インプライド・ボラティリティで調整する為替トレンドフォロー
記事 arXiv papers · 著者: Ted Theodosopoulos et al.
サマリー
本資料では、為替市場のトレンドフォロー行動を分析するハイブリッド力学モデルを提示しています。ATMインプライド・ボラティリティの期間構造を対数正規拡散モデルで表し、デリバティブの情報を用いて、基礎となる為替リターンの特性を捉える記号力学系を生成します。適用例ではJPY-USDの為替レートと、それに対応する1か月、3か月、6か月、1年のインプライド・ボラティリティを用いています。
報告された結果では、デリバティブ由来のシグナルで自己回帰型トレンドフォローを調整すると、為替レート系列で符号が連続して変わるまでの時間の分布へのモデル適合度が大幅に向上します。これは分布適合に関する結果であり、取引リターンの上昇やリスク低下を示す証拠ではありません。モデルの詳細なルール、データ期間、比較指標、アウト・オブ・サンプル検証は説明されていないため、実務上のパフォーマンスについて結論を出すには限界があります。
主なアイデア
- インプライド・ボラティリティの期間構造データを為替リターンの力学に反映しています。
- 複数の満期のATMインプライド・ボラティリティに対数正規拡散を適用しています。
- デリバティブ由来のシグナルを用いて、自己回帰型トレンドフォロー過程を調整しています。
- 報告された改善は、リターンの符号反転間隔への適合に関するもので、取引の収益性を示すものではありません。
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全文
# 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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