Quy đổi biến động từ lợi nhuận quan sát hằng ngày sang năm
Tóm tắt
Tài liệu làm rõ cách quy đổi sang năm mức biến động ước tính từ lợi nhuận cổ phiếu hằng ngày trong một cửa sổ cuốn chiếu. Theo giả định đã nêu rằng lợi nhuận độc lập và phân phối đồng nhất, với phương sai tỷ lệ thuận với thời gian trôi qua, độ lệch chuẩn của lợi nhuận ngày ước tính biến động ngày. Với 252 ngày giao dịch mỗi năm, hãy nhân ước tính ngày với căn bậc hai của 252 để quy đổi thành biến động năm. Số quan sát trong cửa sổ ước tính ảnh hưởng đến lượng dữ liệu dùng để ước tính, không ảnh hưởng đến hệ số quy đổi năm.
Phương án khác có vẻ hợp lý—nhân biến động sáu ngày với căn bậc hai của 252 chia cho sáu—được áp dụng khi đầu vào là biến động của lợi nhuận gộp trong sáu ngày. Điểm then chốt là xác định đơn vị thời gian mà lợi nhuận đo được đại diện trước khi quy đổi. Phần giải thích dựa trên các giả định đã nêu về phân phối lợi nhuận và tính độc lập; sự phụ thuộc, biến động thay đổi hoặc tần suất quan sát khác có thể khiến cách quy đổi đơn giản theo căn bậc hai thời gian không chính xác. Câu trả lời bàn về lợi nhuận hằng ngày, chứ không trình bày chi tiết các lựa chọn ước tính như độ lệch chuẩn mẫu hay tổng thể.
Ý chính
- Quy đổi năm phụ thuộc vào khoảng thời gian mà mỗi mức lợi nhuận đại diện, không phụ thuộc độ dài cửa sổ ước tính cuốn chiếu.
- Với biến động lợi nhuận ngày, hãy nhân với căn bậc hai của số ngày giao dịch trong năm.
- Khi đầu vào là biến động của lợi nhuận gộp nhiều ngày, hãy điều chỉnh theo căn bậc hai thời gian dựa trên khoảng thời gian đó.
- Lập luận quy đổi giả định lợi nhuận độc lập và phương sai tỷ lệ thuận với thời gian trôi qua.
- Trước khi quy đổi năm, hãy xác nhận đầu vào đo lợi nhuận ngày hay lợi nhuận nhiều ngày.
Thẻ
Toàn văn
# Annualized rolling volatility?
# Annualized rolling volatility?
I have 600 days of closing prices of a stock. I want to calculate the annualized volatility for 6 day window. How do i do that?
If I calculate the std dev of the first 6 days, i get, say 1%. This is the daily volatility of the first 6 days. To annualize it, should i just multiply 1% with sqrt(252)? Or, is this 1% the daily volatility of 6 days? In that case i should multiply with sqrt(252/6)? Is this number 1% the daily volatility for 1 day, or is it the dayily volatility for 6 days?
I dont get it, I am missing a parameter. The period should also be involved in the calculation, right?
So to annualize 6 day volatility, i multiply with sqrt(252/6)? And when do i multiply with sqrt(252)?
UPDATE1: Ami44 writes that the correct procedure to annualize a 6 day window, is to multiply with sqrt (252/6). See Converting 30day annualized vol to 2day annualized vol
UPDATE2: in the answer below, ForeignVolatility says that I should multiply with sqrt (252). This is contradictory to "UPDATE1" above. So I am confused. Should I multiply with sqrt (252) or sqrt(252/6)? And, if I have a 30 day window, should I still multiply with sqrt (252), or should I use sqrt(252/30)? Great confusion. Some say Ba, and other say Bu.
## Answer by foreignvol (score 4, accepted)
https://quant.stackexchange.com/a/70867
We work in annual units because $T=1$ means one year. This means that the time units must be converted to portions of a year. For example, in the case of daily observations, $\Delta t = 1 / 252$. Hence, in your example, we multiply by $\sqrt{252}$ because it's assumed that the variance is measured daily.
More generally, say you have $n$ returns observed with frequency $\Delta t$ arbitrary. Assume they are i.i.d. and follow a distribution $N(0,\sigma^2\Delta t)$. You then have $$ \mathbb E\left[\frac 1n \sum_{t=1}^n r_t^2\right] = \frac 1n \sum_{t=1}^n\mathbb E\left[r_t^2\right] = \frac 1n \sum_{t=1}^n\sigma^2\Delta t = \sigma^2\Delta t. $$ What you described, the sdt dev of the first 6 days, corresponds to the square-root to an estimation of the LHS with $n=6$. The value you're looking for is $\sigma^2$. Hence, you need to multiply by $1/\sqrt{\Delta t} = 1/(1/\sqrt{252}) = \sqrt{252}$.Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)
Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.