了解波动性GARCH模型对零售商解释

📅 20 年 6 月 20 日 ️ 7g46gz ️数学

问大多数零售交易者关于波动性,他们会指出一个单个数字股票的beta,或其平均真实范围,或可能是VIX.静态措施他们告诉你什么波动性是他们对什么波动性都没有告诉你这将是 对于贸易决策而言,这实际上是重要的.

它们并不简单,但它们背后的直觉是非常有用对于任何交易者来说,你不需要统计学学位来理解为什么.

问题:波动性不是恒定的

波动性最重要的事实也是大多数交易者忽略的:波动性集群.大动往往跟随大动.平静时期往往跟随平静时期.波动性集群是金融市场最强大的经验发现之一.

如果你使用一个简单的历史波动度量 (比如过去20天的标准偏差),你暗示明天的波动率将与过去20天的平均水平相同.今天的波动性比20天前更受到昨天的波动的影响.

这就是GARCH的出现.

简单英语中GARCH

GARCH代表一般化自降性条件性异性性只有学者才能喜欢这个名字.

GARCH说:今天的波动取决于两个事情 

1. 昨天的波动(波动性持续 集群)

2. 昨天的冲击(今天的价格变动意味着明天的波动率更高)

The model weights these two factors optimally based on historical data, giving you a 条件性 volatility forecast — volatility given what just happened — rather than an unconditional average.

简单地说:如果市场刚刚出现了狂暴的一天, GARCH预测明天的波动率将会更高.在后面看来,这似乎很明显,但传统的模型并不这样做.

为什么这对你的交易很重要

1.更智能的止损放置

大多数交易者以固定百分比或固定美元数额进行停留.但目前3美元/天的股票的2美元停留是保证的损失.0.30美元/天的股票的2美元停留是不必要的宽度.

基于GARCH的停止波动性较低时,停止收紧,以保护资本. 停滞量根据市场进行校准,而不是任意的数量.

2. 适应位置尺寸

如果您总是每次交易每次冒着 2% 的风险,那么您购买的股票数量应该取决于波动性,而不是仅仅取决于您的账户大小.波动性股票需要更少的股票才能达到 2% 的风险.冷静的股票需要更多. GARCH 给您提供了使用的正确的波动性数字现在这不是一个陈旧的平均水平.

3.政权意识

市场的转变低波动性制度(趋势,秩序) 和高波动性制度在一个政权中运行的策略通常在另一个政权中失败. GARCH可以帮助你确定你在哪个政权中 ,并相应地调整.

现实应用: In March 2020, traditional 20-day volatility measures were still showing moderate numbers — because they were averaging 10 calm days with 10 chaotic days. GARCH models had already detected the regime shift by day 3, because they weighted recent shocks more heavily. Traders using GARCH-based stops widened their stops early and avoided being wiped out by the volatility spike.

GemStox如何使用GARCH

作为"全球化"的一部分,波动性建模战略类.这实际上意味着:

条件波动性预测 不仅"本股波动",而且"本股目前处于不断扩张的波动状态,预计每天为3.2%".
动态止损水平 自动调整到当前波动性
系统过的信号 低波动性趋势模式中的升信号与高波动性偏差模式中的同一个信号不同
交叉验证输入GARCH是多个策略类别中的一个.如果 Stochastic模型说"买"但 GARCH说"极端波动性避免",信号失败了交叉验证

你不需要理解数学. 你只需要知道你的信号不是在真空中生成的.

交易与波动性意识的信号.

基姆斯托克斯使用GARCH建模作为10个被交叉验证的策略类别之一.信号适应市场条件,而不是旧平均水平.

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