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거래량 가중 내재 엔트로피로 지수 변동성 추정

기사 arXiv papers · 저자: Claudiu Vinte et al.
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요약

이 논문은 주식시장 지수의 과거 변동성을 추정하는 내재 엔트로피 모델을 제시한다. 일별 시가·고가·저가·종가만 사용하는 추정량과 달리 제안된 방법은 거래량도 반영한다. 분석 기간 전체 거래량 중 각 날짜의 비중을 해당 날짜의 가격 수준과 연결해 이전 장중 모델을 수정하고, 그 비중을 해당 가격 수준에 대한 시장의 신뢰도를 나타내는 척도로 취급한다.

저자들은 여러 US 및 아시아 지수의 과거 일별 데이터로 추정치를 계산하고, 여러 시간 범위에서 업계의 일반적 추정량과 비교한다. 엔트로피 모델은 저자들이 신뢰할 만하다고 평가한 추정치를 산출하며, 변동계수가 특히 높고 다른 고급 추정량보다 상당히 낮은 범위의 값을 보였다고 보고한다. 요약에는 구체적인 검증 설계나 추정치가 매매 또는 파생상품 가격결정에서 어떻게 작동하는지에 관한 근거가 없다. 따라서 보고된 비교를 예측력이나 투자 가치의 증거로 해석해서는 안 된다.

핵심 아이디어

  • 내재 엔트로피 추정량은 일별 OHLC 가격과 함께 거래량을 사용한다.
  • 각 날짜의 거래량 비중을 해당 가격 수준에 대한 시장 신뢰도로 취급한다.
  • 이 모델은 US 및 아시아 주식시장 지수의 과거 데이터로 평가된다.
  • 여러 시간 범위에서 기존 변동성 추정량과 추정치를 비교한다.
  • 보고된 추정치는 변동성이 높고 다른 고급 추정량보다 낮은 범위에 있다.

태그

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전문
# A Volatility Estimator of Stock Market Indices Based on the Intrinsic Entropy Model


# A Volatility Estimator of Stock Market Indices Based on the Intrinsic Entropy Model









Grasping the historical volatility of stock market indices and accurately estimating are two of the major focuses of those involved in the financial securities industry and derivative instruments pricing. This paper presents the results of employing the intrinsic entropy model as a substitute for estimating the volatility of stock market indices. Diverging from the widely used volatility models that take into account only the elements related to the traded prices, namely the open, high, low, and close prices of a trading day (OHLC), the intrinsic entropy model takes into account the traded volumes during the considered time frame as well. We adjust the intraday intrinsic entropy model that we introduced earlier for exchange-traded securities in order to connect daily OHLC prices with the ratio of the corresponding daily volume to the overall volume traded in the considered period. The intrinsic entropy model conceptualizes this ratio as entropic probability or market credence assigned to the corresponding price level. The intrinsic entropy is computed using historical daily data for traded market indices (S&P 500, Dow 30, NYSE Composite, NASDAQ Composite, Nikkei 225, and Hang Seng Index). We compare the results produced by the intrinsic entropy model with the volatility estimates obtained for the same data sets using widely employed industry volatility estimators. The intrinsic entropy model proves to consistently deliver reliable estimates for various time frames while showing peculiarly high values for the coefficient of variation, with the estimates falling in a significantly lower interval range compared with those provided by the other advanced volatility estimators.

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