순간 변동성 추정 연구

기사 arXiv papers · 저자: Oleh Danyliv et al.

요약

이 문서는 상품의 변동성과 거래량, 평균 스프레드, 주문장에서 이용 가능한 거래량을 연결하는 실증적 시장 불변 관계를 설명합니다. 이 관계를 이용해 저자들이 순간 변동성이라고 부르는 값을 추정하며, 알고리즘 트레이딩과 변동성 관련 의사결정에 단기 입력값으로 활용할 수 있다고 봅니다.

저자들은 여러 시장과 자산군에서 관계를 시험했으며, 검정에서 유의한 위반은 관측되지 않았다고 보고합니다. 정량 비교에서는 산출된 추정치가 하루 앞선 GARCH(1,1) 예측보다 실현 변동성을 더 가깝게 재현했다고도 말합니다. 요약에는 불변 관계의 공식, 표본 빈도, 검정 기간, 오차 지표, 시장 범위가 명시되지 않아 보고된 비교가 얼마나 일반화되는지 판단할 수 없습니다. 설명된 입력값은 시장 활동 및 주문장 상태와 추정치를 연결하므로, 이 접근법은 시장 미시구조와 변동성 측정 모두와 관련이 있습니다.

핵심 아이디어

제안된 불변 관계는 변동성을 거래량, 평균 스프레드, 주문장 거래량과 연결합니다.
이 관계를 사용해 단기 순간 변동성을 추정합니다.
저자들은 여러 시장과 자산군에서 유의한 위반 없이 관계를 시험했다고 보고합니다.
비교 결과 추정치는 하루 앞선 GARCH(1,1) 예측보다 실현 변동성을 더 잘 재현했습니다.
문서에는 일반화 가능성을 평가하는 데 필요한 공식과 검증 세부사항이 빠져 있습니다.

# An instantaneous market volatility estimation


# An instantaneous market volatility estimation









Working on different aspects of algorithmic trading we empirically discovered a new market invariant. It links together the volatility of the instrument with its traded volume, the average spread and the volume in the order book. The invariant has been tested on different markets and different asset classes. In all cases we did not find significant violation of the invariant. The formula for the invariant was used for the volatility estimation, which we called the instantaneous volatility. Quantitative comparison showed that it reproduces realised volatility better than one-day-ahead GARCH(1,1) prediction. Because of the short-term prediction nature, the instantaneous volatility could be used by algo developers, volatility traders and other market professionals.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

거래량과 주문장 데이터로 순간 변동성 추정

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