rapporte pas de résultats comparatifs précis et n’établit pas que l’approche améliore les résultats de trading. Son objet est l’estimation de la volatilité, et la qualité de l’inférence dépend du modèle et de la procédure d’ajustement, ainsi que des informations contenues dans les extrêmes de prix de la période.

Idées clés

  • Les plus hauts et les plus bas intrapériode peuvent apporter des informations sur la volatilité au-delà des cours d’ouverture et de clôture.
  • La classe de modèles proposée combine les observations d’ouverture, de plus haut, de plus bas et de clôture pour inférer la dynamique de la volatilité.
  • L’article compare les modèles à des méthodes apparentées issues de la recherche existante.
  • Les algorithmes de Monte-Carlo séquentiel sont abordés pour l’ajustement des modèles.
  • L’approche est illustrée par des simulations et des données de l’indice S&P 500.

Étiquettes

VolatilitéStatistiquesActionsMarchés américains
Texte intégral
# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices


# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices









Mounting empirical evidence suggests that the observed extreme prices within a trading period can provide valuable information about the volatility of the process within that period. In this paper we define a class of stochastic volatility models that uses opening and closing prices along with the minimum and maximum prices within a trading period to infer the dynamics underlying the volatility process of asset prices and compares it with similar models that have been previously presented in the literature. The paper also discusses sequential Monte Carlo algorithms to fit this class of models and illustrates its features using both a simulation study and data form the SP500 index.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.