Использование подразумеваемой волатильности для настройки следования валютному тренду

Сводка

В документе представлена гибридная динамическая модель для изучения следования тренду на валютных рынках. Она генерирует символическую динамику на основе модели логнормальной диффузии срочной структуры подразумеваемой волатильности «при деньгах», используя информацию из деривативов для описания свойств доходности базового валютного курса. В качестве примера используется обменный курс JPY-USD и соответствующая подразумеваемая волатильность сроком на один месяц, три месяца, шесть месяцев и один год.

Согласно результатам, модуляция авторегрессионного следования тренду сигналами на основе деривативов существенно улучшает согласование модели с распределением интервалов между последовательными сменами знака валютного курса. Это результат согласования с распределением, а не свидетельство более высокой доходности торговли или снижения риска. В описании нет подробных правил модели, периода данных, метрик сравнения или проверки вне выборки, что ограничивает выводы о практических результатах.

Ключевые идеи

• Модель использует данные о срочной структуре подразумеваемой волатильности для моделирования динамики доходностей валют.
• К подразумеваемой волатильности «при деньгах» для нескольких сроков применяется логнормальная диффузия.
• Сигналы на основе деривативов используются для настройки авторегрессионного процесса следования тренду.
• Заявленное улучшение касается согласования модели с распределением интервалов между сменами знака курса, а не прибыльности торговли.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.