내재변동성과 외환 추세추종

기사 arXiv papers · 저자: Ted Theodosopoulos et al.

요약

이 문서는 외환시장의 추세추종 거동을 연구하는 하이브리드 동역학 모형을 제시합니다. 등가격 내재변동성 기간 구조의 로그정규 확산 모형으로 기호 동역학을 생성하고, 파생상품 정보를 사용해 기초 환율 수익률의 특성을 나타냅니다. 적용 사례는 JPY-USD 환율과 이에 대응하는 1개월, 3개월, 6개월, 1년 내재변동성입니다.

보고된 결과에 따르면 파생상품 기반 신호로 자기회귀 추세추종을 조정하면 환율 시계열에서 연속된 부호 변화 사이 시간 분포에 대한 모형 적합도가 크게 개선됩니다. 이는 분포 적합 결과이지, 트레이딩 수익 증가나 위험 감소의 증거는 아닙니다. 설명에는 모형의 구체적 규칙, 데이터 기간, 비교 지표, 표본 외 검증이 없어 실용적 성과에 대한 결론은 제한됩니다.

핵심 아이디어

내재변동성 기간 구조 데이터를 외환 수익률 동학에 반영합니다.
여러 만기의 등가격 내재변동성에 로그정규 확산을 적용합니다.
파생상품 기반 신호로 자기회귀 추세추종 과정을 조정합니다.
보고된 개선은 수익 부호가 바뀌는 간격의 분포 적합도에 관한 것이며 트레이딩 수익성에 관한 것이 아닙니다.

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

내재변동성으로 외환 추세추종 조정하기

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