Pregunta sobre la clasificación de la volatilidad histórica

Question

He visto este ejemplo de estrategia, que utiliza garch en un contexto de cambio de régimen:

https://systematicinvestor.wordpress.com/2012/01/06/trading-using-garch-volatility-forecast/

El autor clasifica la volatilidad por percentiles utilizando un período de 252 días de mirada hacia atrás. La volatilidad se define como la desviación estándar de los últimos 21 rendimientos logarítmicos. Hasta aquí, todo bien.

Sin embargo, la forma en que el autor clasifica la volatilidad me resulta extraña. En lugar de tomar simplemente el rango percentil del día actual contando los últimos 252, hace esto, en R:

vol.rank = percent.rank(SMA(percent.rank(hist.vol, 252), 21), 250)

Así que, asumiendo que hist.vol es un vector de volatilidades históricas, primero asigna a cada día su rango percentil según los últimos 252 días. Eso debería ser suficiente para mí, pero luego procede a tomar la media móvil simple de los rangos de percentil, y luego de nuevo clasificar cada uno de estos SMA de rangos de percentil en sus propios rangos de percentil.

¿Cuál es la razón para hacerlo?

Answer 1

El uso de una media móvil simple es un truco para eliminar el ruido de la cantidad estimada. Calcula una medida de volatilidad que es la SMA de las estimaciones de las volatilidades históricas de los últimos 21 días.

Se trata de una forma burda de estimar la volatilidad. Si sigue leyendo verá que el autor utiliza un modelo GARCH(1,1) para estimar la volatilidad.