Dùng biến động hàm ý để điều chỉnh chiến lược theo xu hướng tiền tệ

Tóm tắt

Tài liệu trình bày mô hình động lực lai để nghiên cứu hành vi chạy theo xu hướng trên thị trường tiền tệ. Mô hình tạo động lực học ký hiệu từ mô hình khuếch tán log chuẩn của cấu trúc kỳ hạn biến động hàm ý tại mức giá thực hiện ngang giá, sử dụng thông tin từ các sản phẩm phái sinh để mô tả đặc tính của lợi suất tỷ giá cơ sở. Ứng dụng sử dụng tỷ giá JPY-USD cùng các mức biến động hàm ý kỳ hạn một tháng, ba tháng, sáu tháng và một năm.

Kết quả được báo cáo cho thấy điều chỉnh chiến lược chạy theo xu hướng tự hồi quy bằng tín hiệu dựa trên sản phẩm phái sinh cải thiện đáng kể mức độ phù hợp của mô hình với phân phối thời gian giữa các lần đổi dấu liên tiếp trong chuỗi tỷ giá. Đây là kết quả về độ phù hợp của phân phối, không phải bằng chứng về lợi suất giao dịch cao hơn hay rủi ro thấp hơn. Mô tả không nêu quy tắc chi tiết của mô hình, giai đoạn dữ liệu, chỉ số so sánh hay kiểm định ngoài mẫu, nên hạn chế kết luận về hiệu quả thực tế.

Ý chính

• Mô hình sử dụng dữ liệu cấu trúc kỳ hạn biến động hàm ý để cung cấp thông tin cho động lực lợi suất tiền tệ.
• Mô hình áp dụng khuếch tán log chuẩn cho biến động hàm ý tại mức giá thực hiện ngang giá ở nhiều kỳ hạn.
• Tín hiệu dựa trên sản phẩm phái sinh được dùng để điều chỉnh quá trình chạy theo xu hướng tự hồi quy.
• Mức cải thiện được báo cáo liên quan đến việc khớp khoảng thời gian giữa các lần đổi dấu lợi suất, chứ không phải khả năng sinh lời giao dịch.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

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.