Antecedentes:
Como sabemos, la volatilidad a largo plazo tiene una reversión media. Dado que la volatilidad es de reversión media, cuando la volatilidad es baja, tiende a subir. Cuando es alta y baja, tiende a bajar, lo que la convierte en un interesante factor de análisis con un amplio potencial de uso.
Diseñaremos una función de previsión de la volatilidad (VolaProbFunction) en Matlab / C++ / ambos utilizando un régimen de Markov Switching o un modelo mejor para ver si los resultados son prometedores.
El modelo debe proporcionar un umbral de probabilidad % (que va de 0 a 100%) de un pico de volatilidad en los próximos (Y) días.
Parámetros de la VolaProbFunction:
1- [input] Tiempo en horas en el futuro para obtener el punto de previsión (T)
2- [input] salto de volatilidad del que queremos obtener la probabilidad para(Y)
3- [input] series temporales de evolución de la volatilidad (en días u horas) (VOLSERIES)
4- [output] es la probabilidad de tener un salto Y en el periodo T a partir de ahora (PROB).
PROB = VolaProbFunction(VolSeries,T,Y)
0% < PROB < 100%
Ejemplo:
La entrada para VOLSERRIES es la serie: FECHA / VIX CERRADO en este archivo. http://www.cboe.com/publish/scheduledtask/mktdata/datahouse/vixcurrent.csv El valor para el cierre del 1 de diciembre de 2017 es de 11,43
INPUT para T: 1 día.
ENTRADA para Y: 1
La función comprobará la probabilidad de un salto de 11,43 a 12,43 en el próximo día.
SALIDA: 45% (45% de probabilidad de un salto del 1% en el VIX a 11,43%)
Pregunta:
Pensé en usar el multifractal de conmutación de Markov, pero soy libre de usar cualquier modelo que desee para pronosticar el VIX. Esperaba recibir algún consejo sobre este problema. Si alguien tiene algún modelo que recomiende o documentos que pueda consultar para ayudar a codificar el modelo, por favor hágamelo saber. Puedo usar el lenguaje que quiera, es decir, C++, MATLAB, R o Python.
Actualización:
Actualmente estoy intentando utilizar la biblioteca MS_Regression en MATLAB. El problema que tengo es que cuando simplemente utilizo la función MS_Regression_Fit() donde mi variable dependiente es el precio de cierre diario del VIX y la variable independiente es rand(vix_high - vix_low) + vix_low, obtengo resultados muy pobres. No estoy seguro de cómo realizar esta tarea con la biblioteca.
Cualquier recomendación sobre este tema será muy apreciada.
