Vix 평균 회귀 전략

Vix 평균 회귀 전략
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왜 변동성은 되돌아 오는가?
우리 모두는 그것이 되돌리기를 의미한다는 것을 알고 있습니다. 문제는 그 이유입니다. 휘발성은 무엇을 의미합니까? 그것은 옵션 트레이더의 순환적인 행동인가? 계산 방법은? 왜?
변동성은 기본 보안이 0으로 떨어지지 않으면 되돌릴 수 있습니다.
보안에 근본적인 "가치"가있는 경우 가격은 해당 "가치"와 공동 통합됩니다. 변동성은 증권의 "가치"를 추적 할 때 그 가격의 불확실성입니다.
나는 무엇인가 놓쳤을지도 모른다. 그러나 질문은 "왜 휘발성은 되돌아 간다?"이었다. 표준 답변은 VIX (VIX에 대해 묻고 있다고 가정하고 있음)가 S & P의 역사적 변동성과 관련이 있다는 것입니다. 그 관계의 단순한 버전은 합리적인 R ^ 2를 제공한다 (그림 1 참조). 그것은 VIX를 S & amp; P "wiggliness"(S & amp; P의 일일 로그 차이의 30 일 표준 편차)와 연관 짓지 만, "흔들림"이 어느 정도 발생하는지 설명하지 않습니다. 이를 설명하기 위해 근본적인 기본 사항을 살펴보아야합니다.
아래의 그림 2는 S & amp; P 가격 (회색)과 근본적인 S & P 가격 (빨간색)을 보여줍니다. 두 라인 모두 왼손 스케일을 나타냅니다. 이 VALUE는 내 예상 수입 및 적절한 P / E 비율로 계산됩니다. 투자자가 S & P의 "가치"(돈을 생성하는 가치)에 대해 설정할 것이라고 생각합니다.
파란색 선은 VIX이며 오른쪽 눈금으로 읽습니다. 그래프의 오른쪽에 VIX 범위를 3 개의 영역으로 나눴습니다. 과거의 경험으로 볼 때, 20 이하의 VIX는 "걱정하지 말고, 행복하게"하는 시간 인 것 같습니다. 개인적으로, 그게 내가 가장 걱정할 때이지만, 시장은 걱정없는 상태 인 것 같아서, 나는 그걸로 태그를 달았습니다. 다음으로 VIX가 약 20에서 40 사이 인 경우 시장은 "긴장됨"상태에있는 것처럼 보입니다 (걱정하지 않아도되지만 당황하지는 않습니다). 40 세 이상의 VIX의 경우 '패닉'상태가 표시됩니다.
현재 28 세의 VIX는 우리를 "나는 긴장 돼있어"상태로 만듭니다.
VIX의 해피 / 신경 / 공황 상태가 S & P 가격 ( '흔들림'뿐만 아니라)의 수준과 일치해야합니까? 내가 "행복하다"면 나는 가격의 수준에 만족한다. 내가 "긴장"이라면 나는 가격의 수준에 대해 불안하지 않습니까? 내가 "Panicky"라면 Price Nose-Diving의 수준이 아닌가?
투자자로서 가격의 수준에 대해 "행복"할 수있는 유일한 방법은 가격이 S & amp; P의 VALUE에 대한 내 추정치 근처 또는 그보다 낮을 수있는 유일한 방법입니다. 그것은 1991 년에서 1997 년까지, 2003 년에서 2007 년까지 그리고 2010 년과 2011 년 중 일부에 걸쳐 일어났습니다.
투자자로서 가격이 VALUE에 비해 너무 높거나 외부 "일"이 진행되고있을 때 (예 : 유로 혼란) 가격의 수준에 대해 "신경질 적이"있습니다. 그것은 1990 년, 1997 년에서 2003 년, 2007 년, 2008 년, 2009 년, 2010 년 및 2011 년의 일부에서 발생했습니다.
그리고 위에서 언급했듯이, "공황"이 발생하면 시장은 모든 것을 판매하고 가격 수준의 코 - 다이브 (1998 년 LTCM / 러시아어 사건, 2001 년 9 월 11 일, 2002 년 7 월 및 9 월, 2008 년 9 월, 부채 - 혼란 2010 년 및 2011 년).
그래서, 위의 모든 것이 가설에 부합한다면, "왜 휘발성은 되돌아 오는가?" 대답 할 수 있습니다. 시장은 가지고 있고, 아마 "걱정 하지마, 행복하게"또는 "나는 걱정스러워"상태 (즉 극단적이지 않은 상태로 되돌아 감)로 대부분의 시간을 보내고 있습니다.
나는이 게시물의 맨 위에있는 세 문장의 대답이 많은 세부 사항을 빠뜨렸다는 것에 동의하지만, 같은 대답의 짧은 버전이다.
나는 늙고 건망증을 느껴야한다. 아래의 귀하의 의견에서, 나는 위의 것을 포함하는 것을 잊어 버렸습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
작은 인터넷 검색을 통해 더 많은 것을 찾을 수 있습니다.
위의 대답에서 나는 의도적으로 S & amp; P의 "가치"를 설정하는 것에 대한 내 기술에 들어 가지 않았습니다. 항상 가장 좋은 Modified Gordon Models, Modified Miller-Modigliani Models, Modified XXXX Models 또는 기타와 같은 논점을 시작합니다. 결론적으로, 어떤 평가 기법을 사용하든, 항상 변동성과 관련된 "주식 리스크 프리미엄"의 일부 형태를 발견하게됩니다. 그것은 단지 상식입니다. "신경질적인"또는 "행복한"을위한 "가격"이 있어야합니다.
일반적으로 발생하는 또 다른 문제는 내재 변동성과 내재 변동성을 함께 사용해야합니다. 내가 말할 수있는 전부는 주식 위험 프리미엄의 변동성 부분은 옵션 거래가 있기 오래 전에 존재했다는 것이다.
휘발성은 모순으로 증명할 수 없기 때문에 되돌릴 수 있습니다. 왜 그런지 직관적으로 이해할 수 있지만 증명에 더 가까운 것이 필요합니다.
변동성이 되돌릴 뜻이 아니라고 가정합니다. 시간 t에서 변동성의 무작위 요소가 그 수준에 미치는 영향은 $ \ sigma \ cdot \ sqrt $입니다.
임의의 큰 t (미래까지 충분히)에 대해, 최종 변동성은 시작점과 동일한 정도의 확률로 0에 접근 할 확률을 의미합니다. 이것은 당신이 그것을 충분히 오랫동안 진화 시킨다는 것을 의미합니다. 궁극적으로 임의적으로 커지거나 임의로 작아진다.
따라서 변동성은 되돌릴 수는 없습니다.
시장에 새로운 정보가 추가됨에 따라 되돌릴 수 있습니다.
아주 단순한 경우를 상상해보십시오 : 세계는 닭 발을 거래하는 두 명의 상인 만 있습니다. 트레이더 A와 B는 역사적으로 그 범위를 항상 일정하게 유지했기 때문에 피트 당 \ 10 - $ 11 정도의 가치가 있다고 생각합니다. 그래서 권은 낮습니다.
갑자기 GSK가 닭 다리에 암 발병이 있다고 발표했습니다. 상인 A는 쓸모가 없다고 생각하고 상인 B는 어떤 사람들은 상관하지 않는다고 생각하여 \ 5의 가치가 있다고 생각합니다. 그것은 $ 0 - \ $ 5 범위 (더 높은 권)에서 거래 될 것입니다. 진리가 천천히 펼쳐지면서, 그들의 의견은 수렴 할 것이다 (낮은 권).
그러나 이것이 합법적 일 때 용적을 줄일 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 그리고 시장은 일반적으로 위기 상황에서 용어 구조를 본다면 평균 회귀를 반영합니다. 정면의 몇 개월은 뒤쪽 달보다 입찰 방식이 높아지므로 매우 하강하는 용어 구조를 갖게됩니다.
이것은 당신이 i) 왜 변동성이 되돌아 오는 것을 의미하는지, 그리고 반대의 효과 ii) 왜 변동성이 클러스터링 / 지속성을 나타낼 지 설명해야하기 때문에 어려운 질문입니다. GARCH 모델은이 동작을 설명 할 수 있지만 설명하지는 않습니다.
우리는 두 현상을 모두 설명 할 수있는 투자자 행동 모델이 필요합니다. 나는 라마 연속이 그의 2005 년 논문에서 금융 시장의 변동성 클러스터링 : 경험적 사실과 에이전트 기반 모델에 강한 대답을했다고 생각한다.
많은 시장 미세 구조 모델, 특히 학습 또는 진화를 가진 모델은 가격 및 기타 총 물량이 무작위로 변동하지 않는 균형에 큰 시간 간격을두고 수렴합니다. 대조적으로, 현재 모델에서, 가격은 끝없이 변동하고 변동성은 평균 복귀 행위를 나타낸다. 우리가 "낮은 변동성"기간에 있다고 가정 해보십시오. 진폭 | rt | 반환 값은 작습니다. 따라서 임계 값을 업데이트하는 에이전트는 값을 작은 값으로 업데이트하고 뉴스 도착에 더 민감하게되어 과도한 초과 수요를 발생시켜 수익의 진폭을 증가시킵니다. 반대로, 변동성이 큰 기간에는 상담원이 임계 값을 높은 값으로 업데이트하고 들어오는 신호에 덜 반응하게됩니다. 따라서 투자자 관성의 증가는 수익률의 진폭을 감소시킵니다. 변동성의 평균 반향 시간은 요원이 현재 시장 조건으로 임계 값을 조정하는 데 걸리는 시간으로 여기에 해당되며, 이는 τc = 1 / q 차수입니다. 노이즈의 진폭이 작 으면 변동성은 시간이 지남에 따라 기하 급수적으로 감소하고 상승하는 "점프"를 통해 증가한다는 것을 알 수 있습니다. 이 행동은 실제로 Barndorff-Nielsen과 Shephard에 의해 도입 된 확률 론적 변동성 모델의 클래스와 유사하며 수익의 다양한 계량 경제 학적 특성을 성공적으로 설명하는 데 사용되었습니다.
나는 일종의 상식적인 답을 줄 것이다. 변동성은 근본적으로 변동의 범위를 측정하는 것이다. 항상 약간의 변동 (잡음), 평균 범위가 있지만, 사람들이 당황하고있을 때가 있습니다. 위험 회피 (하락하는 주식, 충돌, 높은 vola) 그리고 사람들이 특히 때가 있습니다. 평온한 (상승 주식, 낮은 vola).
그래서 우리의 세계가 어떻게, 그리고 일반적으로 시장을 움직이는 지 (공포, 욕심 -> 많은 심리학). 그리고 아니, 옵션 거래자에 대해서는 특별한 것이 없습니다.
그렇지 않다면 당신은 믿을 수 있습니까? 확실하게 우리는 낮은 변동성이 위쪽으로 되돌아 올 것이라고 기대하지 않을 것입니다. 따라서 변동성 스파이크가 왜 단기적인지에 대해 물어야합니다.
휘발성 스파이크는 종종 뉴스 (합병 발표, 파산 고지, 특허 거부 등) 또는 매크로 (이자율 변동, 상품 버블 붕괴 등)와 관련이 있습니다. 그 소식은 영원한 것이 아닙니다. 어떤 시점에서 먼지가 안정되고 세계는 계속 움직입니다.
관련 질문 : 왜 미디어 열풍이 끊어 질까요? 같은 대답.
평균이 되 돌리는 것은 변동성이 아니라 가격입니다! "평형"또는 "안정된 가격"(우리가 결코 그것을 관찰하지 못할지라도)으로부터의 편차를 측정하는 변동성 (시도).
그것은 정말로 상인의주기적인 행동은 아니지만, 미래의 가격 변동에 대한 인식에 따라 언제든지 어떤 선수가 변을 변경할 수있는 황소와 곰 사이의 줄다리기의 연속 게임으로 볼 수 있습니다.

CVR3 VIX 시장 타이밍.
목차.
CVR3 VIX 시장 타이밍.
CVR3은 CBOE 변동성 지수 ($ VIX)를 사용하여 S & P 500의 시간을 재는 단기 트레이딩 전략입니다. Larry Connors와 Dave Landry가 개발 한이 전략은 과도한 두려움이나 주식에 대한 탐욕을 신호하기 위해 과도하게 확장 된 VIX 수치를 찾습니다 시장. 과도한 두려움은이 평균 - 복귀 전략에서 구매 신호를 생성하는 데 사용되는 반면 과도한 탐욕은 판매 신호를 생성하는 데 사용됩니다.
VIX 정의.
CBOE 변동성 지수 ($ VIX)는 S & P 500에 대한 Put 및 통화 옵션의 바스켓에 대한 묵시적 변동성을 측정합니다. 구체적으로 VIX는 S & P 500의 예상 30 일 변동성을 측정하도록 설계되었습니다. 위험의 척도. 상대적으로 높은 변동성은 주식 시장에서 높은 리스크를 반영합니다. 상대적으로 낮은 변동성은 낮은 위험을 시사합니다.
VIX는 공포 지수라고도합니다. 두려움이 주식 시장을 강타 할 때 휘발성과 VIX 스파이크. 이로 인해 풋 옵션에 대한 묵시적인 변동성이 커지며 이로 인해 가격도 급등합니다. 자만은 공포의 반대입니다. VIX가 지나치게 낮은 수준에 도달하면 공포가 가라 앉고 상인이 만족스럽지 않은 것으로 간주되어 VIX가 더 낮아집니다.
신호 구매.
구매 신호에 대한 세 가지 규칙이 있으며이 세 가지 모두 CBOE 변동성 지수 ($ VIX)에 직접 관련됩니다. 이 기사에서는 첫 번째 문장의 규칙을 나열한 다음 SharpCharts를 기반으로 한 방법론을 제공합니다.
1. 일일 최저치는 10 일 이동 평균을 상회합니다. 즉, 막대 또는 촛대 전체가 10 일 이동 평균 이상이어야합니다.
2. 일일 마감은 10 일 이동 평균보다 적어도 10 % 이상 높습니다. PPO (Percent Price Oscillator)를 사용하여 규칙 2를 정의 할 수 있지만 이는 10 일 지수 이동 평균을 사용하는 것을 의미합니다. PPO (1,10,1)는 1 일 EMA (닫기)와 10 일 EMA 간의 백분율 차이를 보여줍니다. PPO가 10 이상인 경우 닫기가 10 일 EMA보다 최소 10 % 이상 높음을 나타냅니다.
3. 닫기가 열려 있습니다. 이 규칙은 Dave Landry의 수정 사항입니다. 그것은 단순히 촛대가 검은 색이거나 채워져 있어야 함을 의미합니다. 채워진 촛대는 닫기가 열린 것 아래에 있음을 나타냅니다. 흰색 또는 중공 촛대는 닫기가 열린 것 위에 있음을 나타냅니다.
구매 예.
위의 예는 주 창인 CBOE 변동성 지수 ($ VIX), 중간 창에는 백분율 가격 오실레이터 (1,10,1), 하위 창에는 S & amp; P 500을 보여줍니다. 같은 날에 세 가지 규칙을 모두 맞추는 것이 생각만큼 자주 일어나지는 않습니다. 녹색 화살표는 2011 년 7 월 말에서 9 월 말까지 4 가지 구매 신호를 강조 표시합니다. 차트리스트는 3 일 동안 3 가지 규칙을 모두 실행하여 규칙 "창"을 고려할 수 있습니다. 이렇게하면 신호 수가 증가합니다.
신호 판매.
1. VIX의 최고치는 10 일 이동 평균 미만입니다. 즉, 막대 또는 촛대 전체가 10 일 이동 평균 미만이어야합니다.
2. 일일 마감은 10 일 이동 평균보다 최소 10 % 낮습니다. 다시 한 번, 차트리스트는 이것을 측정하기 위해 Percent Price Oscillator (1,10,1)를 사용할 수 있습니다. -10 값은 10 일 EMA보다 10 % 가깝다는 것을 의미합니다.
3. 닫기가 열려 있습니다. Dave Landry의 수정본은 촛대가 흰색이거나 중공이어야 함을 의미합니다.
예제 판매.
아래의 예는 2011 년 하반기에 한 건의 매도 신호를 보여줍니다. PPO (1,10,1)는 몇 차례 -10 이하로 이동했으며 10 일 이동 평균보다 약간 낮은 흰색 촛대가 있었지만 세 가지 규칙 만 정렬되었습니다 일단. 규칙 창 (3 일)을 만들어 규칙을 완화하면 신호 빈도가 증가합니다.
정지 손실.
코너스 (Connors)와 랜드 리 (Landry)는 비교적 긴급 정지 손실을 제안했습니다. 긴 포지션에서는 VIX가 전일 및 10 일 이동 평균 (일중 기준) 이하로 움직일 때 정지 손실이 발생합니다. VIX가 이전 날짜와 10 일 이동 평균보다 높게 움직일 때 짧은 포지션이 종료됩니다. 또는 Connors와 Landry는 거래자가 2 ~ 4 일 이내에 퇴장 할 수 있다고 제안합니다. 이것은 시스템을 매우 단기적인 지향으로 만듭니다. 차트리스트는 파라볼 릭 SAR을 사용하여 S & amp; P 500에 직접 정지 손실을 적용하는 것도 고려할 수 있습니다.
이 기사는 즉시 단일 거래 전략을 홍보하기위한 것이 아닙니다. 대신 전문가가 개발 한 거래 전략을 보여주기 위해 고안되었습니다. 래리 코너스 (Larry Connors)와 데이비드 랜드 리 (David Landry)는 자신의 거래 선호도에 맞춰이 전략을 고안했습니다. Chartists는 방법론에서 배우고, 약간 비틀기를 적용하고 그들의 무역 작풍을 적응시키는 전략을 개발해야한다. CVR3 전략은 독점적으로 VIX를 사용합니다. 즉, 주요 지수를 거래하기위한 다른 전략을 보완하는 훌륭한 수단입니다. 예를 들어, 차트 작성자는 이동 평균과 PPO (Percent Price Oscillator)를 사용하여보다 중기 지향적 인 전략으로 전환 할 수 있습니다. 차트리스트는 주간 차트를 사용하여 대안을 볼 수도 있습니다.
또한 CBOE (Chicago Board Options Exchange)는 다양한 ETF 및 지수에 대한 변동성 지수를 계산합니다. 골드 SPDR, 미국 석유 기금, 유로화 신탁, Dow Industrials 및 Nasdaq 100이 포함됩니다. Chartists는 다우, 나스닥 100, 오일, 골드 및 유로에 대한 트레이딩 전략을 개발할 때이 지수를 사용할 수 있습니다.
결론.
CVR3 전략은 지나치게 확장 된 조건을 이용하는 고전적인 평균 회귀 전략입니다. VIX는 과도한 두려움과 자기 만족을 측정하는 데 사용됩니다. 지나치게 확장되면 가격이 다시 하락하면서 평균값으로의 복귀가 예상됩니다. VIX가 사용되는 유일한 지표이기 때문에 차트리스트는 S & P 500에 대한 가격 행동 및 지표를 분석해야합니다. 이는 결국 기본 보안입니다. CRV3 구매 신호는 S & P 500 차트의 강세 표시와 일치해야합니다. 마찬가지로 CVR3 매도 신호는 가격 차트의 약세 표시와 일치해야합니다. 이 기사는 거래 시스템 개발의 출발점으로 설계되었습니다. 이 아이디어를 사용하여 거래 스타일, 위험 보상 환경 및 개인 판단을 보완하십시오. PPO (1,10,1)와 S & amp; P 500의 VIX 차트는 여기를 클릭하십시오.
추가 연구.
CVR3 전략을 창안 한이 책은 더 많은 거래 전략을 설명하고 출구에 대한 장을 포함합니다. Connors는 그의 백 테스트의 세부 사항을 보여주고 거래 결과를 개선하기위한 지침을 제공합니다.

평균 회귀 변동성 전략.
변동성을 활용하는 방법 : 변동성 ETF 거래에 대한 세부적인 조사.
당신이 변동성 ETF를 거래함으로써 수익성있는 거래 전략을 설계 할 수 있는지 궁금해 한 적이 있습니까? 그래, 할 수있어. ETF는 장기 투자 기간에 비효율적 인 차량입니다. 그러나 단기 전략은 이러한 ETF를 거래하는 보람있는 방법으로 나타났습니다.
전략 설계로 옮기기 전에 백 테스팅을 위해 두 가지 변동성 ETF를 선택해야합니다. 우리는 VXX 및 XIV ETF로 전략을 백 테스팅 할 것입니다. 가장 널리 거래되는 ETF는 거래량이 적기 때문에 미끄러짐을 낮추고 신속한 주문 실행을 보장하기 때문입니다.
VXX와 자매 기금 VXZ는 미국의 변동성 거래에 사용할 수있는 최초의 ETN (Exchange Traded Notes)이었습니다. VXX의 이름 (Barclays Bank PLC iPath S & P 500 VIX 단기 선물 ETN)에 대해 잘 이해하려면 거래 방법, 가치의 성립 방법, Barclay가 수익을 창출하는 방법을 알아야합니다.
VXX는 시판 전 및 시판 후 기간을 포함하여 시장이 열려있을 때 언제든지 구입, 판매 또는 매도 할 수 있습니다. 일일 평균 거래량이 3 천 5 백만 주이므로 유동성이 뛰어나고 매수 / 매도 스프레드는 페니입니다.
VXX의 가치는 시장에 의해 결정되지만 만기 VIX 선물 계약에 가장 가까운 2 개의 가상 포트폴리오를 관리하는 지수 (S & P VIX 단기 선물 tm)의 현재 가치와 밀접하게 연관되어 있습니다. 매일 지수는 해당 포트폴리오에서 VIX 선물의 새로운 혼합을 지정합니다. 지수는 S & P 다우 존스 인덱스 (S & P Dow Jones Indices)에 의해 유지되고 인덱스를 완벽하게 추적하는 경우 15 초마다 "일중 지표 (intraday indicative)"값으로 공개되는 경우 VXX의 이론적 가치가 유지됩니다.
VXX의 거래 가치가 IV 가치에서 너무 많이 벗어나면 도매인이 "Authorized Participants"(AP)라고 불리는 시장에 개입하게됩니다. VXX가 인덱스 아래로 충분히 거래되고 있다면 VXX의 큰 블록을 구매하기 시작합니다. 이 블록은 가격을 상승시키는 경향이 있으며 위에 거래하는 경우 VXX를 줄입니다. 그리고 네, 이 AP들은 적십자가 아니며 수익을 통해 이러한 회복 적 기동을 교환합니다.
VIX 선물을 사용하면 여러 가지 문제가 발생합니다. 최악은 시간이 지남에 따라 끔찍한 가치 붕괴입니다. VXX가 VIX에 비하여 상대적으로 낮아지는 VIX 미래의 두 세트는 VXX의 가치를 평균 4 % (연간 30 %)의 비율로 끌어 내립니다. 이 끌기는 롤 또는 컨 탱고 손실이라고합니다. 또 다른 문제는 VXX가 추적하는 VIX 미래의 조합이 VIX 지수를 잘 따르지 않는다는 것입니다. 평균적으로 VXX는 VIX 인덱스만큼 55 % 만 이동합니다. 유능한 거래자가 시장에서 이익을 얻을 수있게 해주는 시장의 비효율적 인 이유 때문에이 사실을 두려워해서는 안됩니다. 오히려 마스터 요리사가 그의 미친 요리 기술을 과시하기를 기다리는 날고기로 보아라.
VXX의 Exchange Traded Note 구조는 Barclays가 주식 생성을 위해받는 현금으로 무엇을하고 있는지 지정할 필요가 없습니다. 이 메모는 Barclays의 대차 대조표에 선순위 채무로 담겨 있지만이 채무에 대한이자는 지불하지 않습니다. 그 대신 그들은 VXX 지수의 가치에 근거하여 AP가 0으로 향하는 지수를 근거로 주식을 회수 할 것을 약속한다. Barclays가 부채를 완전히 헤지하기를 원한다면 VIX 선물을 인덱스에 지정된 금액으로 보유 할 수 있지만 헤지를 달성하기위한 저렴한 방법 (예 : 스왑)이 있기 때문에 VIX 선물을 보유 할 수는 없습니다.
실제로 Barclays는 위험을 감수하고 VXX 포지션을 완전히 헤지하지 않을 가능성이 있습니다. ETF의 자금 흐름에 따르면 VXX의 순 유입액은 2009 년 창립 이래 5,900 억 달러였으며 현재 13 억 달러를 보유하고 있습니다. 따라서 투자자들이 47 억 달러를 잃어 버렸고 바클레이가 100 % 위험에 처한 경우 동등한 금액을 잃어 버렸습니다. 그들이 90 %의 말에서 헤지스를 쳤다면 투자자 수수료 외에 지난 4 년간 480,000,000 달러의 시원한 돈을 벌었을 것입니다. VXX에 대한 Barclay의 애정은 결국 이해할 수 있습니다.
VelocityShares 일일 역 VIX ST ETN (NASDAQ : XIV)은 VIX 선물의 일일 역행 성능을 벤치 마크로 추적합니다. 전월 VIX 선물 계약에서 포트폴리오의 약 75 %를 보유하고 있으며 다음달 VIX 선물 계약의 포트폴리오 중 25 %를 보유하고있다. 선물 포지션은 가중 평균 만기 1 개월입니다. 이 펀드는 2010 년에 거래를 시작했으며 Credit Suisse가 발행했습니다. 약 6 억 6000 만 달러의 AUM이있다.
XIV는 인덱스의 -1X 역 추적을 매일 시도한 다음 매일 끝날 때마다 투자를 재조정합니다. 일일 리셋 접근법을 비판하는 사람들은 XIV와 펀드가 변동성 하락으로 어려움을 겪을 수 있다고 정확하게 지적합니다. 지수가 다시 평균값으로 되돌아 간다면 XIV는 가치를 잃는 반면, 진정한 의미는 잃지 않을 것입니다. 일일 리셋 공사는 매일 투자가 끝날 때마다 투자를 재조정해야하며, 필요한 투자는 당일 투자율과 자산 보유액에 비례합니다. XIV는 현재 자산 6 억 6000 만 달러를 보유하고 있으며 XIV가 일일 10 % 하락할 경우 (일일 마이너스 움직임은 -24 %, 긍정적 인 움직임은 +18 %) Credit Suisse는 추가로 6,600 만 달러 (660 달러의 10 % 백만 달러)의 자본금. 다음 날 XIV가 10 % 하락하면 추가로 6 천만 달러를 투여해야합니다.
이 ETF의 운영 방식을 검토 한 후 전략 개발부터 시작할 수 있습니다. 우리는 XIV가 VIX 미래의 반대 이후 VXX ETF의 반대 방향으로 움직인다는 것을 압니다. 또한 VIX 색인을 완벽하게 추적하지 못합니다. 어느 것이 우리를 첫 번째 규칙으로 이끌어줍니다. & # 8211; n - 기간 룩백 기간에 기초하여 XIV와 VXX 사이의 확산을 구성한다. 스프레드는 과도한 경우 0에서 초과 구매의 경우 100 사이의 값을 제공합니다. 우리가 얻고 자하는 것은 우리가 페어 스프레드의 공동 통합 / 평균 복귀를 기반으로 한 거래를 수행 할 수있게 해주는 골치 거리입니다.
수식 : 우리는 VXX 지수의 가격을 XIV의 가격으로 나눕니다. 이 가격은 확산 관계를 제공하고 100을 곱해서 표준화하고 최적화 된 N 바 룩백 기간을 선택합니다.
엔트리 & amp; 나가기 규칙 : 긴 XIV / 짧은 VXX에서 확산시 100. 짧은 XIV / 긴 VXX 0으로 퍼지면.
VXX에 대한 최적화 된 거래 결과 :
최적화 된 매개 변수 : 기간 일일 막대, 되돌아보기 기간 n = 25, VXX 스프레드 비율이 60을 초과하면 VXX 스프레드 비율이 100 미만이 될 때 짧음, 거래 자본 : $ 10.000, 이익 목표 $ 500, 중단 손실 $ 500;
결과 : 몬테카를로 시뮬레이션이 100 번 성공한 후 전략은 평균적인 긍정적 인 결과를 얻었고 최악의 경우에는 17 번의 트레이드가 균등 한 시점에 도달했습니다.
XIV에 대한 최적화 된 거래 결과 :
최적화 된 매개 변수 : 기간 일일 막대, 되돌아보기 기간 n = 25, XIV 스프레드 비율이 100을 초과하면 XIV, 스프레드 비율이 60을 초과하면 XIV, 거래 자본 : $ 10.000, 이익 목표 $ 500, 중단 손실 $ 500;
결론 : 시스템에서 원래 사용하는 최적의 요인은 되돌아보기 기간이 다릅니다. 두 ETF가 VIX 지수를 추적하는 데 효율적이지 않다는 이유로 그 이유는 분명합니다. 테스트 결과를 더 잘 비교하기 위해 동일한 룩백 기간을 사용했습니다. 이 전략은 VIX 선물이 contango에있을 때 XIV / VXX를 구입하고 VIX 선물이 역방향에있을 때 VXX를 구매하는 것으로 이어집니다.
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우리는 당신에게 뭔가 흥미로운 것을 보여줄 것이며, 올바르게 행해지면 착취 될 수 있습니다. 우리는 불균형에 대해 이야기하고 있습니다. 기본적으로 모든 기간 및 모든 계약, 특히 변동성이 높고 장기간의 가격 방향 변화가 심한 계약으로이 작업을 수행 할 수 있습니다.
하루에 10 만 달러의 포트폴리오가 9 만 달러로 떨어지면 어떻게 느껴 집니까? 얼마나 열을 당신이 친구를 처리 할 수 ​​있습니까? 거래 시스템에서 적절한 위험 관리를 구현하는 방법에 대해 살펴 보겠습니다.
카우프만 (Kaufman)의 추세에 따른 추세는 추세의 방향에 따른 거래가 시장에 대한 보수적 인 접근이라고 말합니다. Kaufman의 Market Effective Model은 긴 트렌드가 가장 신뢰할 만하지만 변화하는 시장 상황에 대해서는 다소 느리게 반응합니다. 시장 효율 모델의 주된 논거는 적합한 추세를 따르기위한 적응 형 방법이 시장에 적용되어야한다는 것이다.
오늘날의 불확실한 시장에서 중요한 시장 움직임을 발견하고 큰 손실을 피하기 위해 스스로를 보호하고자하는 거래자는 스프레드 거래를 고려해야합니다. 스프레드는 가장 강력한 시장 지표 중 하나입니다. 두 가지 주요한 방법은 가격 프리미엄 구조와 스프레드의 강화 / 약화입니다.
한 가지는 거래의 성배라고 부르거나 적어도 돈 관리에 가깝다면 가능합니다. 어떤 사람들은 그것을 다변화라고 부르지 만 다른 사람들은 어렵게 벌어 들인 달러를 현명하게 투자하는 방법이라고 부릅니다. 간단히 말해서 돈 관리 란 특정 거래에 대해 돈을 얼마나 많이 투자해야 하는지를 알려주는 규칙 책입니다. 우리는이 게시물을 작성하여 돈 관리에 대한 전반적인 이해와이를 거래 전략에 사용하는 방법을 제공합니다.
볼륨은 브레이크 아웃을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 적절한 볼륨 거래 전략을 구현하는 방법에 대해 알아 보겠습니다. 무엇보다도 우리가 필요로하는 것은 현재의 볼륨 레벨이 시장 상황에 대해 우리에게 말하는 것을 더 잘 이해할 수있게 해주는 지표입니다. 이를 위해 우리는 시장의 현재 양과 지난 며칠 동안의 상대 가치를 비교하는 지표가 필요합니다.
비율은 옥수수 대두입니다. 비율이 3을 초과 할 때마다 농민들은 옥수수보다 대두 부셸마다 3 배 많은 돈을 얻습니다. 때로는 날씨 위험 및 공급 불균형으로 인해 비율이 급상승하는 경우도 있지만 보통 상태에서는 3을 넘지 않아야합니다.
그러한 시스템을 구축하는 첫 번째 단계는 복귀가 무엇을 의미하는지 정의하는 것입니다. 평균 회귀 시스템은 비정상적으로 높거나 낮은 시장을 찾고 있으며 결국 평균으로 돌아갈 것입니다. 우리는 평균과 큰 차이가있는 특정 시장을 바라 보는 시스템을 원합니다. 개방형 브레이크 아웃 시스템에 대한 우리의 이전 연구 결과에 따르면 오프닝 레인지 브레이크 아웃은 나머지 시간 동안의 트렌드를 약 30 %의 시간으로 정의합니다. 20 일 거래일 중 14 일 동안 가격 패턴이 다시 평균값으로 되돌아 가고 있음을 의미합니다.
D & # 038B 구독과 경제주기 사이의 직접적인 상관 관계로 인해 우리의 가정 뒤에는 논리가 있습니다. 우리가 Dun & Bradstreet의 주가를 사용하여 왜 주식 시장 사이클을 예측하는지 더 잘 이해하기 위해 Dun & Bradstreet의 실제 소개가 소개 될 것입니다.
월스트리트에 대항해 서기 위해 천재성 알고리즘 빌더에 대한 스릴있는 다큐멘터리. Haim Bodek 일명 Algo Arms Dealer. 하임 보덱 (Haim Bodek)은 증권 거래소가 고 빈도 거래자와 어떻게 작동하는지에 대해 확고히 외쳐 왔던 전 골드만 및 UBS 상인입니다. Bodek은 급속한 무역 회사들과 함께 일상적인 투자자들에게 불공평 한 우위를 안겨주었습니다.
이 연구의 목표는 오프닝 레인지 브레이크 아웃을 거래하는 데 사용할 수있는 다양한 설치 및 탈출 전략을 찾는 것입니다. 중요한 경제 뉴스가 오전 10시에 발표되는 경우가 훨씬 더 많습니다. 일부 애널리스트들은 심지어 거래가 시작된 지 30 분 이내에 하루의 최고 또는 최저 시간의 약 35 %를 차지한다고 주장하며, 나머지 하루 동안의 추세의 방향을 정의합니다. 이 주장이 사실인지 우리의 분석은 보여줄 것입니다.
거래에 관해서는 시장 참여자가 논리적 인 것으로 가정하여 시장에서의 대부분의 행동을 설명 할 수 있다는 공통적 인 믿음이 있습니다. 거래 결정. 실제로 우리는 그것을 쉽게 알지 못합니다. 그러나 매년 반복되기 때문에 예측 가능한 시장 움직임이 있습니다. 이러한 패턴은 시장 거래자 자신의 집단 행동에 의해 만들어지며 시장을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
대부분의 사람들은 언제든지 끝없는 문서를 읽을 수는 없지만, 장황한 8-K SEC 서류는 심각한 투자자에게 필요합니다. 우리는이 주제를 밝히고 연구 속도를 상당히 향상시킬 수있는 방법에 대한 예를 보여줍니다.
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전략을 실행하기 위해 어떤 소프트웨어를 사용 했습니까?
우리의 많은 분석은 R. Machine Learning in R. 에서 수행됩니다.
최적화 된 전환 확인 기간이 얼마나 강력한 지 살펴 보았습니까? 감사.
25에서 30까지의 값은 알파로부터의 급격한 편차없이 일관된 결과를 보여줍니다. 단순성을 위해 중단 손실 및 수익 목표를 제외한 모든 매개 변수를 최적화했습니다.
수식 과정에 좀 더 들어가실 수 있을까요? VXX / XIV를 100으로 곱하면 정규화됩니다. 또한 룩백 기간을 어떻게 구현합니까?
100 * ((VXX의 닫기 / XIV & # 8221; 최저) ((VIX의 닫기 / 닫기의 & # 8221; (가장 가까운 (VIX의 닫기 / XIV의 닫기), n) & # 8211; 가장 낮은 ((클로즈 오브 & # 8221; XIV & # 8221; 8220, VIX & XIV & # 8221; 닫기), n)) 또한 100 * (VXX 닫기 / SP200 & # 8221 닫기 ; (가장 높음 ((VIX의 닫기; & # 8220; / Close of & # 8220; SP500 & # 8221;), n) & # 8211; 최저 ((VIX 닫기 / SP500 & # 8221; 모델에 가장 잘 맞는 분모. 열거 자의 변수는 거래하고자하는 변수입니다.
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변동성 평균 반전?
답은 예, 변동성은 그 평균으로 되돌아갑니다. 실현 및 내재 변동성 모두에 대해 사실이며, 이는 밀접한 관련이 있습니다.
그럼에도 불구하고 변동성이 반드시 모든 시간 범위에서 되돌아 오는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 가장 잘 알려진 변동성 지수 인 VIX 지수에서 설명 할 것입니다. 그것의 공식 이름은 CBOE 변동성 지수이며 S & P500 옵션의 묵시적 변동성을 30 일간 측정합니다. 특정 시간대의 다른 자산의 변동성은 약간의 차이가있을 수 있지만 대부분의 위험 자산 (특히 주식 및 대부분의 원자재)의 차이는 크지 않습니다.
변동성 추세 / 다양한 시간 범위에 걸친 평균 반전.
일반적으로 변동성 (이 경우 VIX 지수)은 다음과 같습니다.
트렌드 (그리고 종종 꽤 좋은) 일중 평균 매일 또는 일주일 평균 반전 시장 충돌에 대한 크고 빠른 급증, 점진적 감소로의 복귀 매우 장기간 (여러 해 동안) 동일한 범위에 머무르다,
아래에서는 VIX의 차트에서 서로 다른 시간대에 걸친 변동성의 전형적인 동작을 보여줍니다.
Intraday : Trending.
변동성은 보통 적어도 며칠간은 꽤 잘 보입니다. 위에서 4 일 (2013 년 1 월 7-10 일) 동안 VIX (CBOE 변동성 지수) 차트를 볼 수 있습니다. 각 막대는 5 분을 나타냅니다.
중기 : 평균 반전.
중기 변동성은 보통 반전을 의미합니다. 때로는 평균 회귀가 하루에 일어난다. 일일 변동성 변동은 다음날 하락 움직임에 의해 상쇄된다. 때로는 파도가 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다. VIX가 일주일에 한 방향으로 기울어 진 후 다시 돌아옵니다. 위의 차트는 2012 년 하반기 VIX (매일 바)입니다.
장기 : 평균 반전, 하지만 아주 구체적인.
매우 오랜 기간 (5 년 이상) 동안 VIX는 동일한 영역에 머물러 있으며, 장기간 최소값은 10 미만이며 대부분의 시간은 10에서 30 사이입니다. 장기적인 변동성의 특징은 때로는 매우 빠르게 상승하여 (주식 시장이 붕괴 될 때), 다시 점차 뒤로 돌아 간다. 위의 VIX 차트 (2008-2012, 주별 바)에서 2008 년 9 월 ~ 10 월 (Lehman 이후), 2010 년 5 월 (Flash Crash) 및 2011 년 8 월 (유럽의 국채 위기)에서 이러한 스파이크를 볼 수 있습니다.
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