퀀트 트레이딩 지표

퀀트 거래자는 알고리즘에 상대적 강도 지수 (RSI)를 어떻게 구축합니까?

다른 양적 거래자들은 알고리즘에 상대 강도 지수 (RSI)를 구축하기 위해 여러 가지 방법을 사용합니다. 2015 년 현재 양적 거래자가 사용하는 세 가지 인기있는 자동 거래 플랫폼은 TradeStation, NinjaTrader 및 MetaTrader입니다. 이 시스템들은 각각 다른 프로그래밍 언어를 사용하여 서로 다른 조건이 충족 될 때 구매 및 판매 전략을 프로그래밍 할 수 있도록합니다. 각 시스템은 또한 전략을 구성하는 코드 작성을 단순화하는 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

각각의 자동화 된 트레이딩 플랫폼은 RSI를 포함하여 미리 코딩 된 지표를 제공하며, 이는 트레이더가 자체 전략에 통합 할 수 있습니다. 개별 회사는 다양한 자동 거래 플랫폼과 호환되는 판매 지표 및 전략을 생산합니다.

일부 양적 거래자는 RSI 수치가 20 이하로 하락할 때 유가 증권을 매수하는 전략을 쓸 수 있습니다. 일부는 RSI 수치가 과매 매도로 간주되는 80 이상으로 상승 할 경우 유가 증권을 판매하는 전략을 작성할 수 있습니다. 다른 사람들은 RSI를 다른 방식으로 통합하는 전략을 쓰는 경우가 있습니다. 예를 들어, 더 낮은 Bollinger Band 아래에서 휴식을 취하는 것과 같은 다른 기술적 조건이 충족 될 때 RSI 수치가 특정 범위에 있어야합니다. 또 다른 사람들은 RSI가 다른 조건을 충족하는지 여부에 따라 유가 증권을 구매하는 전략을 작성할 수 있습니다. 일부는 전통적인 RSI 신호를 퇴색시키고 심지어 RSI가 80을 넘을 때 구매하거나 20보다 아래로 움직일 때 판매함으로써 단기 성과 모멘텀을 얻으려고합니다.

양적 거래자들은 자신들이 처분 할 수있는 많은 수의 지표를 가지고있어 전략에 통합 할 수 있습니다. 주요 자동 거래 플랫폼의 핵심 설계 요소는 지표가 전략과 매우 유사한 방식으로 코딩된다는 것입니다. 대부분의 양적 거래자들은 나중에 전략에 포함시킬 수있는 새로운 지표를 정기적으로 만들고 테스트합니다.

무역 시스템.

무역 시스템.

RQ에서 우리는 양적 및 알고리즘 거래 시스템의 개발, 구현 및 모니터링에 중점을 둡니다. 전자 금융 시장에서 "퀀트 (quant)"및 "알 고 (algo)"거래는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 거래 전략을 체계적으로 적용하는 것으로 정의됩니다. 우리의 모델은 포괄적이고 엄격한 연구를 활용하여 상인, 전략가 및 프로그래머로 구성된 시장 전문가의 직원에 의해 개발됩니다. RQ의 접근 방식은 인간의 실수에 영향을 미치는 다른 요소 이외에 감정, 무관심, 열정, 욕심 및 / 또는 공포에 의해 유도 된 거래 결정을 제거하거나 완화하는 것입니다. 거래 시스템을 평가하려면 전략과 리스크 관리를 이해해야합니다. 또한 개발자에 관해 가능한 한 많이 배워야합니다. RQ에서 우리는 일대일로 우리를 알기를 진심으로 환영하며 격려합니다.

RQ iNewton.

다수 시장 동력의 맞은 편에 무역 자동화.

RQ iNewton은 현재까지 가장 최신의 자동 거래 시스템입니다. 양적 모델은 스윙 거래뿐만 아니라 당일 거래를 위해 설계되었습니다. 특징에는 intermarket 상관 분석, 세 모션 필터 및 다중 출구 전략이 포함됩니다. 엔트리는 강세 탈출과 가격 행동의 약세를 기반으로합니다. 여러 출구 전략을 통해 거래자는 단기간의 이익을 얻거나 추세를 유지할 수 있습니다. 자금 관리 기능에는 주식 실행 및 인하에 대한 주식 거래 중지가 포함됩니다. 차트에있는 여러 개의 작업 버튼을 사용하여 무역 자동화, 상호 간 상관 관계, 모션, 단편 전용, 단락 전용 및 구매 및 판매 버튼을 비롯하여 무역 자동화를 신속하게 활성화 또는 비활성화 할 수 있습니다.

RQ 아인슈타인 III.

다양한 자산 클래스에 걸친 고성능 트레이딩 전략.

RQ Einstein III는 단기 투자 기회의 착취와 같은 특정 과제를 위해 고안된 양적 자동화 모델입니다. 전략의 핵심에는 시장의 잠재적 핵심 가격 수준을 예측하고 검색 할 수 있도록 설계된 미래 지향적 인 알고리즘을 갖춘 RQ 독점 코드가 있습니다. 초점은 이러한 위험 수준에서 변동성과 관련된 기회주의 기회를 창출합니다. 따라서 알파 모델이므로 여러 자산 클래스에 적용 할 때 가장 효과적입니다.

무역 지표.

제도적 거래 활동에 초점을 맞춘 양적 모델.

RQ Tech의 여러 기능은 시장이 혼란에 빠졌을 때 적극적인 거래자가 명확성을 확보 할 수 있도록 설계되었습니다. DMS의 독점적 인 동적 시장 심리 지표는 리스크 온 및 리스크 오프 상관 관계를 실시간으로 정량적으로 식별합니다. 익스트림 (Nextreme) 속도 표시기는 시장 모멘텀이 발전하고있는 곳을 파악하여 공격적인 가격 행동을 취하는 시장을 선택하는 데 도움이됩니다. 캐리 트레이드 및 FX 플로우 지표는 또한 기관 회전 흐름을 파악하는 데 유용합니다.

Over Over 및 Retracement Markers 이상 구입.

RQ OBOS-R 마커는 단기간의 과다 매입 또는 과다 매도 상태와 최근 가격 행동으로 인한 잠재적 인 수익률을 나타냅니다. 과도하게 구입 한 마커는 가격 막대 위에 노란색으로 표시됩니다. 판매되지 않은 마커는 가격 표시 줄 아래에 노란색으로 표시됩니다. Retracement 마커는 빨간색으로 표시되며, 최근 집회에서는 막대 위에 표시되고 최근 판매가 끝나면 막대 아래에서 녹색으로 표시됩니다.

임의의 거래자를 돕기 위해 만들어진 체계적인 접근법.

포괄적 인 지표 패키지 인 GnosTICK는 위험을 통제하면서 시장에서 이익을 얻는 혁신적인 방법을 거래자에게 제공 할 수 있도록 설계되었습니다. 개념, 방법 및 도구는 이해하기 쉬운 단계별 형식으로 요약되어 있습니다. GnosTICK의 시장 거래 방법론은 확률에 기반을두고 있으며, 객관적인 점은 승률을 유지하는 것입니다. 정확한 논리는 GnosTICK 알고리즘을 구동하는 지식과 절차를 이해하는 데 필요한 모든 필수 규칙으로 나타납니다.

자동 거래 실행.

Advanz Auto4X.

거래 실행 자동화.

Advanz Auto4X ™ 플랫폼은 TradeStation® 전략 신호를 가져 와서 여러 개의 지주 회사에 실행을 자동화합니다. 복잡한 기관 거래 부서의 요구를 충족시키기 위해 강력하고 유연하며 정확하도록 설계되었습니다. 그것은 또한 개인 상인을 위해 간단하고 효율적으로 설계되었습니다. Advanz Auto4X ™는 거래에 사용할 수있는 Forex 교차의 일부 또는 전체에 대해 여러 가지 시간 프레임에서 작업하는 여러 가지 전략 실행을 지원합니다. 연결성 : Currenex (CMS, PFG, Marex, London Capital, GFT, FCStone, ADM, Baxter FX, FXDD, Man Financial, ODL, NewEdge, BGC / Cantor 등) Oanda, Lava, Hotspot, FXAll, CAX , FIXI, DBFX, FXInside (Integral), MB 트레이딩, 인터랙티브 브로커, GAIN, Forex 및 FXCM.

Advanz Auto Route.

무역 집행의 질을 향상시킵니다.

오늘날의 시장에서 최고 품질의 실행은 최고의 시스템 성능에 필요한 최첨단 일 수 있습니다. 스마트 주문 라우팅 기능이있는 Advanz Auto4X는 고주파, 헤지 (hedging), 이벤트 주도 (event-driven) 및 기회 주의적 거래와 같은 특정 요구에 맞는 맞춤식 전략을 제공합니다. 여러 청산 회사에서 여러 전략을 설정할 수 있습니다. 최적의 매수를 얻기 위해 거래 신호를 여러 청산 회사의 최적의 매수 / 제안 가격에 전달할 수 있습니다.

내부자를 만나십시오. RQ 팀은 복잡하고 다양한 아이디어를 작업 거래 및 투자 전략 및 시스템에 병합하여 수년간 함께 작업 해 왔습니다.

효과적인 트레이딩 인디케이터 사용.

많은 투자자들과 활발한 거래자들은 기술 거래 지표를 사용하여 높은 확률의 거래 진입 점과 종점을 식별합니다. 대부분의 거래 플랫폼에서 수백 가지 지표를 사용할 수 있으므로 너무 많은 지표를 사용하거나 비효율적으로 사용하기 쉽습니다. 이 기사에서는 여러 지표를 선택하는 방법, 정보 과부하를 피하는 방법 및 지표를 최적화하여 이러한 기술적 분석 도구를 가장 효과적으로 활용하는 방법에 대해 설명합니다.

다중 지표 사용.

기술 지표는 거래 수단의 과거 및 현재 가격 및 / 또는 거래량을 바탕으로 한 수학적 계산입니다. 기술 분석가는이 정보를 사용하여 과거 실적을 평가하고 미래 가격을 예측합니다. 지표는 특정 매수 및 매도 신호를 제공하지 않습니다. 상인은 자신의 고유 한 거래 스타일에 부합하는 거래 진입 점 및 종료점을 결정하기 위해 신호를 해석해야합니다. 추세, 운동량, 변동성 및 부피를 해석하는 지표를 포함하여 다양한 유형의 지표가 존재합니다. 관련 독서는 기술 분석의 개척자를 참조하십시오.

"Multicollinearity"는 동일한 정보의 다중 계산을 나타내는 통계 용어입니다. 이는 동일한 유형의 지표가 하나의 차트에 적용될 때 발생하는 기술 분석의 일반적인 문제입니다. 결과는 오도 된 수있는 중복 신호를 만듭니다. 일부 거래자는 의도적으로 동일한 유형의 여러 지표를 적용하여 예상 가격 변동에 대한 확인을 기대합니다. 그러나 실제로는 다중 공선 성이 다른 변수를 덜 중요하게 여겨 시장 상황을 정확하게 평가하기 어려울 수 있습니다.

다중 선선도와 관련된 문제를 피하기 위해 거래자는 중복 결과를 제공하지 않고 서로 잘 작동하거나 보완하는 지표를 선택해야합니다. 다양한 유형의 지표를 차트에 적용하여이를 달성 할 수 있습니다. 상인은 한 운동량과 하나의 추세 지표를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 스토캐스틱 오실레이터 (운동량 표시기) 및 평균 방향 지수 (ADX, 추세 지표)가 있습니다. 그림 1은이 두 지표가 적용된 차트를 보여줍니다. 표시기가 다른 정보를 제공하는 방법에 유의하십시오. 각각은 시장 조건에 대한 다른 해석을 제공하기 때문에 다른 하나를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. (스토캐스틱 오실레이터 관련 관련 정보는 Stochastics : 정확한 구매 및 판매 지표를 참조하십시오.)

트레이딩 차트를 깨끗하게 유지하십시오.

상인의 차트 플랫폼은 시장에 대한 포털이기 때문에 차트가 상인의 시장 분석을 향상시키고 방해하지 않는 것이 중요합니다. 읽기 쉬운 차트와 작업 공간 (차트, 뉴스 피드, 주문 입력 창 등 전체 화면)은 상인의 ​​상황 인식을 향상시켜 상인이 시장 활동을 신속하게 해독하고 대응할 수있게합니다. 대부분의 거래 플랫폼은 배경색, 이동 평균의 스타일과 색상, 차트에 나타나는 단어의 크기, 색상 및 글꼴에 이르기까지 차트 색상 및 디자인과 관련하여 상당한 수준의 사용자 정의가 가능합니다. 깨끗하고 시각적으로 매력적인 차트 및 작업 공간을 설정하면 거래자가 지표를 효과적으로 사용할 수 있습니다.

오늘날의 많은 거래자는 여러 차트를 표시하고 주문 입력 창을 표시하기 위해 여러 모니터를 사용합니다. 6 개의 모니터가 사용 되더라도, 기술적 인 지표에 스크린 공간의 모든 1 인치를 할당하는 것은 녹색 표시등으로 간주되어서는 안됩니다. 정보 과부하는 상인이 많은 양의 데이터를 해석하려고 할 때 발생합니다. 모든 데이터가 본질적으로 손실됩니다. 어떤 사람들은 이것을 분석 마비라고 부릅니다. 너무 많은 정보가 제시되면 상인은 대응할 수 없게 될 것입니다.

정보 과부하를 피하는 한 가지 방법은 작업 공간에서 불필요한 지표를 제거하는 것입니다. 만약 당신이 그것을 사용하지 않으면, 그것을 잃어 버려라. - 이것은 혼란을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 거래자는 차트를 검토하여 다중 공선 성이 걸리지 않았 음을 확인할 수도 있습니다. 동일한 유형의 여러 지표가 동일한 차트에있는 경우 하나 이상의 지표를 제거 할 수 있습니다. (관련 독서는 시장 심리학이 기술 지표를 어떻게 주도 하는지를보십시오.)

관련 분석 도구 만 사용하는 잘 구성된 작업 영역을 만드는 것은 한 프로세스입니다. 거래자가 사용하는 기술 지표는 시장 상황, 고용 전략 및 거래 스타일에 따라 수시로 변경 될 수 있습니다.

차트는 사용자 친화적 인 방식으로 설정되면 저장 될 수 있습니다. 거래 플랫폼이 닫히고 다시 열릴 때마다 차트를 다시 포맷 할 필요는 없습니다 (거래 플랫폼의 도움말 섹션에서 지시 사항 참조). 작업 공간의 색 구성표와 레이아웃을 방해하지 않으면 서 기술적 기호와 함께 거래 기호를 변경할 수 있습니다.

그림 2는 잘 정리 된 작업 공간을 보여줍니다. 읽기 쉬운 도표 및 작업 공간을 작성하기위한 고려 사항은 다음과 같습니다.

색상. 색상은 쉽게 볼 수 있어야하고 모든 데이터를 쉽게 볼 수 있도록 많은 대비를 제공해야합니다. 또한 주문 입력 차트 (거래 입력 및 종료에 사용되는 차트)에 한 가지 배경색을 사용할 수 있으며 같은 기호의 다른 모든 차트에 다른 배경색을 사용할 수 있습니다. 둘 이상의 심볼이 거래되는 경우 각 심볼에 다른 배경색을 사용하여 데이터를 쉽게 분리 할 수 ​​있습니다. 레이아웃. 하나 이상의 모니터가 있으면 사용하기 쉬운 작업 공간을 만드는 데 도움이됩니다. 하나의 모니터는 주문 입력 용이며 다른 모니터는 가격 차트 용으로 사용될 수 있습니다. 동일한 표시기가 둘 이상의 차트에서 사용되는 경우 동일한 색상을 사용하여 각 차트의 동일한 위치에 같은 표시기를 배치하는 것이 좋습니다. 이를 통해 별도의 차트에서 시장 활동을 쉽게 찾고 해석 할 수 있습니다. 크기 조정 및 글꼴. 굵고 선명한 글꼴을 통해 거래자는 숫자와 단어를 더 쉽게 읽을 수 있습니다. 색상 및 레이아웃과 마찬가지로 글꼴 스타일이 선호되며 거래자는 다양한 스타일과 크기로 실험 해 가장 시각적으로 즐거운 결과를 만들어냅니다. 편안한 레터링이 발견되면 연속성을 제공하기 위해 모든 차트에서 동일한 스타일과 크기 글꼴을 사용할 수 있습니다.

어떤 기술 지표를 사용할지 결정하고 지표를 가장 잘 활용하는 방법을 결정하는 것은 각 상인에게 달려 있습니다. 이동 평균 및 발진기와 같은 가장 일반적으로 사용 가능한 표시기는 입력 값, 즉 표시기의 동작을 수정하는 사용자 정의 변수를 변경하여 사용자 정의 요소를 허용합니다. 예측 기간 (look-back period)이나 계산에 사용 된 가격 데이터의 유형과 같은 변수를 변경하여 다양한 지표를 제공하고 다양한 시장 조건을 지적 할 수 있습니다.

그림 3은 지표의 행동을 변경하기 위해 조정할 수있는 입력 변수 유형의 예를 보여줍니다. (이동 평균에 관한 관련 읽기는 이동 평균의 함정 7 개를 참조하십시오.)

오늘날의 선진 거래 플랫폼 중 많은 곳에서 거래자가 최적의 성과를 가져 오는 입력을 결정하기 위해 최적화 연구를 수행 할 수 있습니다. 거래자는 예를 들어 이동 평균 길이와 같은 특정 입력에 대한 범위를 입력 할 수 있으며 플랫폼은 계산을 수행하여 가장 유리한 결과를 생성하는 입력을 찾습니다. 다 변수 최적화는 두 개 이상의 입력을 동시에 분석하여 최상의 결과를 유도하는 변수의 조합을 확립합니다. 최적화는 무역 진입, 퇴출 및 금전 관리 규정을 정의하는 객관적인 전략을 개발하는 중요한 단계입니다.

최적화 연구는 가장 수익성있는 투입물을 파악하는 데 도움이 될 수 있지만 과도한 최적화는 이론적 인 결과가 환상적으로 보이는 상황을 만들 수 있지만 시스템은 일정한 역사적 데이터 세트에서만 잘 수행되도록 조정되어 실시간 거래 결과가 어려워 질 것입니다. 이 기사의 범위를 벗어나지 만 최적화 연구를 수행하는 거래자는 전체 전략 개발 프로세스의 일부로 올바른 백 테스팅 및 포워드 테스팅 기술을 이해하고 활용함으로써 과도한 최적화를 피하도록주의해야합니다.

기술 분석은 확실성보다는 확률을 다루는 것이 중요합니다. 시장의 움직임을 100 % 정확하게 예측할 지표는 없습니다. 지나치게 많은 지표 또는 지표의 부정확 한 사용은 시장에 대한 상인의 시각을 흐리게 할 수 있지만 기술 지표를 신중하고 효과적으로 사용하는 상인은 시장에서의 성공 확률을 높이기 위해 확률이 높은 거래 설정을보다 정확하게 지적 할 수 있습니다. (관련 독서는 시장 심리학이 기술 지표를 어떻게 주도 하는지를보십시오.)

양적 거래.

양적 투자 및 거래 아이디어, 연구 및 분석.

2011 년 12 월 27 일 화요일.

위험 지표.

T는 여기에서 선택할 수있는 몇 가지 위험 지표 이상입니다. VIX 및 TED 외에도 VSTOXX (EURO STOXX 50 변동성), VXY (JPMorgan G7 변동성 지수), EM-VXY (JPMorgan Emerging Market Volatility Index), ETF의 ONN 및 OFF, 그리고 아마도 더 많은 나는 아직 소식이 없다.

여러 복잡한 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 "체제 전환"모델을 고안하여 시장이 특정 모델 또는 매개 변수 세트를 선호하는 특정 "체제"에 있는지 여부를 결정할 수 있는지에 대한 많은 학술 연구가 수행되었습니다. 그리고 종종 이러한 체제 전환 모델은 역사적인 가격대에서 복잡한 패턴 세트의 인식에 의존합니다. 죄송 합니다만, 이러한 복합 레짐 전환 모델에서 실제와 다른 샘플 예측 능력을 발견하지 못했습니다. 반면에, 제 연구에 따르면 앞서 말한 간단한 위험 지표 중 일부는 실제로 일부 거래 모델이 절벽에서 떨어지는 것을 방지합니다.

그러나이 지표 중 어느 모델에 적용 할 수 있습니까? 이것은 그렇게 명백하지 않습니다. 예를 들어, EM-VXY가 신흥 시장 통화와 관련된 Forex 거래 모델의 이상적인 선행 지표가 될 것이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 이는 현재의 (따라서 쓸모없는) 지표 일뿐입니다. 또 다른 예로, 2008 년 금융 위기 때 VIX가 주식 거래 모델의 쓸모없는 동시 지표라고 여겨지지만 이상하게도 FX 모델의 선행 지수라고 할 수 있습니다. 반대로 TED는 2008 년에 300 bps 이상으로 모든 사람들이 사로 잡혀 있었지만 이번에는 100 bps를 넘지 않았습니다. 따라서 실제적인 엄격한 테스트 만이 여기서 우리를 안내 할 수 있습니다.

어떤 위험 지표를 사용합니까? 그리고 당신은 정말로 그들의 효능을 역행 시켰는가? 귀하의 의견은 여기에서 매우 환영 할 것입니다.

19 개의 코멘트 :

죄송합니다. 마지막 문장은 다음과 같습니다.

이것은 매우 흥미로운 게시물, 공유 주셔서 감사합니다.

좋은 블로그와 게시물! 윌리엄스 픽스 픽스 (Williams VIX Fix) 그것은 의문의 여지가 있습니까?

SPX가 CADCHF의 선도적 인 지표라는 점을 믿습니다. 그러나 CAD 또는 CHF를 이끌어 가고 있는지 확실하지 않습니다. 나는 당신이 USDCAD와 CHFUSD에 대해 그것을 개별적으로 테스트하여 분별할 수 있다고 생각합니다. 그러나 당신이이 전략을 더 잘 만들어 내야한다는 것을 확신하지 못합니다.

선도 상관 관계를 테스트하는 일반적인 방법은 한 가격 계열의 수익률과 다른 가격 계열의 지연된 수익률 간의 상관 관계를 테스트하는 것입니다.

귀하의 게시물에 대한 링크를 가져 주셔서 감사합니다. 하지만 게시물의 결론은 분명합니다. 가격대가 고정되어 있다고 가정하면 (물론 고정 된 표준 편차를 사용하는 경우) 물론 평균 전환 전략이 수익이 발생할 것입니다.

Williams VIX Fix는 VIX의 흥미로운 대체품처럼 보입니다. 나는 기사에서 클레임을 뒷받침하는지 몇 가지 조사를 할 것입니다.

아이디어를 가져 주셔서 감사합니다!

발틱 건조 지수는화물의 비용을 측정합니다. 위험에 대한 대변자는 아니지만 시장의 개선이 거래 또는 회계 트릭의 증가로 인한 것인지 여부를 판단하는 데 유용합니다.

2011 년 8 월에 시작된 위기의 형태는 VIX의 2 년 차트에서 가장 쉽게 볼 수 있습니다. VIX가 8 월까지 약 1 년 동안 30 미만이었던 것을 볼 수 있습니다. 이 변동성의 초기 원인은 미국 연방 부채의 S & P 급락이지만, 투자자는 유럽의 국채 부채에 대해 훨씬 더 우려하게되었습니다. 이 변동성과 뉴스 주도의 환경은 많은 헤지 펀드 성과에있어 최악의시기로 이어지는 많은 거래 전략을 가진 혼란을 좌절 시켰습니다.

그렇습니다. 제 이전의 파트너가 매우 좋아한다는 거시 경제적 측정입니다.

안녕하세요 저는 일 유로 금리, 유로화 선물 및 통화, 주로 EUR / JPY 및 AUD / JPY를 봅니다.

나는 어떤 방법으로도 전문 상인이 아니지만 기본적으로 VIX 만 사용합니다. 나는 큰 주식 포트폴리오를 소유하고 iPath Short-Term VIX ETF로 헤지합니다.

위험의 proxi가 VIX 인 경우 CBOE의 Skew Index를 관찰하는 것이 유용 할 수 있습니다.

과거를 보면서, 종종 우리는 높은 SKEW에서 낮은 VIX joint의 기간을 보았습니다. 이것은 Kellly의 차입 자본 이용의 어떤 형태를 사용하는 매우 위험한 조합이었습니다.

CBOE SKEW 백서에 쓰여진 읽기 능력 표를 보면, 2SD를 초과하는 이벤트의 경우 VIX = 30 및 SKEW = 110이 VIX = 20 및 SKEW = 145보다 약간 위험한 것으로 보입니다. 따라서 오늘 VIX를 사용하여 내일 예측하고 # 39; Kelly 수식의 분산. 임의의 형식으로 VIX 레벨을 조정하는 데 유용합니다. NEWVIX = f (VIX, SKEW).

NEWVIX = VIX * (0.0192 * SKEW - 0.9094) 나를 위해 잘 작동합니다.

이상 치를위한 편리한 VIX 수식을 주셔서 감사합니다. 매우 흥미로운.

정말 도움이되는 기사, 여기에 의견을 말한 Ernie 및 다른 사람들에게 감사드립니다.

이러한 위험 지표 중 하나를 믿는 것이 어렵습니다. 나는 그것이 양적 측정보다는 오히려 훨씬 더 많은 판단을 요구하는 것처럼 느낍니다. 예를 들어, VIX는 가까운 장래에 위험한 시간을 예고하는 데 거의 쓸모가 없습니다. 그것은 주식 시장과 역으로 상관 관계가 있습니다. 시장이 상승하고 VIX가 일반적으로 하락하고 시장이 하락하고 VIX가 일반적으로 상승합니다. 시장 탱크와 VIX는 어머니처럼 펑펑 난다. 휘발성 시대가 앞당겨지는 주식 시장이 5 % 하락한 후에 알려 주셔서 감사합니다. 거의 모든 지표가 이와 같습니다. 그리고 모든 주요 자산 클래스는 요즘 어쨌든 상관 관계가 있습니다. 다른 모든 것이 따르지 않으면 휘발성으로 변하지 않습니다.

예, 일반적인 지식은 VIX가 동시 발생 지표임을 유지합니다. 그러나 나의 백 테스트는 예측 가치가 있음을 보여줍니다. 또한, 오래 걸린 옵션은 앞 달 계약보다 더 많은 예측 가치가있을 수 있습니다. 내가 들었을 때, 장황한 옵션은 현재 앞쪽 달보다 더 높은 변동성을 예측하고 있습니다.